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Microsoft Branchenblogs

Die Zielgerade rückt in Sicht: 76 Teams sind im November 2020 bei der Symbioticon gestartet, dem Hackathon der Sparkassen-Finanzgruppe. Insgesamt sechs Teams konnten sich mit ihren Ideen für innovative, digitale Finanzlösungen durchsetzen und haben es in das dritte und letzte Level des virtuellen Hackathons geschafft. An welchen Innovationen sie mit Microsoft-Technologien arbeiten, was sie antreibt und wie sie die Finanzbranche verändern wollen, zeigen wir in dieser Serie.

Noch ist nicht klar, welches Team das Rennen für sich entscheiden wird, erst am 30. März kürt die Jury das Siegerteam. Fest steht jedoch schon jetzt: Jede der eingereichten Ideen und Lösungen hat gezeigt, welches Potenzial moderne Technologien für die Banken- und Versicherungsbranche bieten. Als exklusiver Technologiepartner der Symbioticon 2020/2021 sind wir seit Beginn ganz nah dran und unterstützen die Teilnehmenden mit unseren Lösungen und unserem Know-how dabei, Konzepte für die nachhaltige digitale Transformation der Branche zu entwickeln. Aber lassen wir sie für sich selbst sprechen. Heute stellt sich Team Deep Neuron Lab vor!

Wer seid ihr und wie ist euer Team aufgebaut?

Unser Team besteht aus Data Scientists, Entwickler*innen und Finanzspezialist*innen, die sich auf die automatisierte Analyse von Geschäftsberichten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) spezialisiert haben. Unsere Gründer Iason und Andreas kennen sich bereits aus der Schulzeit. Unser Deep Neuron Lab-Kernteam hat sich als Ausgründung der Technischen Universität Berlin zusammengefunden.

Während unterschiedlicher Projekte mit Banken und Versicherern haben wir festgestellt, dass ihre Prozesse stark aus dem manuellen Prozessieren von Geschäftsberichten bestehen. So entstand unsere Idee, mit Hilfe von Machine Learning diese Prozesse zu automatisieren und somit Anwender und Anwenderinnen von lästigen Tätigkeiten zu befreien. Zudem können wir die Prozesse beschleunigen und gleichzeitig die Datenqualität verbessern.

Was macht euer Projekt so besonders?

Die wichtigste Informationsquelle im Kreditvergabeprozess ist der Geschäftsbericht eines jeden Unternehmens. Die Daten im Geschäftsbericht sind zwar für Menschen verständlich – jedoch nicht maschinell verwertbar. Das liegt daran, dass sie in Form von Fließtext, Tabellen, Diagrammen vorliegen. Um die Daten maschinell verwertbar und für Menschen leichter zugänglich zu machen, nutzen wir neben verschiedenen Verfahren des Machine Learnings das Natural Language Processing (NLP). NLP ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren.

Unser Alleinstellungsmerkmal ist, dass wir zwar mit einer KI-Lösung Prozesse automatisieren, diese dabei aber nicht zur „Black Box“ werden. Beschäftigte der Sparkassen können mit unserer Lösung deutlich effizienter arbeiten, ohne die Kontrolle über den Prozess zu verlieren. Durch eine Kombination von starken KI-Algorithmen und einer benutzerfreundlichen Oberfläche kann jeder Vorgang nachvollzogen und dokumentiert werden. Das schafft nicht nur Vertrauen auf Seite der Anwender und Anwenderinnen, sondern auch eine Revisionssicherheit für die Zukunft.

Besonders ist außerdem unser Entwicklungsprozess. Wir haben im Zuge der Entwicklung über 100 Stunden in Interviews mit Kreditanalysten und -analystinnen verbracht, um zu verstehen wie sie arbeiten, wo die größten Herausforderungen liegen und wie wir diese am besten lösen können.

Auf welchen Microsoft-Technologien basiert eure Lösung?

Unser Team baut stark auf Microsoft 365 und Microsoft Teams in der Kundenkommunikation.

Wie soll euer Produkt umgesetzt werden?

Unser Produkt wird als Web-App verwendet. Dadurch kann die Anwendung einfach von jedem Browser aus aufgerufen werden. Der Output wird anschließend direkt in die Systeme der Sparkassen eingespielt – in unserem Fall sind das OS-Plus und EBIL. Der Vorteil: Sparkassen können ihre bestehenden Systeme weiter nutzen – und Beschäftigte müssen keine neuen Prozesse erlernen.

Wem kommt eure Lösung zugute?

Schlussendlich profitieren die Sparkassen sowie Kunden und Kundinnen gleichermaßen.

Sparkassen wird der Prozess der Kreditvergabe und der kontinuierlichen Kreditüberwachung erleichtert. Dadurch können diese schneller auf Kundenanfragen reagieren und einen besseren Service bieten.

Kunden und Kundinnen haben den Vorteil, dass ihre Kreditanfragen deutlich schneller beantwortet werden und ihre Berater und Beraterinnen mehr Zeit für sie haben.

Aus welchem Grund seid ihr das Gewinnerteam der diesjährigen Symbioticon?

Eine schwierige Frage, da alle Ideen im Finale richtig gut und die Teams echt stark sind. Wir könnten gewinnen, weil wir

  1. ein relevantes Problem für die Sparkassen lösen,
  2. bereits so weit sind, dass wir nach der Symbioticon direkt in die Umsetzung gehen können.

 

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