FinRegGuard

FinRegGuard ist ein RAG, also ein generative KI, mit der Banken die Qualität ihrer aufsichtlichen Meldungen verbessern, Auffälligkeiten frühzeitig erkennen und die künftige Entwicklungen vorhersehen können.

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Das von uns entwickelte Verfahren beinhaltet eine semantische Ähnlichkeitsanalyse zwischen dem aktuellen Meldeergebnis und der Historie aus vergangenen Ergebnissen.

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FinRegGuard implementiert Konzepte wie Big Data, LLM, maschinelles Lernen, Mustererkennung  und zeigt, was mit dem der Einsatz von Konzepten des Data Science möglich ist

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visualisiert reg7 Daten und implementiert maschinelles Lernen, um  Daten im Meldewesen zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

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Dazu werden die Meldedaten in eine Vektorlogik überführt und gespeichert. Vektoren werden kontextbezogen gruppiert und im Hinblick auf Ähnlichkeiten analysiert. Das Verfahren ist absolut neu und es bedarf für die Steuerung und Anpassung der KI-Methoden eine prototypischen Entwicklung. Mit Konzepten des Data Science visualisiert reg7 Daten und implementiert maschinelles Lernen, um  Daten im Meldewesen zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

 

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