Künstliche Intelligenz gewinnt in allen Lebensbereichen an Bedeutung. Wir kooperieren hier mit dem WIAS Institute der Humboldt Universität und haben die Aktivitäten in einer Tochtergesellschaft Fields Lab gebündelt. Getrieben durch talentierte junge Mathematiker und unter Aufsicht und Anleitung eines sehr renommierten Professorenkreises in der Statistik sowie der angewandten Mathematik, werden neuartige Algorithmen unter Anwendung von Zeitreihenanalyse, Clusterverfahren, Neuronalen Netzen, Language Processing sowie Bilderkennung durch Convolutional Neural Networks entwickelt. Schwerpunkt sind aktuell Anwendungsfälle aus der Finanzindustrie wie Know-your-customer (KYC), Social Scoring, Trading and Pricing. Perspektivisch können vor allem auch Themen der Medizintechnik hinzukommen.

Know-your Customer (KYC)

In einem fünfstufigen Prozess werden auf der Basis von Algorithmen der künstlichen Intelligenz der Personalausweis oder Reisepass mit der Aufnahme des eigenen Gesichts abgeglichen. Das Auslesen der Passdaten, die Identifikation der Sicherheitsmerkmale eines Personalausweises, die Aufnahme eines Gesichts sowie die Überprüfung der Lebendigkeit der Person und der Abgleich von Gesicht und Passbild sind die wesentlichen Schritte dieses Verfahrens. Hierbei spielen Convolutional Neural Networks eine entscheidene Rolle

Social Scoring

Statt die Bonität eines privaten Kunden auf die Einkommenssteuerbelege sowie die Informationen der Kreditauskunftei zu stützen, werden zunächst frei verfügbare Informationen wie die Web-Nutzung, das Einkaufsverhalten sowie die Beziehungsstrukturen in sozialen Netzwerken herangezogen, um die Zahlungsfähig- und Zahlungswilligkeit eines Kunden zu approximieren. Über eine Stichprobe von Studentenkrediten à € 1000 wird sodann eine Stichprobe generiert, die auf der Basis von Ausfällen und zurückgezahlten Darlehen eine weitere Verfeinerung des Algorithmus erlaubt. Hieran wird noch im Jahr 2021 gearbeitet.

Trading

Zeitreihen Analysen von makroökomischen Daten, Indices- und Kursentwicklungen sowie alternativen Daten erlauben die Entwicklung quantitativer Anlagestrategien, die nach Back- und Papertest in einem kleinen Anlageportfolio verprobt werden können. Hier macht bereits die Analyse der Daten den Aufbau einer weitergehenden Infrastruktur erforderlich. Das Fields Lab Team konnte hier erste Analysen erarbeiten, die auch von etablierten Assetmanagern als herausragend eingestuft worden sind. Hieran soll im kommenden Jahr 2022 weiter gearbeitet werden.

Noch vielversprechender ist für das Team allerdings die Entwicklung quantitativer Anlagestrategien für illiquidere Assets, die zwar eine ISIN-Nummer besitzen, aber nur unregelmäßig gehandelt werden. Das wird der Schwerpunkt der Forschung gemeinsam mit Professor Spokoiny spätestens ab Mitte 2022 sein. 

Pricing

Clusteranalysen und die Daten beispielsweise eines kleinen Versicherungsportfolios erlauben die Entwicklung neuer Pricing Strategien vor dem Hintergrund der erhaltenen Schadenszahlungen sowie einer Vielzahl individueller Daten. In Verbindung mit der Lösung EMIL Direkt versprechen wir uns hier völlig neue Einsichten in das Pricing von Versicherungen und anderen Finanzprodukten.

Unsere Berater für künstliche Intelligenz

Stephanie Straskraba
Ass. der Geschäftsführung & Office Managerin
Bild: Stephanie Straskraba
Prof. Dr. Spokoiny
Scientific Advisor
Bild: Prof. Dr. Spokoiny

Weitere Leistungen