Projekte Auswahl (seit 2000, weitere Details siehe korrespondierende Publikationen und Modelle)
Handwerk, Handel & Industrie
- Forecasting the Efficiency of Server Farms for a large telecom company
- KI gestützte Entwicklung eines Level-4 MLOps gestützten Verschlagwortungssystems zur Dokumentenverwaltung einer Bank
- KI basierte Klassifikation von Anfragen an ein Business Intelligence System zwecks Erzeugung der Antworten aus PowerBI
- KI basierte Erkennung der Ausrichtungsnotwendigkeit von Getränkedosen in einer realen Produktionsstrasse (Prescriptive Analytics, patentwürdige Anwendung eines CNN). Hierzu ein Interview https://www.fom.de/de/presse/2022/maerz/fom-student-entwickelt-patentwuerdige-software.html
- KI basierte Klassifikation von Chats im Intranet eines weltweit agierenden Unternehmens zwecks Zuleitung an die zuständige Abteilung
- Vorhersage des Absatzes von Lebensmitteln (Retail Sales Forecasting) und Bestimmung optimaler Bestände (Optimal Inventory)
- Analyse von geschätzten und tatsächlichen Aufwänden in der Movie Post Production
- Tägliche Prognose des Day-Ahead Strompreises u.a.
- Maschinen- und materialübergreifende Mustererkennung auf realen Sensordaten mit Anomaliedetektion (Predictive Quality und Predictive Maintenance am Beispiel von Wickelmaschinen)
- Tägliche Absatzprognosen für Fashion Retail Stores eines realen, grossen Textilhändlers
- Untersuchung interner und externer Einflussfaktoren auf die Fertigungskosten eines grossen Automobilwerks in Deutschland
- Einfluss des LME Aluminium Futures auf die Entwicklung der Aluminiumeinkaufspreise eines KMU
- Empirische Analyse der Einflussfaktoren von Grosshandelsmehlpreisen für eine Grossbäckererei (insbes. Weizenfutures)
- Analyse der Einflussfaktoren auf den Umsatz in Bezug auf ein grosses Bekleidungsunternehmen
- Ökonometrische Analyse der EPEX Intraday Preise mit einem Fundamentalmodell (Barlow)
- Darlegung von „right-way-exposure“ Situationen im Commodity Trading
- Umsetzung eines Kreditportfoliomodells mit realistischen Marktpreisdynamiken für Commodities (Clewlow & Strickland)
Verkehr und Immobilienwirtschaft
- Erkennung von Verkehrsschildern mit CNN mitsamt Evaluierung und Visualisierung des Lernprozesses
- Big Data basierte Vorhersage von Fahrgastzahlen für ein Unternehmen des ÖPNV im Ruhrgebiet
- Big Data basierte Prognose der Ausleihungen von Fahrrädern in Hamburg
- Big Data basierte Analyse des Einflusses traditioneller und neuartiger Faktoren auf Immobilienpreise in Düsseldorf
Retail Banking
- Vorhersage der Ausübung von BGB 489er Optionen in der Baufinanzierung
- Bau eines Ratingsystems für Retailkunden (deutschlandweit agierende Bank)
- Nutzung des digitalen Banking: Analyse der Einflussgrössen im Privatkundengeschäft (bei einer weltweit agierenden Bank)
- Empirische Analyse der Einflussfaktoren auf das digitale Kundenverhalten beim Abschluss einer privaten Immobilienfinanzierung (bei einer weltweit agierenden Bank)
- Untersuchung von Einflussfaktoren auf das Anlageverhalten von Privatkunden
- Auswertung einer Kundenzufriedenheitsbefragung hinsichtlich der Handlungskonsequenzen (bei einer deutschlandweit agierenden Bank)
- Einführung einer differenzierten Bepreisung von Risiken in der Baufinanzierung
Wholesale Banking
- Bau eines Ratingsystems für Staaten (deutschlandweit agierende Bank)
- Bestimmung des Liquidity at Risk für die dispositive Liquidität mit ökonometrischen Methoden
- Aufbau eines Special Servicers in Hamburg und Verhandlung diverser Asset Management Mandate
Factoring
- Quantifizierung des Adressenausfallrisikos bei einem Finanzdienstleistungsinstitut mit Schwerpunkt Factoring (deutschlandweit agierender Factor)
Versicherungen
- Die Bedeutung von Rückversicherung als Risikomanagementwerkzeug am Beispiel der Sturmschäden einer grossen Versicherung
- Auswertung von Rating- und Ausfallhistorien für das Firmenkunden- und Baufinanzierungsgeschäft
- Einführung der bankweiten Kreditrisikokapitalmessung bei einer Wholesale- und einer Retailbank (Credit Value-at-Risk mit CreditRisk+)
Vor dem Jahr 2000:
- Implementierung des Extended Vasicek Modells (aka Hull-White, Nutzung des Binomialbaums von W. M. Schmidt statt des Hull-White Trinomialbaums) für die Bewertung von Zinsderivaten (insbes. Anleiheoptionen und Constant Maturity Produkte als auch Wandelanleihen) im Investment Banking (Programmierung einer DLL mit C, 1996-1997)
- Entwicklung zweier Intraday Trading Systeme (Multilayerperceptron, MLP) für den BUND und DAX Futures Kontrakt für das Investment Banking einer Wholesale Bank (1994-1995)
Eine modellorientierte Liste von Data Analytics Beispielen finden Sie hier.
Gerne unterstützen wir auch Projekte von KMU, insbes. Handwerk, in folgenden Feldern:
Neugestaltete Kundenbeziehungen, Geschäfts- und Plattformmodelle
- Neue Geschäftsmodelle; z. B. durch verbesserte Nutzung von Kunden- und Objektdaten, neue Wartungsmodelle oder Big Data
Digitalisierung von Wertschöpfungsketten
- Effizienzsteigerungen durch optimierte Abläufe, rationale Ausübung von Realoptionen usw.