ESG AI & Analytics Unstructured Data Trade Surveillance DLT and Digital Assets

Nutzung von unstrukturierten Daten bei der Navigation auf den Kapitalmärkten

Inmitten der durch COVID 19 ausgelösten Volatilität haben Privatanleger 25 % der Marktaktivität ausgemacht. Im Vergleich zu 2019 (10%) ist dies ein signifikanter Anstieg in Höhe von 15%. Etwa 44 % der Haushalte in den Vereinigten Staaten beteiligen sich laut SEC am Aktienmarkt. In Europa, insbesondere in Deutschland, ist das Wachstum der Kleinanleger ebenfalls erheblich und zeichnet geschätzt etwa 25 Millionen Wertpapierdepots. Je höher die Beteiligung von Privatanlegern ist, desto größer ist die Bedeutung von unstrukturierten Daten. Dies liegt vor allem darin begründet, dass hierdurch die Informationsquellen zu Anlegerentscheidungen sowie Marktaktivitäten variieren und verstreut sind. Hierdurch wird eine umfassende Analyse und die Tätigung fundierter Anlageentscheidungen immer herausfordernder.

 

Social-Media-Plattformen wie Reddit haben bewiesen, dass sie in der Lage sind, beträchtliche Bewegungen auf dem Markt auszulösen. Ferner sorgen Zusammenschlüsse wie WallStreetBets für erhebliche Volatilität.

Nachrichten plus Experten- oder Analystenkommentare haben einen viel schnelleren Einblick in das Marktumfeld gegeben als die relevanten makroökonomischen Indikatoren, die von der Geschwindigkeit her zurücklagen.

Auch die Analysten konnten ihre Kursziele zu Beginn der Pandemie vergleichsweise nur verzögert anpassen. Identifizierte Herausforderungen wurden eher traditionell und in unstrukturierter Form kommuniziert.

Preiserhöhungen im Business-to-Business-Bereich gehen den Preiserhöhungen im Business-to-Customer-Bereich voraus und unterliegen umfassenden Diskussionen.

Dies zeigt auf, wie wertvolle Informationen innerhalb von unstrukturierten Datensets unter den Radar fallen und unberücksichtigt bleiben können. Ohne die notwendigen Werkzeuge können diese Daten unerkannt bleiben.

KI, Natural Language Processing (NLP) sowie Text Analytics eröffnen eine Vielzahl von Möglichkeiten, unstrukturierte Dateninformationen umzuwandeln und hieraus wertvolle Erkenntnisse zu generieren. Wir setzen erfolgreich die oben genannten Techniken ein, um genau diesen Mehrwert für Sie zu generieren, unstrukturierte Daten nutzen:

Schlüsselsätze: Extrahieren von Schlüsselsätzen aus einem umfangreichen Text, um einen effizienten Überblick zu generieren

Sentiment Analyse: Analyse der einem Text zugrundeliegenden Stimmung auf Basis von Themen, Einheiten oder zeitlicher Richtung von Aussagen

Identifizierung der temporalen Richtung: Identifizierung der temporalen Richtung der Aussagen zwecks Relevanzbewertung

Topic Extraction: Extrahierung von Aussagen in Bezug auf relevante Themen für Ihre Analyse

Q&A – semantische Suche: Stellen Sie Ihre Frage und lassen Sie sich die relevantesten Aussagen zu Ihrer Frage anzeigen, anstatt nach exakten Stichwortübereinstimmungen zu suchen

Wie können Finanzinstitute von KI, NLP und Text Analytics profitieren?
 

Nutzen Sie Textdaten wie Nachrichten, um makroökonomische Indikatoren zu prognostizieren

Analysieren Sie Stellenausschreibungen, um alternative Einblicke in die allgemeinen Marktbedingungen und Trends oder die individuelle Unternehmensstrategie zu erhalten

Analysieren Sie die inhärente Stimmung von Analystenberichten zwecks Ableitung von bestehenden Herausforderungen

Analysieren Sie unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, um die Verbraucherstimmung zu identifizieren

Extrahieren Sie Schlüsselinformationen aus unterschiedlichen Datenquellen wie aus Verträgen, Dokumenten, E-Mails usw.

Beschleunigen Sie Due-Diligence-Prozesse durch schnelleren Zugriff auf Informationen

Möchten Sie mehr erfahren? Fragen Sie unsere Experten!

Unser Angebot

Wir entwickeln, prototypisieren und testen kontinuierlich verschiedene Ideen und Anwendungsfälle im Bereich KI, NLP & Text Analytics. Wir haben bereits bestehende Prototypen, die Synergien heben und als Diskussionsgrundlage für neue Projekte mit unseren Kunden dienen.

Consulting

Wir beschleunigen die Identifizierung von KI-, NLP- und Text Analytics Anwendungsfällen für Ihr Finanzinstitut mit dem Einsatz von Design Thinking. Wir beraten bei der Auswahl von No-Code- oder Low-Code-Plattformen.

Umsetzung

Wir prototypisieren, durchlaufen und implementieren identifizierte KI-, NLP- & Text Analytics Anwendungsfälle für Ihr Finanzinstitut mit modernsten Techniken.

Validierung

Wir bieten Ihnen an, Ihre bestehenden KI-Lösungen zu validieren und auf den Prüfstand zu stellen. So gewährleisten wir die zukünftige Wertschöpfung Ihrer KI-Business-Lösung.

LPA ist ein starker und erfahrener Partner, wenn es um die nachhaltige Umsetzung Ihres AI-Projekts geht:

AI Know-how & Banken-DNA

Wir vereinen langjährige Praxiserfahrung mit tiefem Bankfachwissen. Das beweisen wir unseren Kunden seit mehr als 20 Jahren jeden Tag.

Komplementäre Expertise

Unser Team besteht aus Experten mit unterschiedlichen Skills, die sich optimal ergänzen. Hierzu zählen Business-Analysten, Quants, AI-Spezialisten, Entwickler, Projektmanager und weitere Experten vom Fach. So können wir Sie in jedem Meilenstein Ihres Projekts unterstützen.

Marktgängige Software

Wir entwickeln Software. Unsere eigenentwickelten Softwareprodukte sind wichtige Erfolgstreiber für unsere Kunden und helfen ihnen dabei, jeden Tag aufs Neue zusätzlichen Wert zu generieren.

Maßgeschneiderte Lösungen

Wir entwickeln maßgeschneiderte Lösungen, um Ihre Herausforderungen beherrschbar zu machen. In Abhängigkeit Ihrer individuellen Anforderungen nutzen wir hierbei bestehende LPA-Software oder externe Technologien. So entwickeln wir die optimale Lösung für Ihren Business Case.

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