AI Implementation
In den Produktivbetrieb gebracht.
Eine funktionierende KI-Anwendung, ein Modell oder ein automatisierter Prozess für einen definierten Finanz-Workflow, mit seinen Integrationen und Kontrollen.
Finanzdienstleistungen
Wir entwickeln KI für Finanzen.Und die Daten dahinter.
Von Assistenten für Kunden und Mitarbeitende über Dokumentenverständnis, agentenbasierte Abläufe und Entscheidungssysteme bis zu spezialisierten Modellen: YPAI macht aus Finanz-Workflows KI im Produktivbetrieb.
Unsere Teams für AI Data & Evaluation erfassen, annotieren und evaluieren die finanziellen, mehrsprachigen und spezialisierten Daten hinter diesen Systemen.
Beauftragen Sie jeden Leistungsbereich einzeln. Verbinden Sie beide, wenn die Leistung vom System und seinen Daten abhängt.
Warum Finanz-KI im Produktivbetrieb ins Stocken gerät
Ein Pilotprojekt beeindruckt. Die Produktion stellt drei härtere Fragen.
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Waren die Daten je die des Instituts?
Generische Korpora enthalten weder Ihre Produktterminologie noch Ihre Scans in schlechter Qualität, Ihre seltenen Ereignisse oder Ihre Ausnahmen. Ein Modell, das sie nicht gesehen hat, scheitert an ihnen.
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Respektiert das System Befugnisse?
Eine Antwort außerhalb der freigegebenen Quellen oder eine Aktion jenseits der Rechte des Nutzers ist ein Kontrollversagen, bevor sie ein Modellversagen ist.
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Wird vor der Freigabe irgendetwas getestet?
Ohne einen Evaluierungsdatensatz, der die Produktion abbildet, geht jede Änderung an Modell, Prompt, Retrieval oder Tool nach Eindruck live.
Kaufen Sie das System. Kaufen Sie die Daten. Oder beides, von einem Team.
AI Data & Evaluation
Nachvollziehbar über den gesamten Lebenszyklus.
Die Gespräche, Dokumente, Taxonomien, Evaluierungsdatensätze und die fachliche Prüfung, mit denen Finanz-KI trainiert, getestet und verbessert wird.
Connected Delivery
Ein Team verantwortet den Fehler.
Das System und die Daten, auf denen es läuft, gebaut und korrigiert von denselben Menschen.
- 150+ Sprachen im Netzwerk der Mitwirkenden
- 210.000+ Mitwirkende im Netzwerk
- 50+ Länder im Netzwerk der Mitwirkenden
Betrieben aus Norwegen, Datenresidenz im EWR als Standard.
Das System, geöffnet
Das bauen wir. Und darauf läuft es.
Ein Berater-Copilot in einer authentifizierten Kundensitzung. Der Teil, der antwortet und handelt, wurde für das Institut gebaut. Der Teil, der lernt, wurde mit Finanzdaten trainiert, die für das Institut erstellt und evaluiert wurden.
Berater:in
Welche Konten dieses Kunden wechseln am 1. Oktober in das neue Gebührenverzeichnis?
Tool account_lookup(client) 3 Konten gefunden
Copilot
Zwei Sparkonten wechseln am 1. Oktober in das neue Verzeichnis. Das Depotkonto ist nicht betroffen.
Gebührenverzeichnis v14 §3.2Kontoregister
Antrag auf Gebührenverzicht Zur Genehmigung an die Kundenbetreuung weitergeleitet Genehmigung ausstehend
Dieser Dialog und seine Varianten laufen vor jeder Freigabe erneut als Evaluierungsdatensatz
Illustration eines Systems, das YPAI baut. Kein Institut, Kunde oder Datensatz ist real.
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Antwortet nur aus freigegebenen Quellen, handelt nur im Rahmen der Befugnisse der Beratung
Retrieval über das Gebührenverzeichnis und das Kontoregister, mit Quellenangabe im Text. Der Gebührenverzicht geht an die Kundenbetreuung, weil die Regeln des Instituts es so vorsehen.
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Versteht die Frage so, wie eine Bankerin oder ein Banker sie stellt
Angepasst und getestet mit Finanzgesprächen, schwierigen Anfragen und regionalen Sprachvarianten.
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Vor jeder Freigabe getestet
Dieselben Dialoge bilden mit schwierigen Varianten den Evaluierungsdatensatz. Eine Änderung an Modell, Prompt, Retrieval oder Tool besteht diesen Datensatz, oder sie wird nicht ausgeliefert.
