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„Souveränität ist Handlungsfähigkeit“ – Manfred Beckers im Gespräch
Digitale Souveränität im Finanzsektor: Manfred Beckers über Cloud-Abhängigkeiten, DORA, Exit-Strategien und langfristige Handlungsfähigkeit.
Compliance

Viele Credit-Teams experimentieren derzeit mit Standard-KI-Lösungen, um die Analyse von Finanzberichten zu automatisieren. Das Versprechen ist verlockend: Ein Finanzdokument in ein allgemeines KI-Modell einspeisen und innerhalb von Sekunden strukturierte, spreadfähige Daten erhalten.
Bei einfachen Dokumenten und unter kontrollierten Bedingungen können die Ergebnisse durchaus überzeugend wirken. Doch produktionsreifes Financial Spreading ist deutlich komplexer.
Finanzinstitute müssen mit uneinheitlichen und heterogenen Dokumentformaten umgehen, detaillierte Spreading-Vorlagen und fachspezifische Richtlinien anwenden und sicherstellen, dass Ergebnisse überprüfbar, auf ihre Quelle zurückverfolgbar und für Analysten vertrauenswürdig sind.
Genau hier stößt ein generischer LLM-Ansatz an seine Grenzen.
In diesem 30-minütigen On-Demand-Webinar haben wir die zentralen Herausforderungen beim Einsatz eines generischen LLMs für Financial Spreading beleuchtet und erläutert, warum Genauigkeit, Nachvollziehbarkeit, Fachkontext und menschliche Kontrolle von Anfang an in die Lösung integriert werden müssen.
Sie können sich die Session jetzt On-Demand ansehen und erfahren, wie ein zweckgebundener KI-Ansatz für Financial Spreading diese Herausforderungen adressiert.
In diesem Webinar erfahren Sie:
Jetzt das On-Demand-Webinar ansehen!
Erfahren Sie, was nötig ist, um von einer beeindruckenden KI-Demonstration zu einer zuverlässigen, skalierbaren und kontrollierten Automatisierung des Financial Spreadings zu gelangen.
Christopher Hansert
Product Manager Credit Solutions
ACTICO
Christopher Hansert verantwortet das Produktmanagement für die Credit-Risk-Lösungen von ACTICO. Sein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Architektur KI-gestützter Lösungen für Financial Spreading sowie Kreditentscheidungs- und Bewertungsprozesse.
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