KI im Intraday Liquiditäts-

management

Ziele

  • Reduktion des täglich vorgehaltenen Geldes bei gleichzeitiger Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit
  • Optimierung eines bestehenden KI-Modells zur Vorhersage von Zahlungszeitpunkten
  • Implementierung des Modells in ein produktives System, welches zur Steuerung des Liquiditätsmanagement dient

Aufgaben

  • Automatisierte Anreicherung von WSS-Daten (Settlement Daten, bereitgestellt von der deutschen Börse) mit Informationen aus verschiedenen Vorsystemen zur Verbesserung der Datenqualität
  • Entwicklung einer fachlichen Logik zur Verknüpfung von MT-Nachrichten mit WSS-Daten
  • Fachliche und technische Konzeption der Anwendung zur Steuerung der Liquidität
  • Weiterentwicklung des KI-Modells
  • Sicherstellung von regulatorischen und internen Anforderungen an KI

Ergebnisse

  • Reduktion des täglich vorgehaltenen Geldes zur Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit um ca. 30 %
  • Vorhersage von Zahlungszeitpunkten mit einer Abweichung von im Schnitt 15 Minuten
  • Implementierung einer nutzerorientieren Anwendung zum Einsatz im Liquiditätsmanagement
  • Grafische Darstellung des vorhergesagten Liquiditätsverlauf über den Tag hinweg
  • Implementierung eines Continuous Training Prozesses, um die fortwährende Qualität des KI-Modells sicherzustellen

Unser Beitrag

  • Fachliche und technische Konzeption der Anwendung zusammen mit dem Fachbereich
  • Weiterentwicklung des KI-Modells zur Vorhersage von Intraday-Avisen
  • Zeichnen einer Roadmap zur Überführung der Anwendung in eine Skalierfähige Cloudumgebung
  • Projektsteuerung
  • Erstellung von Fach- und KI-Konzepten

Weitere Referenzen zur KI-Transformation

KI-Assistent: Konzeption bis Rollout
KI-Governance Frameworks und Überführung in die SfO
Validierung des Einsatzes von KI in der Anlageberatung
Cofinpro AG
Hanauer Landstraße 211
60314 Frankfurt am Main

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