Künstliche Intelligenz für Banken

AI Turbo für Banken: Wir helfen Ihnen dabei, mit AI in wenigen Schritten effizienter, besser und serviceorientierter zu werden.

Beratung

Unsere spezialisierten KI-Beratungsleistungen sind darauf ausgerichtet, Banken dabei zu unterstützen, ihre Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und zukunftsorientierte Lösungen zu implementieren.

Strategieentwicklung für KI-Integration

Unsere Beratungsleistung umfasst die Analyse der aktuellen Prozesslandschaft, die Identifizierung von Optimierungspotenzialen durch KI und die Erstellung eines maßgeschneiderten Implementierungsplans.

Optimierung von Kundenprozessen durch KI

Wir unterstützen Banken bei der Implementierung von KI-Lösungen, die die Customer Journey verbessern und dabei helfen, neue Kunden zu gewinnen und bestehende Kundenbeziehungen zu stärken.

Automatisierung von Back-Office-Prozessen

Wir identifizieren und analysieren Back-Office-Prozesse, die sich für eine KI-gestützte Automatisierung eignen, um Banken signifikante Effizienzsteigerungen und damit Kosteneinsparungen zu ermöglichen.

Insight Sessions

Mit unseren KI-Schulungen und Workshops bringen wir Ihre Bank spürbar voran, indem wir praktische Erfahrungen bieten, die unmittelbar zu messbaren Ergebnissen führen.

KI Workshops

Termine verfügbar

Unsere KI Workshops für Banken sind praxisorientierte, interaktive Veranstaltungen, bei denen die Teilnehmer durch konkrete Übungen, Fallstudien und Hands-on-Erfahrungen aktiv an der Entwicklung von KI-basierten Lösungen und Anwendungen für ihr Institut arbeiten.

KI Schulungen

Termine verfügbar

Unsere KI Schulungen für Banken konzentrieren sich auf die systematische Vermittlung von Fachwissen über Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsfelder, um Mitarbeitern eine fundierte theoretische Basis zu bieten.

Aufbau von KI-Lösungen

Schritt 1

Anwendungsfall definieren

Definieren Sie einen bestimmten Anwendungsfall und legen Sie Ziele fest, die mit der KI erreicht werden sollen, z.B. Automatisierung bestimmter Aufgaben.
Verstehen Sie die Eigenschaften Ihrer Daten, wie Umfang und Qualität, sowie das zu lösende Problem, um passende KI-Modelle auszuwählen.

Schritt 1

Schritt 2

Aufbau eines Datensatzes

Die Leistungsfähigkeit der KI hängt unmittelbar von der Qualität und Menge der Trainingsdaten ab.
Wichtige Datenquellen identifizieren, Daten bereinigen und verarbeiten - z.B. durch Duplikatentfernung, Fehlerkorrektur, Ergänzung fehlender Werte und Datenformat-Normalisierung.

Schritt 2

Schritt 3

Auswahl KI-Modell

Je nach Anwendungsfall und Zielsetzung empfiehlt sich die Entwicklung eines eigenen KI-Modells oder das Aufsetzen auf bestehenden Modellen bzw. Tools.
Vergleichen Sie das Verhalten und die Leistung einzelner Modelle für verschiedene Datenpunkte, Klassen oder Schwellenwerte.

Schritt 3

Schritt 4

Daten Input: Finetuning vs. Knowledge-Base

Finetuning benötigt mehr Ressourcen und Geld, ist nicht für ständige Echtzeit-Updates geeignet, aber gut für große Datenmengen und langfristige Projekte.
Eine Knowledge-Base eignet sich gut zur Verwendung ständig aktualisierter Daten, ihre Nutzung wird jedoch durch die maximale Eingabelänge (max prompt lenght) von LLMs begrenzt.

Schritt 4

Schritt 5

Optional: Training des KI-Modells

Teilen Sie Ihre Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets auf, um das Modell zu trainieren, zu optimieren und zu evaluieren.
Die Validierung hilft dabei, Probleme wie Overfitting oder Underfitting zu erkennen und zu vermeiden

Schritt 5

Schritt 6

Deployment und Integration in bestehende Systeme

Passende Deployment-Strategie wählen, z.B. die Implementierung als Microservice oder die Integration in bestehende Anwendungen.
Sorgen Sie für eine nahtlose Integration Ihres Modells in bestehende Systeme durch Entwicklung von APIs oder Anpassung von Datenformaten.

Schritt 6

Schritt 7

Wartung und Weiterentwicklung

KI-Modelle benötigen ständige Pflege und Anpassungen, um Genauigkeit und Effektivität zu gewährleisten, insbesondere im Hinblick auf Daten-Drift und Modell-Drift, die die Leistung über Zeit verschlechtern können.
Führen Sie regelmäßige Überprüfungen und Re-Trainings durch, um Ihr Modell aktuell zu halten und nutzen Sie neue Daten, Benutzerfeedback sowie technologische Entwicklungen für kontinuierliche Verbesserungen.

Schritt 7

Aktuelle Themenbeiträge

AI for finance. Aktuelle Themen und Analysen.

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