Menü
KI-AnalyseFrüherkennungDatenprojekteBlogIn English lesen

Banken und Versicherungen

KI-gestützte Früherkennung

Intelligente Risikoanalyse für Banken und Versicherungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs). Externe Signale werden zu quantifizierten Risikofeatures, konform zu EBA, CRR III, MaRisk und EU-Taxonomie.

Darstellung des fehlenden Puzzlestücks: externe, qualitative Signale vervollständigen das interne Risikobild.

Regulatorik

Regulatorischer Kontext

Der Output ist auditierbar, dokumentiert und problemlos integrierbar.

  • EBA-Leitlinien zu ESG-Risiken: externe, qualitative Faktoren berücksichtigen
  • CRR II/III: erweiterte Datengrundlage und Governance
  • MaRisk AT 4.3.3: Angemessenheit, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation
  • EU-Taxonomie/CSRD: höhere Transparenz- und Datenanforderungen

Abdeckung

Risikoabdeckung, modell-ready

Reputation

Negativpresse, Verfahren, Managementwechsel

ESG und Lieferkette

Umweltvorfälle, Kontroversen, Tier-1/2-Supplier

Regulatorik und Compliance

Sanktionen, Lizenzverstöße, Prüfberichte

Finanziell und operativ

Zahlungsausfälle, Marktverluste, Betriebsstörungen

Pipeline

Wie es funktioniert: Feature-Erzeugung

  1. Quellen

    Nachrichten, Social Media, Berichte und andere offene Datenquellen.

  2. Erkennen

    LLM-gestützte Analyse zur Identifikation relevanter Ereignisse und Signale.

  3. Quantifizieren

    Bewertung über Scores, Häufigkeit, Relevanz und Evidenz-Belege.

  4. Exportieren

    Bereitstellung strukturierter Features für Python, SQL, Databricks oder SAS.

Vergleich

Mehr als klassische Ansätze

Klassischer Ansatz

  • Keyword-basierte Überwachung
  • Begrenztes Kontextverständnis
  • Erkennt Risiken erst bei expliziten Erwähnungen

LLM-basierter Ansatz

  • Erkennt implizite Risikosignale auch ohne explizite Nennung
  • Versteht Semantik und Kontext auch über Sprachen hinweg
  • Quantifiziert und erklärt Signale mit nachvollziehbaren Evidenzen

Absicherung

Hürden und Absicherung

Kosten und Latenz. LLMs arbeiten auf komplexen Textmengen, deshalb ist eine saubere Balance zwischen Kosten, Antwortzeit und Abdeckung entscheidend. Je nach Use Case erfolgt die Verarbeitung stapelweise (Batch) oder nahezu in Echtzeit (Near Real-Time), um Aktualität und Wirtschaftlichkeit zu verbinden.

Evaluation und Qualitätssicherung. Da keine vordefinierten Labels existieren, werden Beispieldatensätze („Gold Sets“) genutzt, um Relevanz und Präzision regelmäßig zu prüfen. Ergänzend kommen manuelle Spot-Checks und Quellenvergleich zum Einsatz, um Konsistenz über Zeit sicherzustellen und Drifts zu erkennen.

Halluzination und Fehlinterpretation. Jede abgeleitete Aussage enthält Quellenverweise und Evidenztexte, wodurch die Entscheidung nachvollziehbar bleibt. So lässt sich prüfen, warum ein Risiko erkannt wurde und ob die Grundlage valide ist.

Governance und Nachvollziehbarkeit. Jede Analyse ist versioniert, protokolliert und reproduzierbar. Verwendete Prompts, Modelle und Datumsstände werden archiviert, sodass Ergebnisse auditierbar und rückverfolgbar bleiben, konform zu internen Kontrollsystemen und regulatorischen Anforderungen.

LLM-basierte Systeme bringen hohe Transparenz, aber auch eigene Herausforderungen, die aktiv gesteuert werden müssen.

Live-Demo mit Ihren Sektoren und Counterparties. Schneller Start per Datenfeed, optional In-house-Setup und Beratung.

Demo anfordern

Kontakt

Sprechen wir über Ihre Daten

Eine kurze Nachricht genügt. Wir melden uns innerhalb eines Werktages, mit einer echten Einschätzung statt eines Verkaufsgesprächs.

Standort
Wien, Österreich