Wo Finanz-KI ihren Platz verdient.
Vier Workflows, für die wir am häufigsten bauen. Jeder ist ein anderes System auf anderen Daten, innerhalb der eigenen Regeln des Instituts.
Dokumente und Finanzprozesse
Unstrukturiertes Finanzmaterial wird zu einem kontrollierten Workflow, mit Prüfung dort, wo sie hingehört.
- System
- KYC- und KYB-Workflows, Onboarding und Antragsbearbeitung, Kreditakten, Schadensfälle, Abstimmung und Unterstützung beim aufsichtlichen Meldewesen.
- Daten
- Annotierte Dokumente, Ground Truth für die Extraktion, Beziehungen zwischen Entitäten, Ausnahmetaxonomien und schwierige Negativbeispiele.
Wissen für Kunden und Mitarbeitende
Assistenten und Copiloten, die aus freigegebenem Wissen antworten und nach Ihren Regeln eskalieren.
- System
- Assistenten im Digital Banking, Unterstützung im Kundenservice, Berater-Copiloten, Richtlinien-Assistenten, Gesprächszusammenfassung.
- Daten
- Finanzgespräche, Intents, Entitäten, schwierige Anfragen und regionale Sprachvarianten.
Finanzkriminalität, Identität und Risiko
Stärkere Signale, weniger vermeidbares Rauschen und folgenreiche Entscheidungen, die überprüfbar bleiben.
- System
- Geldwäschebekämpfung (AML) und Transaktionsüberwachung, Unterstützung bei Betrugsermittlungen, Hilfe bei Sanktions- und Negativpresse-Prüfungen, Copiloten für Ermittler, Kalibrierung von Schwellenwerten.
- Daten
- Evaluierungsdatensätze aus der Fallhistorie, aufgebaut um falsch-negative Fälle, Alarmrauschen und ungleiche Leistung über Produkte und Märkte hinweg.
Märkte, Research und Entscheidungsunterstützung
Research verdichtet, ohne die Verbindung zu Quelle, Berechnung und Prüfung zu verlieren.
- System
- Research-Assistenten für Veröffentlichungen und Nachrichten, Kredit- und Investment-Research, Erstellung von Memos und Gremienvorlagen.
- Daten
- Interne Unterlagen, lizenzierte Marktquellen, die eigenen Methoden des Desks und bewertete Ergebnisse.
AI Implementation
Das System bauen.
Assistenten, Dokumenten-KI, Workflow-Agenten, Entscheidungsmodelle und maßgeschneiderte Anwendungen, in den Produktivbetrieb gebracht.
AI Data & Evaluation
Die Daten bauen, auf denen das System läuft.
Finanzgespräche, Dokumente, Taxonomien, Evaluierungsdatensätze und fachliche Prüfung, nachvollziehbar über den Lebenszyklus des Modells.
- Fehler beobachten
- Lücke eingrenzen
- Daten erstellen
- System verbessern
- Evaluierung wiederholen
- Freigeben
Connected Delivery
Liegt der Fehler in den Daten, korrigiert das Team, das das System gebaut hat, die Daten.
Ein Dokumenttyp, der im Trainingsdatensatz fehlt, eine nicht unterstützte Sprachvariante, schwache Labels, ein Evaluierungsdatensatz, der die Produktion nicht abbildet. Keine Übergabe zwischen einem Systemintegrator, einem Modellanbieter, einem Annotationsunternehmen und einem Evaluierungsdienstleister. Jeder Leistungsbereich bleibt einzeln beauftragbar.
In Ihrem Institut
In Norwegen gebaut, für Institute, die europäischen Aufsichtsbehörden Rechenschaft schulden.
Kommerzielle Modell-APIs, verwaltete Unternehmensplattformen, Open-Weight- oder selbst gehostete Modelle oder eine geroutete Kombination. Public Cloud, Private Cloud, On-Premises oder hybrid.
- Verarbeitung
- Im EWR, wo erforderlich
- Umgebung
- Ihre Private Cloud, On-Premises oder hybrid
- Schlüssel
- Vom Kunden verwaltet für jeden von YPAI kontrollierten Speicher
- Bestehende Systeme
- Angebunden, wie sie sind
Bevor ein Pilotprojekt beginnt, definiert YPAI die abgenommene Arbeitseinheit und verknüpft sie mit Metriken, Schwellenwerten und einem Freigabekriterium. Ein Modell besteht, wenn es die Finanzaufgabe auf dem vereinbarten Niveau erfüllt, nicht wenn es eine beeindruckende Demonstration liefert.
