Risikomanagement

• Kreditrisikoanalyse: Entwicklung von Modellen zur Bewertung des Ausfallrisikos von Kreditnehmern (Scoring-Modelle)
• Marktrisikoanalyse: Analyse von Marktbewegungen und deren potenziellen Auswirkungen auf die Bank
• Operationelles Risiko: Identifikation und Modellierung von Risiken, die aus internen Prozessen oder externen Ereignissen resultieren

Betrugserkennung

• Anomalie-Erkennung: Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung verdächtiger Transaktionen oder Aktivitäten
• Machine-Learning-Modelle: Einsatz von KI, um Betrugsmuster in Echtzeit zu identifizieren

Modellierung und Prognose

• Prognosemodelle: Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Marktentwicklungen, Kreditnachfrage oder Cashflow
• Zeitreihenanalyse: Analyse historischer Daten zur Vorhersage von Trends oder zyklischen Schwankungen

Compliance und Regulatorik

• Regulatorische Berichterstattung: Unterstützung bei der Einhaltung von Vorschriften (Basel III, IFRS 9)
• Stress-Tests: Durchführung von Szenarioanalysen, um die Resilienz der Bank zu bewerten

Produktentwicklung

• Preismodellierung: Entwicklung von Preisstrategien für Finanzprodukte
• Simulationen: Analyse der potenziellen Auswirkungen neuer Produkte auf den Markt und die Bank

Datenmanagement und -qualität

• Datenbereinigung: Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz
• Datenintegration: Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für Analysen

Weiterbildung und Beratung

• Training: Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit Daten und statistischen Methoden
• Beratung: Unterstützung bei der Implementierung datengetriebener Entscheidungen und Strategien

Künstliche Intelligenz und moderne Datenmethoden

• Synthetische Daten: Erstellung datenschutzkonformer Kundendaten mit generativen Modellen (z.  GANs), um Machine-Learning-Modelle auch ohne Zugang zu Originaldaten zu trainieren. Einsatz zur Risikomodellierung, Produktentwicklung und Simulation regulatorischer Szenarien
• Datensatz-Matching & Record Linkage: Verknüpfung fragmentierter Kunden- und Transaktionsdaten aus verschiedenen Quellen (CRM, Core Banking, Online-Plattformen) mithilfe probabilistischer Matching-Algorithmen und KI-gestützter Entity Resolution
• Anomalie-Erkennung mit KI: Einsatz neuronaler Netze und Autoencoder zur Erkennung subtiler Muster in Transaktionsdaten, die auf potenziellen Betrug, Geldwäsche oder technische Probleme hindeuten
• Natural Language Processing (NLP): Analyse von Textdaten wie Kundenfeedback, Chatverläufen oder Kreditberichten mithilfe moderner Sprachmodelle (BERT, LLMs), um Kundenzufriedenheit zu messen oder Kreditentscheidungen zu unterstützen
• Kreditentscheidungen mit Explainable AI: Entwicklung prädiktiver Modelle (Gradient Boosting, neuronale Netze) zur Bonitätsbewertung mit Fokus auf Transparenz und Fairness durch erklärbare KI-Methoden wie SHAP-Werte
• Dynamische Preisgestaltung: KI-gestützte Optimierung von Zins- und Gebührenstrukturen auf Basis von Echtzeitdaten, Marktverhalten und Kundensegmenten
• Verhaltensbasierte Kundensegmentierung: Anwendung von Clustering-Algorithmen (DBSCAN, k-Means, HDBSCAN) auf granularen Transaktions- und Interaktionsdaten zur Identifikation neuartiger Kundengruppen
• Forecasting mit Deep Learning: Einsatz von LSTM-Netzen und Transformer-basierten Architekturen zur Prognose von Cashflows, Marktpreisen, Kreditrisiken oder Zahlungsströmen
• Chatbots & virtuelle Assistenten: Entwicklung intelligenter Systeme zur Unterstützung von Kundenservice, Produktberatung und interner Wissensvermittlung, trainiert auf firmenspezifischen Daten
• Modellüberwachung & Fairness-Analysen: Implementierung automatisierter Systeme zur Erkennung von Drift, Bias und ethischen Risiken in Machine-Learning-Modellen im laufenden Betrieb