Intelligente Risikoanalyse für Banken und Versicherungen auf Basis großer Sprachmodelle (LLMs).
Externe Signale werden zu quantifizierten Risikofeatures – konform zu EBA, CRR III, MaRisk und EU-Taxonomie.
Regulatorischer Kontext
- EBA-Leitlinien zu ESG-Risiken: externe, qualitative Faktoren berücksichtigen
- CRR II/III: erweiterte Datengrundlage & Governance
- MaRisk AT 4.3.3: Angemessenheit, Nachvollziehbarkeit, Dokumentation
- EU-Taxonomie/CSRD: höhere Transparenz- und Datenanforderungen
Output ist auditierbar, dokumentiert und problemlos integrierbar.
Risikoabdeckung (modell-ready)
Reputation
Negativpresse, Verfahren, Managementwechsel
ESG/Lieferkette
Umweltvorfälle, Kontroversen, Tier-1/2-Supplier
Regulatorik/Compliance
Sanktionen, Lizenzverstöße, Prüfberichte
Finanziell/Operativ
Zahlungsausfälle, Marktverluste, Betriebsstörungen
Wie es funktioniert (Feature-Erzeugung)
Die LLM-Pipeline wandelt unstrukturierte Textinformationen in überprüfbare numerische Signale um.
- Quellen: Nachrichten, Social Media, Berichte und andere offene Datenquellen
- Erkennen: LLM-gestützte Analyse zur Identifikation relevanter Ereignisse und Signale
- Quantifizieren: Bewertung über Scores, Häufigkeit, Relevanz und Evidenz-Belege
- Exportieren: Bereitstellung strukturierter Features für Python / SQL / Databricks / SAS
Mehr als klassische Ansätze
Klassischer Ansatz
- Keyword-basierte Überwachung
- Begrenztes Kontextverständnis
- Erkennt Risiken erst bei expliziten Erwähnungen
LLM-basierter Ansatz
- Erkennt implizite Risikosignale auch ohne explizite Nennung
- Versteht Semantik und Kontext auch über Sprachen hinweg
- Quantifiziert und erklärt Signale mit nachvollziehbaren Evidenzen
Hürden & Absicherung
Kosten & Latenz
LLMs arbeiten auf komplexen Textmengen – deshalb ist eine saubere Balance zwischen Kosten, Antwortzeit und Abdeckung entscheidend.
Je nach Use Case erfolgt die Verarbeitung stapelweise (Batch) oder nahezu in Echtzeit (Near Real-Time), um Aktualität und Wirtschaftlichkeit zu verbinden.
Evaluation & Qualitätssicherung
Da keine vordefinierten Labels existieren, werden Beispieldatensätze (“Gold Sets”) genutzt, um Relevanz und Präzision regelmäßig zu prüfen.
Ergänzend kommen manuelle Spot-Checks und Quellenvergleich zum Einsatz, um Konsistenz über Zeit sicherzustellen und Drifts zu erkennen.
Halluzination & Fehlinterpretation
Jede abgeleitete Aussage enthält Quellenverweise und Evidenztexte, wodurch die Entscheidung nachvollziehbar bleibt.
So lässt sich prüfen, warum ein Risiko erkannt wurde – und ob die Grundlage valide ist.
Governance & Nachvollziehbarkeit
Jede Analyse ist versioniert, protokolliert und reproduzierbar.
Verwendete Prompts, Modelle und Datumsstände werden archiviert, sodass Ergebnisse auditierbar und rückverfolgbar bleiben – konform zu internen Kontrollsystemen und regulatorischen Anforderungen.
LLM-basierte Systeme bringen hohe Transparenz – aber auch eigene Herausforderungen, die aktiv gesteuert werden müssen.
Live-Demo mit Ihren Sektoren/Counterparties
Schneller Start per Datenfeed – optional In-house-Setup & Beratung.