Natural Language Processing unterstützt Investment-Banker
Eine deutsche Großbank nutzt Natural Language Processing, um tausende Geschäftsberichte automatisiert auf Risiken und Auffälligkeiten zu analysieren. Das Machine-Learning-Modell erkennt potenzielle Insolvenzen mit rund 70 % Wahrscheinlichkeit und liefert wertvolle Hinweise für fundierte Investmententscheidungen.
Herausforderung
Bei einer deutschen Großbank sollten tausende Abschlussberichte mit je hunderten Seiten auf Risiken / Auffälligkeiten hin untersucht werden. Ziel war Optimierung des Portfolios und eine bessere Grundlage bei Investment-Entscheidungen.
Lösung
Mit einem Natural Language Processing Framework, der Feature Engineering auf Basis von Abschlussberichtstexten durchführt, konnten unsere Data Scientists eine Anomalieerkennung und Supervised Machine Learning anhand historischer Unternehmensinformationen wie Umsätze in Folgejahren oder Konkurse durchführen.
Mehrwert
- Mit 70%er Wahrscheinlichkeit kann der Bankrott eines Unternehmens innerhalb der nächsten 5 Jahre vorhergesagt werden
- Identifikation auffälliger Textstellen aus aktuellen Geschäftsberichten, als zusätzliche Entscheidungsgrundlage für Investment-Banker
Highlights
- Tausende Geschäftsberichte mit je hunderten Seiten wurden mit Natural Language Processing untersucht.
