BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein deutsches Startup namens Embraceable AI hat eine innovative Lösung entwickelt, die verschiedene KI-Modelle kombiniert, um die Genauigkeit in der Finanzbranche zu verbessern. Diese Technologie zielt darauf ab, Halluzinationen zu minimieren und bietet Banken eine effizientere Möglichkeit zur Risikobewertung und Geldwäscheerkennung.
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Das deutsche Startup Embraceable AI, gegründet von Christian Gilcher, hat eine Technologie entwickelt, die verschiedene KI-Modelle kombiniert, um die Genauigkeit und Effizienz in der Finanzbranche zu verbessern. Diese als “Denkmaschine” bezeichnete Software ermöglicht es Unternehmen, die bestmögliche Lösung für ihre spezifischen Anwendungen zu finden. Besonders im Finanzsektor, wo die Anforderungen an die Risikobewertung und die Erkennung von Geldwäsche hoch sind, bietet diese Technologie erhebliche Vorteile.
Ein zentrales Element der Lösung von Embraceable AI ist das KI-Modell E1, das von einer Bank zur Risikobewertung von Konten eingesetzt wird. E1 greift auf eine Vielzahl externer KI-Modelle zu, um mehrere Hypothesen zur Lösung einer Aufgabe zu generieren. Diese Hypothesen werden dann basierend auf den Vorgaben des Kunden verarbeitet und geprüft, was den Prozess der Hypothesenprüfung mit menschlichem Denken vergleichbar macht.
Die Hypothesenprüfung ist ein entscheidender Schritt, um Halluzinationen zu minimieren, die bei KI-Systemen auftreten können. Obwohl diese nicht vollständig ausgeschlossen werden können, da die zugrundeliegenden Trainingsdaten der verwendeten Modelle nicht bekannt sind, bietet die Technologie von Embraceable AI eine nachvollziehbare und transparente Lösung. Innerhalb weniger Minuten erhalten Nutzer ein Ergebnis, das in jedem Schritt nachvollziehbar ist, was die Transparenz und das Vertrauen in die KI-Lösung erhöht.
Christian Gilcher, der Gründer von Embraceable AI, bringt seine Erfahrung aus der Finanzbranche ein, um die Entwicklung dieser Technologie voranzutreiben. Mit einer Vergangenheit bei der Dresdner Bank, wo er unter anderem für IT zuständig war, versteht er die Herausforderungen, denen sich Banken bei der Risikobewertung und Geldwäscheerkennung gegenübersehen. Die Kombination verschiedener KI-Modelle bietet eine innovative Lösung, die die Schwachstellen einzelner Systeme ausgleicht und die Effizienz in der Finanzbranche erheblich steigert.
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