Über

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RiskDataScience identifiziert und entwickelt effektive Lösungen für den Finanzdienstleistungssektor mittels bewährter Verfahren aus dem Bereich Machine Learning / Künstliche Intelligenz (KI).

Kunden im B2B-Bereich können damit ihre Informationsbasis verbessern, Zusammenhänge besser erkennen und die Qualität von Prognosen erhöhen. Prozesse können durch bessere Analysen, höhere Flexibilität und adäquatere Darstellung von Ergebnissen optimiert und Kosten gesenkt werden. Gerade im gegenwärtig angespannten Finanzumfeld können durch die aktive Gestaltung der Digitalisierung mithilfe effektiver Data Science-Verfahren entscheidende Wettbewerbsvorteile erzielt werden.

Darüber hinaus bieten wir quelloffene Tools zum Financial Risk Management an, mit denen auch Unternehmen außerhalb des Finanzdienstleistungssektors Kredit-, Markt- und operationelle Risiken ermitteln und mit den Vorteilen und Erfordernissen der Industrie 4.0 verzahnen können.

Wir bieten unsere Lösungen je nach Kundenwunsch in Form von Beratungsprojekten oder als Softwarepakete an. Zu allen in den Usecases und Blogs vorgestellten Ansätzen haben wir dabei funktionsfähige Prototypen (zumeist auf Python- und R-Basis) entwickelt. Die in der User Area beschriebenen Lösungen sind zudem auch online bedienbar.

Unsere Lösungen umfassen verschiedene Felder, unter anderem

  • zur Textanalyse, bei der wir insbesondere die folgenden zwei Anwendungskategorien anbieten:
    • Klassifikation: Ausgehend von geeigneten Trainingsdaten ermöglichen unsere Tools die Klassifikation “neuer” Texte, etwa um Insolvenzen oder relevante Handelsnachrichten zu erkennen
    • Semantische Analyse: Texte können mittels unserer Applikation Regulytics® nach Ähnlichkeiten gruppiert oder auch granular nach inhaltlichen Gesichtspunkten abgeglichen werden. Eine Anwendung hiervon betrifft die effiziente Analyse regulatorischer Texte, die auch online möglich und für die Bauordnungen der Bundesländer als freie Demo-Version verfügbar ist.
  • zum (quantitativen) Risk Management:
    • Durch Kombination von Methoden aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Financial Risk Management haben wir Verfahren zur automatisierten Portfolio-Optimierung nach Risiko-Rendite-Aspekten entwickelt
    • Des weiteren bieten wir umfangreiche Tools zum Kredit-, Markt- und operationellen Risiko auf VBA- und Python-Basis an. Für den Fall der Wechselkursrisiken haben wir zudem eine freie Web-Applikation entwickelt.
    • In diesem Kontext bieten wir zusätzlich Verfahren an, mit denen sich mittels Data Science-Methoden Marktphasen klassifizieren und mögliche Krisen z.T. prognostizieren lassen.
    • Unsere eigens entwickelte “Classification VaR“-Methode ermöglicht die Quantifizierung von Risiken, die sich aus dem Einsatz automatisierter Klassifizierungs-Verfahren ergeben.
    • Weitere Verfahren – etwa zum Reputations-Tracking mittels Sozialer Medien, zum Erkennen von Zusammenhängen operationeller Risiken oder zum Gruppieren geografischer Adressen – runden unser Risk-Angebot ab.

Wir entwickeln unsere Verfahren kontinuierlich nach den Erfordernissen unserer Kunden weiter.

Um nachhaltigen Mehrwert für die Kunden zu schaffen setzt RiskDataScience insbesondere auf

  • Erfahrung: Der Geschäftsführer von RiskDataScience verfügt über eine mehr als 12jährige Erfahrung in der Finanzbranche. Er war sowohl als Bankangestellter, Berater und Prüfer tätig und dabei unter anderem in der Deutschen Pfandbriefbank und bei Deloitte beschäftigt.
  • Pragmatismus: RiskDataScience hat zu allen auf der Website vorgestellten sowie allen weiteren angebotenen Usecases lauffähige Prototypen entwickelt. Bei allen angebotenen Konzepten stehen stets die Anwendung und die Realisierbarkeit im Mittelpunkt.
  • Flexibilität: Als kleines und unabhängiges Unternehmen bietet RiskDataScience an die jeweiligen Kundenanforderungen angepasste Lösungen an und entwickelt diese zusammen mit den Kunden weiter.
  • Effizienz: RiskDataScience setzt auf Lösungen die so einfach wie möglich und so komplex wie nötig sind. Soweit möglich und gewünscht wird auf Open Source-Tools zurückgegriffen, wodurch Kosten erheblich minimiert werden.
  • Transparenz: RiskDataScience bietet keine Black Box-Tools an, sondern ermöglicht den Kunden direkte Einsicht in die Funktionsweise der Offline-Lösungen. Damit können die Tools eigenständig weiterentwickelt und nachhaltig genutzt werden.

 

Kontakt

Dr. Dimitrios Geromichalos
Founder / CEO
RiskDataScience UG (haftungsbeschränkt)
Theresienhöhe 28, 80339 München
E-Mail: riskdatascience@web.de
Telefon: +4989244407277, Fax: +4989244407001
Twitter: @riskdatascience