Forschungsprojekte

Maschinelles Lernen für Banken und Versicherungen

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Maschinelle Lernverfahren spielen für die Optimierung von Finanzdienstleistungen heute eine wichtige Rolle.

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Maschinelles Lernen unterstützt nachhaltige und ethische Investitionen

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Viele Anleger legen Wert darauf zu wissen, in welche Unternehmen sie ihr Geld investieren.

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Integration neuartiger Datenquellen

Maschinelles Lernen spielt eine immer größere Rolle in der Entwicklung von Handelsstrategien. In das Training der Modelle fließen neben klassischen makroökomischen Kennziffern und Korrelationen mit anderen Assetklassen zunehmend neuartige Datenarten ein, wie etwa Stimmungsindikatoren auf Basis von Social-Media-Posts.

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Asset-Liability-Management

© Fraunhofer SCAI

Neue numerische Verfahren zur Beschleunigung der Simulation von ALM-Modellen von Versicherungsunternehmen.

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Bewertung von Finanzderivaten

© Fraunhofer SCAI

Effiziente und robuste numerische Verfahren zur Optionspreisbewertung auf Hochleistungsrechnern.

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