Cognitive Computing: Ein Praxisbeispiel aus dem regulatorischen Segment im Bereich Capital Markets


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Cognitive Computing: Ein Praxisbeispiel aus dem regulatorischen Segment im Bereich Capital Markets

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Watson & Moriarty auf der Suche nach der „Information hinter den Texten“: Big Data im Banking Bereich korrespondiert heutzutage immer mit Big Regulation; zwar sind viele Informationen vorhanden – allerdings befinden sie sich in der Regel in vielen silo-artig aufgebauten Informationscontainern – und typischerweise sind sie „proprietär“, also nicht standardisiert aufgebaut. Sie haben je Geschäftsbereich unterschiedlichen Informationsgehalt, unterschiedliche Attribute und unterschiedliche Computersprache. Die üblichen regulatorischen Vorgaben von heute betreffen aber immer mehr den gesamten Querschnitt an Daten, egal in welcher Form er in der Bank vorhanden ist. Der Gesetzgeber erwartet zudem konsolidierte und einheitliche Rückmeldungen in einem vorgegebenen zentralen Format. Wenn eine neue Verordnung aber nicht erst gelesen werden muss, um die Anforderungen an die Daten abzuleiten, sondern sie automatisiert bzw. maschinenbasiert ausgewertet werden kann, können gleichartige Anforderungen aus verschiedenen, parallel existierenden Verordnungen bereits unmittelbar nach Verlautbarung extrahiert werden und es müssen nur noch die identifizierten Abweichungen separat umgesetzt werden.

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