MACHINE LEARNING

Stellen Sie sich vor, dass ML-Systeme Entscheidungen treffen können, welche sich einem beliebigen Modell oder der Denkweise eines Menschen annähern, oder diese sogar übertreffen können. Es ist fast schon magisch, wie solche Modelle Vorhersagen treffen, Klassifikationen durchführen und Daten in Clustern organisieren. Es ist, als ob sie die verborgenen Geheimnisse der Daten enthüllen und uns eine neue Perspektive bieten.

Unser engagiertes Team von Experten begleitet Sie dabei auf Ihrer Reise und spart Ihnen wertvolle Ressourcen wie Ihre Zeit und personelle Kapazitäten. Damit heben wir Ihre Effizienz und steigern bei Bedarf die Produktivität. Wir helfen Ihnen, Ihre Daten zu analysieren, den Lernprozess zu optimieren und den Entscheidungsprozess - der sowohl automatisiert als auch menschlich begleitet wird - zu verfeinern. Gemeinsam erschaffen wir Transparenz und Innovation.

Gelangen Sie über die unteren Schaltflächen zu unserem umfassenden Repository und unseren Referenzen.

ML-Systeme lernen Muster und Zusammenhänge aus Daten und verbessern sich mit zunehmender Erfahrung, ohne explizit programmiert zu sein.

Machinelles Lernen ist vielschichtig: Es unterteilt sich in die drei Methoden

• Supervised Learning,

• Unsupervised Learning und

• Reinforcement Learning.

ML/AI-Systeme …

• … verwenden algorithmische und statistische Methoden, um aus historischen Daten zu lernen,

• … werden mit Daten außerhalb einer Stichprobe mit dem Ziel der Verallgemeinerung validiert und

• … erkennen Muster während dem Einsatz.

Neben unbestrittenen Vorteilen bringen KI/ML-Ansätze in Banken neue Arten von Risiken mit sich, die im bestehenden Modell-Risiko-Management bisher nicht ausreichend berücksichtigt werden. Die gewählte KI-Strategie ist dabei mit nationalen und internationalen regulatorischen Frameworks, Gesetzen und Verordnungen in Einklang zu bringen. Hierzu zählen die wachsenden regulatorischen Anforderungen wie der “EU AI Act”.

Lernen Sie in diesem Bereich Anwendungsfälle aus dem Geschäftsbereich kennen, um ein Gefühl für das Potential und den geschaffenen Mehrwert von Machine Learning zu bekommen:

Es ist ein großes Spektrum an Software für das maschinelle Lernen auf dem Markt verfügbar. Wir setzen derzeit unter anderem die folgenden Bibliotheken ein: Scikit Learn, PyTorch, TensorFlow, KNIME, Streamlit und Dash.

Diese bringen Features mit sich, z.B. Data Preparation, Data Mining & Analysis, Modelle & Algorithmen, Optimierung, Automatisierung, XAI-Techniken, die Entwicklung von interaktiven Applikationen und viele weitere.

Unsere modularen und interaktiven Applikationen finden bereits Anwendung (Vorhersagemodelle für Finanzparametern, Anomalie-Detektierung, XAI-Techniken uvm.) in diversen Prozessen.