#### Inhalt des Anwendungsbeispiels
- **Social Robots**: Begrüßung, Unterstützung in Banken/Sparkassen.
- **Chatbots**: Kundenkontakt im Bank-/Finanzsektor.
- **OCR & JP Morgan COin**: Text-Digitalisierung, Fehlererkennung.
- **Social Media-Analyse**: Aktienprognosen, Hedge Fund.
---

- **Parkplatzanalyse**: Unternehmensgesundheit.
- **Pandemieprognosen**: Maßnahmen, Prävention.
- **Aktienhandel**: Prognosen, Kettenreaktionen.
- **Reinforcement Learning**: Broker-Nachahmung.
- **Fraud Detection**: Erkennung verdächtiger Transaktionen.
- **Robo Advisors**: Automatisierte Beratung.
- **CNNs**: Schadensbewertung.
- **Versicherungen**: Lebenserwartung, Policy-Definition.

---

### Wer Profitiert davon?

- **Firmen**: Kostenreduktion, verbesserte Entscheidungen.
- **Kunden**: Kürzere Wartezeiten, 24/7-Service.
- **Hedge Funds**: Datenbasierte Entscheidungen.
- **Gesellschaft/Regierung**: Prävention, Ressourcenverteilung.
- **Versicherungen**: Schnellere Prozesse, objektivere Entscheidungen.

---

### Unternehmen Beispiele

- **JP Morgan Chase**: NLP & OCR für Vertragsprüfung.
- **NASDAQ**: Deep Learning für Fraud Detection.
- **Tractable**: CNNs für Schadensbewertung.
- **Lapetus**: Neuronale Netze für Lebensversicherungen.
- **EquBot**: Prognosen für Day-to-Day-Trading.

---

### Weitere Anwendungen

- **Compliance Monitoring**: Regulatorien überwachen, Reports erfassen.
- **Personalisierte Vorschläge**: Kundenreisen, Investments.
- **Cyber Security**: Traffic-/Transaktionsanalyse, Angriffserkennung.
- **Generative AI**: Finanzberichte, Visualisierungen.

---

### Kategorie Einordnung 

- **Deep Learning**: Kundenhilfestellung, Vertragsprüfung, NLP
- **Machine Learning**: Risikoanalyse, Versicherungen.
- **Data Science & Forecasting**: Aktienprognosen, Day-to-Day-Trading.