Einführung

Die heutige Zeit (Stand 2023) zeichnet sich durch rapide technologische Entwicklungen im KI-Bereich aus. Entsprechend sind auch Unternehmen in der Finanzbranche ständig auf der Suche nach innovativen Wegen, um ihre Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Eine der vielversprechendsten Entwicklungen ist hierbei die Verwendung von sogenannten „Large Language Models“ (LLMs) wie ChatGPT, GPT-4, BARD, Luminous, LLAMA, Alpaca oder GPT4All.

Bei LLMs handelt es sich dabei um generative KI-Systeme, die auf Sprachverarbeitung und Sprachgenerierung spezialisiert sind. Sie werden trainiert, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren. LLMs können beispielsweise E-Mails schreiben, Fragen beantworten, Verträge erstellen oder auch Programmcode schreiben und dokumentieren.

Für Unternehmen in der Finanzbranche bieten LLMs ein enormes Potenzial. Sie können zur Automatisierung von Routineaufgaben eingesetzt werden, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Darüber hinaus ermöglichen sie es Unternehmen, schneller auf Kundenanfragen zu reagieren und personalisierte Erfahrungen zu bieten.

RiskDataScience bietet umfassende Beratung und Programmierung im Bereich LLMs an – vom Prompt Engineering über die API-Programmierung bis hin zu Schulungen. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen, indem wir individuelle Lösungen entwickeln und implementieren. Wir sind in der Lage, maßgeschneiderte LLMs zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind. Darüber hinaus bieten wir Support-Services an, um sicherzustellen, dass unsere Kunden das Beste aus ihrer LLM-Lösung herausholen können.

Unsere aktuellen Lösungen umfassen unter anderem

das automatisierte Dokumentieren von IDV-Anwendungen
das Einrichten von intelligenten unternehmensinternen Suchmaschinen mittels einer Kombination von herkömmlichen KI-Verfahren und LLMs.
das Implementieren von Verfahren zur Durchführung automatisierter regulatorischer Gap-Analysen.

Ob Sie ein Finanzinstitut sind, das sich auf automatisierte Kundenkommunikation konzentrieren möchte, oder ein Versicherungsunternehmen, das sich auf die Optimierung von Schadensfällen spezialisiert hat – wir sind Ihr zuverlässiger Partner für LLM-Beratung und -Entwicklung.

Prompt Engineering

Prompt Engineering ist ein wichtiger Schritt für einen optimalen Einsatz von LLMs. Es bezieht sich auf die Fertigkeit, sorgfältig entworfene Eingabeaufforderungen oder „Prompts“ zu erstellen, die die KI-Modelle dazu anleiten, spezifische Aufgaben zu erfüllen. Die Erstellung von qualitativ hochwertigen Prompts ist entscheidend für den Erfolg von LLM-Projekten, da sie die Genauigkeit und Effizienz der Modelle erhöhen.

Eine hinreichende Prompt Engineering-Expertise ist zudem wichtig, um zu verhindern, dass inadäquate Eingabeaufforderungen zu Fehlklassifizierungen oder ungenauen Antworten führen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Prompts so gestaltet werden, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefern. Eine gut entworfene Eingabeaufforderung führt zu genaueren Antworten und trägt so dazu bei, das Vertrauen in die KI-Modelle zu stärken.

Ein Beispiel für eine erfolgreiche Anwendung von Prompt Engineering ist die automatische Textgenerierung. Durch die Entwicklung von Prompts, die auf bestimmte Themen oder Sprachstile abzielen, können LLMs Texte generieren, die von Menschen geschrieben zu sein scheinen. Diese Technologie wird bereits in der Werbebranche eingesetzt, um Produktbeschreibungen und Marketinginhalte zu erstellen.
Ein weiteres Beispiel ist der Einsatz von LLMs zur Verbesserung des Kundenservice in der Finanzbranche. Hierbei können Prompts genutzt werden, um die LLMs auf die Beantwortung von Fragen zu Bankprodukten und -dienstleistungen zu trainieren. Dadurch wird ein schnellerer und effizienterer Kundenservice ermöglicht.

Prompts können das Verhalten von LLMs maßgeblich beeinflussen und können bei geeigneter Formulierung zu einer viel höheren Qualität der Antworten führen als Prompts ohne entsprechende Anpassungen. RiskDataScience verfügt über umfangreiche Expertise im Bereich Prompt Engineering. Wir haben Prompt-Muster systematisch zusammengestellt und eigene Prompts entwickelt, die speziell auf die Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind. Unsere Experten arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um die spezifischen Anforderungen und Ziele zu verstehen und darauf basierend die geeigneten Prompts zu entwickeln.

