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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.