Arbeitet im Rahmen von DSGVO, DORA, EU AI Act (KI-Verordnung), AML- und KYC-Pflichten, MiFID II und Ihren eigenen Standards für Modellrisiko und Auslagerung. Diese Pflichten bestimmen, wie die Arbeit durchgeführt wird.
Bringen Sie uns die Finanzarbeit, die sich ändern muss.
Beginnen Sie mit einem Workflow, einem Prototyp, einem Modell, einer Datenlücke oder einem Fehler im Produktivbetrieb. YPAI definiert den kürzesten belastbaren Weg vom aktuellen Stand zu einer messbaren Bereitstellung im Produktivbetrieb.
- Definieren
- Entwerfen
- Belegen
- Bauen
- Freigeben
- Verbessern
Pilotprojekte werden nach Ihrer Spezifikation abgegrenzt. Umfang und kommerzielle Bedingungen werden pro Projekt vor Beginn des Pilotprojekts vereinbart, jedes Pilotprojekt hat eine Leistungsbeschreibung (SOW), Abnahmekriterien und einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV), und der Produktivbetrieb ist eine separate Entscheidung nach Prüfung und Abnahme des Pilotprojekts.
In Banking, Zahlungsverkehr, Kreditwesen, Versicherung, Asset und Wealth Management, Kapitalmärkten, Finanztechnologie und Finanzinfrastruktur.
Angaben in Anfragen werden vertraulich behandelt.
KI-Projekt im Finanzbereich abgrenzen Eine Beschreibung. Eine Projektleitung liest sie, keine Warteschlange.
Vor der Abgrenzung
Was Institute fragen, bevor sie abgrenzen.
Fünf Fragen, die wir im ersten Gespräch hören. Die übrigen beantworten wir dort.
Können unsere Daten im EWR oder in unserer eigenen Umgebung bleiben?
Ja. Projektspezifische Kontrollen für Verarbeitung, Zugriff, Speicherung, Prüfung und Lieferung werden entlang der Datenklassifizierung und der Anforderungen des Instituts gestaltet und vor Beginn des Zugriffs festgelegt. Konfigurationen im EWR, in der Kundenumgebung, in der Private Cloud, On-Premises und hybrid werden je Anwendungsfall bewertet und umgesetzt.
Braucht jedes Projekt generative KI?
Nur dort, wo sie die stärkste Option ist. Die Architektur kann deterministische Automatisierung, Retrieval, klassisches maschinelles Lernen, prädiktive Modelle, spezialisierte neuronale Modelle, Foundation Models, Agenten oder eine Kombination nutzen. YPAI wählt die am wenigsten komplexe Architektur, die die Leistungs- und Betriebsanforderungen erfüllt.
Können Sie in unserem Stack arbeiten, und mit einem Prototyp, den ein anderes Team gebaut hat?
Ja. YPAI kann bestehende Modelle, Cloud-Plattformen, Dateninfrastruktur, Unternehmensanwendungen und interne Entwicklungsarbeit bewerten und integrieren, einschließlich eines Prototyps, den ein anderes Team gebaut hat. Der Auftrag setzt weder einen bestimmten Modellanbieter voraus noch den Neubau von Systemen, die die Anforderung bereits erfüllen.
Entwickeln Sie eigene Modelle, oder konfigurieren Sie bestehende?
Beides. YPAI kann aufgabenspezifische Modelle entwickeln, Foundation- oder Open-Weight-Modelle anpassen, Fine-Tuning und Destillation umsetzen, Architekturen für Modell-Routing und Ensembles aufbauen und das Ergebnis in Anwendungen im Produktivbetrieb integrieren. Eigenentwicklung kommt zum Einsatz, wenn sie einen messbaren Vorteil gegenüber der Konfiguration eines bestehenden Modells bietet.
Ist YPAI ein Datenanbieter oder ein Systementwickler?
Beides. YPAI hat zwei einzeln beauftragbare Leistungsbereiche. AI Implementation konzipiert und baut KI-Systeme, Modelle, Integrationen und Betriebskontrollen für den Produktivbetrieb. AI Data & Evaluation erfasst, annotiert und evaluiert die spezialisierten Daten, mit denen sie trainiert, getestet und verbessert werden. Beide werden verbunden, wenn das System und seine Daten gemeinsam entwickelt werden müssen.