Hierzu bieten wir Schulungen und Workshops an, um unsere Kunden darin zu unterstützen, selbst qualitativ hochwertige Prompts zu erstellen. Wir passen unsere Fähigkeiten und Kenntnisse dabei kontinuierlich an, um sicherzustellen, dass wir unseren Kunden die bestmögliche Unterstützung bieten können.

Programmierung mittels APIs

API steht für „Application Programming Interface“ und bezieht sich auf die Schnittstelle, die es verschiedenen Anwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen. API-Programmierung ist ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von LLMs, da es ermöglicht, dass die Modelle nahtlos in bestehende Systeme integriert werden können.

Erst mittels APIs können LLMs können ihr volles Potenzial entfalten und mit anderen Anwendungen und Systemen zusammenarbeiten. Durch die Integration von LLMs in bestehende Systeme können Unternehmen die Vorteile von KI nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

LLMs wie ChatGPT bieten entsprechende Schnittstellen an, über die sie von Programmiersprachen wie Python angesteuert werden können. Dadurch lassen sich auch komplexe unternehmensspezifische Anforderungen bewältigen.

Wir bieten unseren Kunden hierzu maßgeschneiderte Lösungen, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind, um sicherzustellen, dass sie das volle Potenzial von KI nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

Risikominimierung

Obwohl LLMs enorme Vorteile für Unternehmen bieten können, gibt es auch bestimmte Risiken, die mit ihrer Verwendung verbunden sind, wie z.B. mangelnde Transparenz, möglicher Bias, „Halluzinationen“ und Datenschutzprobleme. In der Finanzbranche sind diese Risiken besonders relevant, da es um sensible Informationen und komplexe Entscheidungen geht. Ein wichtiger Faktor bei der Risikominimierung ist daher die Entwicklung von LLMs, die speziell auf die Anforderungen und Bedürfnisse der Finanzbranche zugeschnitten sind.

Eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs in der Finanzbranche ist die Notwendigkeit, die Ergebnisse von Modellen zu erklären und zu verstehen. Finanzinstitute müssen in der Lage sein, Entscheidungen nachvollziehbar zu machen und die Gründe für bestimmte Empfehlungen oder Entscheidungen zu erläutern. Darüber hinaus gibt es spezifische regulatorische Anforderungen, die erfüllt werden müssen, um sicherzustellen, dass die Verwendung von LLMs im Einklang mit den Vorschriften steht.

Um diese Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu minimieren, ist eine umfassende Risikoexpertise erforderlich. Dies umfasst sowohl strategische als auch quantitative Kenntnisse. Strategische Risikoexpertise bezieht sich auf das Verständnis der Geschäftsprozesse und -modelle, die Anwendung von Risikomanagement-Methoden und die Entwicklung von Strategien zur Minimierung von Risiken. Quantitative Risikoexpertise bezieht sich auf die Verwendung von statistischen und mathematischen Methoden zur Messung und Modellierung von Risiken.

Beispiel: Hallucination Tamer. Ein Beispiel für die Risikominimierung durch den Einsatz von LLMs in der Finanzbranche ist unser Prototyp „Hallucination Tamer“ – eine Methode zur Identifizierung und Minimierung von Fehlern, die sich aus den Antworten von LLMs ergeben.

Unser Angebot

RiskDataScience bietet Ihnen ein umfangreiches Angebot an Dienstleistungen im Bereich der KI-basierten Risikominimierung und Beratung. Wir unterstützen unsere Kunden bei der Entwicklung und Implementierung von Lösungen, die auf ihren spezifischen Bedürfnissen zugeschnitten sind. Dabei legen wir großen Wert auf Flexibilität und arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um sicherzustellen, dass wir ihre Anforderungen erfüllen.

Unsere Schulungen umfassen eine Vielzahl von Themen rund um KI und Risikomanagement, von den Grundlagen bis hin zu spezialisierten Themen wie Prompt Engineering und API-Programmierung. Dabei passen wir unsere Schulungen flexibel an die spezifischen Bedürfnisse unserer Kunden an.

Unser Beratungsservice umfasst eine breite Palette von Dienstleistungen und Programmierleistungen, die auf die Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind. Wir arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um ihre spezifischen Herausforderungen zu verstehen und entwickeln dann individuelle Lösungen, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dabei bieten wir Unterstützung in allen Phasen des Projekts, von der Konzeption bis zur Umsetzung.

Gerne unterstützen wir Sie bei dieser und weiteren Fragestellungen.

Kontakt

Dr. Dimitrios Geromichalos
Founder / CEO
RiskDataScience GmbH
Nördliche Münchner Straße 47, 82031 Grünwald
E-Mail: riskdatascience@web.de
Telefon: +4989322096365