KI und Machine Learning in der Finanzanalyse


KI Machine Learning Finanzanalyse

Für Dr. Gjergji Kasneci, Bereichsleiter Innovation und strategische Analyse/Chief Technology Officer bei der SCHUFA Holding AG, sind künstliche Intelligenz und Machine Learning immer zusammen mit Experten zu verwenden. In seinem Unternehmen werden die teilweise noch unsicheren Ergebnisse der Computer durch den Experteneinsatz ergänzt und tragen so auch zur Verbesserung der KI bei.

Der Einsatz von KI und Machine Learning wird die Prozesse in der Finanzbranche grundlegend verändern können. Auch 2018 sind Künstliche Intelligenz und Machine Learning
selbstverständlich ein zentrales Thema der

Handelsblatt Jahrestagung Banken-Technologie
am 4. und 5. Dezember 2018 im Hilton City Centre Frankfurt

Bei der SCHUFA werden moderne Verfahren wie Künstliche Intelligenz oder Machine Learning immer in Kombination mit langjährigem Expertenwissen eingesetzt: Entscheidungen in der finanzanalyse, die von der Maschine als unsicher zurückkommen, werden noch einmal von Experten überprüft und gegebenenfalls korrigiert. Dies ermöglicht der SCHUFA, zukünftige Entscheidungen der Maschine zu korrigieren und zu verbessern. Langfristig werden Prozesse so effizienter gestaltet und somit skalierbar.

In erster Linie kann die SCHUFA durch den Einsatz dieser moderner Verfahren in der Finanzanalyse ihren Kunden einen Mehrwert bieten und die Kundenzufriedenheit steigern.  Wenn man ein bisschen tiefer eintaucht, geht es der SCHUFA laut Kasneci ebenso darum, die eigene Expertise im Bereich Analytics und Scoring abzusichern und auszubauen.Ziel der SCHUFA sei es selbstverständlich, Kunden auch zukünftig mit Top-Lösungen gerade in komplexen Bereichen und Themen wie zum Beispiel Betrugsprävention bedienen zu können. Denn hier kann man mit komplexen analytischen Verfahren sehr viel erreichen.

Die größte Herausforderung beim Einsatz von KI und Machine Learning in der Finanzanalyse sieht Dr. Gjergji Kasneci in der Qualitätssicherung, da gewährleistet werden muss. dass Experten sich sehr früh die Ergebnisse dieser Verfahren anschauen, sich kontinuierlich damit auseinandersetzen und sicherstellen, dass auch langfristig saubere Ergebnisse geliefert werden.

 

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