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Machine Learning im Finanzwesen: ein innovativer Ansatz zur Analyse von stillen Lasten/Reserven und weiterer Parameter

Die breitere Akzeptanz und aktive Weiterentwicklung von Techniken des Machine-Learnings und der Datenanalyse haben neue Möglichkeiten der Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen ermöglicht. Dies bietet Banken neue Wege ihre Abläufe so umzugestalten, dass Bearbeitungszeiten eingespart, die Transparenz verbessert und Ressourcen eingespart werden können. Wir stellen das Potenzial solcher Verfahren am Beispiel eines stille Lasten und Reserven Prozesses vor, der unter anderem in den Finance-Abteilungen von Banken Anwendung findet.

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Maschinelle Informationsextraktion aus gescannten Dokumenten

In ihrem Artikel stellen unsere Kollegen David Israel und Jördis Helmers die Herausforderungen bei der Informationsgewinnung aus gescannten Dokumenten dar. Sie beschreiben anhand verschiedener Anwendungsbeispiele, wie Dokumente klassifiziert werden, d.h. welche Formate typischerweise bei Verträgen vorkommen können, und wie diese mit verschiedenen Parsing-Regeln jeweils optimal gehandhabt werden können.

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Proof of Concept: OCR, Künstliche Intelligenz und Zweitschriften

In unserem Hauptartikel haben wir einen Überblick über das etablierte, klassische Zweitschriftverfahren gegeben und Vorschläge zur Einsatzoptimierung der vorhandenen Ressourcen vorgestellt. Der folgende Proof of Concept illustriert den ersten Schritt zur Optimierung bzw. Automatisierung des Zweitschriftverfahrens durch die Digitalisierung der Arbeitsschritte der Zweitschrift-prüfenden Bank.

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