Stimmen unserer Kunden
Authentische Berichte über die Zusammenarbeit und die erreichten Fortschritte in verschiedenen Bereichen des Finanzmarktes
Thorsten Weißenburg
Risikomanager, Münchener Kapitalgesellschaft
Die Algorithmus-Entwicklung war genau das, was wir gesucht hatten. Statt komplizierter Theorien bekamen wir praktische Werkzeuge, die unsere tägliche Arbeit wirklich verbessert haben. Besonders die Risikomodelle funktionieren deutlich präziser als unsere bisherigen Ansätze.
Klaudiusz Neubert
Portfoliomanager, Norddeutsche Investmentbank
Ehrlich gesagt war ich anfangs skeptisch. Aber die Modelle haben sich in der Praxis bewährt. Unsere Handelsentscheidungen sind jetzt datengestützter und weniger von Bauchgefühl abhängig. Das Team hat uns Schritt für Schritt durch die Implementierung geführt.
Mathilde Winkelhofer
Quantitative Analystin, Süddeutsche Vermögensverwaltung
Die Betreuung war ausgezeichnet. Statt uns mit komplizierten Formeln zu überfordern, haben sie unsere spezifischen Bedürfnisse verstanden. Die entwickelten Modelle laufen seit über einem Jahr stabil und haben unsere Prognosequalität merklich verbessert.
Detaillierte Projektstudien
Einblicke in konkrete Projekte und wie wir gemeinsam mit unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen entwickelt haben
Regionale Sparkasse Mittelfranken
Kreditrisiko-BewertungAusgangssituation
Manuelle Kreditprüfungen führten zu langen Bearbeitungszeiten und inkonsistenten Bewertungen. Die Bank suchte nach einer Möglichkeit, den Prozess zu standardisieren ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Unser Ansatz
Entwicklung eines Machine Learning Modells, das historische Kreditdaten analysiert und Risikofaktoren automatisch bewertet. Integration in bestehende Systeme ohne Workflow-Unterbrechung.
Erzielte Verbesserungen
Schnellere Bearbeitung von Kreditanträgen
Reduzierung von Ausfallquoten
Implementierungszeit inklusive Schulungen
Nordbayerische Investmentgesellschaft
PortfoliooptimierungHerausforderung
Komplexe Marktbedingungen erforderten eine dynamischere Portfolioanpassung. Traditionelle Methoden reagierten zu langsam auf Marktveränderungen und ließen Potentiale ungenutzt.
Entwickelte Lösung
Implementierung eines adaptiven Algorithmus, der Markttrends in Echtzeit analysiert und Portfolioempfehlungen generiert. Fokus auf nachvollziehbare Entscheidungswege für Compliance-Anforderungen.
Messbare Erfolge
Verbesserte Risk-Return-Ratio
Zusätzlicher Jahresertrag
Täglicher Aufwand für Portfolioüberwachung