Beschreibender Text nsbesondere aufgrund der neuen Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz sind die eigenen Daten und deren sinnvolle Verarbeitung ein wichtiges Erfolgskriterium. Wir - Prof. Dr. Andreas Igl (TH Deggendorf) und Josef Gruber (Bankboard GmbH) - möchten daher auf dieser Seite Übersichtsarbeiten und Case Studys vorstellen, wie diese Verfahren und Methoden Praxis-orientiert umgesetzt werden können.

Aktuell gibt es folgende neue Arbeiten und Case Studys auf dieser Seite:

Case Study: LLMs und vertrauliche Daten

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Es wurde eine fiktive Bankdatenbank lokal hinterlegt. Die Bank hat Kredite (festverzinslich, Hypothekarkredite, variabel verzinslich etc.) und besicherte bzw. unbesicherte Derivate (Zins und FX). Dem LLM (model="gpt-4o", temperature=0) wird nur die Anfrage und die Datenstruktur mitgeteilt. Die vertraulichen Daten bleiben sicher auf dem eigenen Server. So können Mitarbeiter ohne SQL-Kenntnisse die Daten sicher und effizient nutzen. Ausprobieren

Case Study: LLMs und Workflow

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Am Beispiel einer Wetterstation wird das automatische Beantworten von Anfragen durch LLMs gezeigt und der entsprechende Workflow dargestellt. Dabei werden zwei LLMs eine Wetter-Anfrage eigenständig beantworten. Ausprobieren

Case Study: LLMs und Analyse

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Hier kann das Wetter zu einem Tag in der Vergangenheit bis zurück ins Jahre 1838 ortsabhängig aus 17,6 Mio. (!) Datensätzen von rund 1400 Wetterstationen abgefragt und analysiert werden. Die Case Study zeigt, wie sich klassische Programierung und LLMs miteinander kombinieren lassen. Dem LLM kommt hier die Aufgabe zu, die Daten auszuwerten und zu analysieren, während die "klassische" Programmierung die Daten logisch aufbereitet, effizient und sinnvoll zur Verfügung stellt. Ausprobieren

Trendumkehrpotentiale

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Lange Zeitreihen bieten viel Information, die aber oft durch ein Rauschen überlagert sind. Die entscheidenden Punkte einer Zeitreihe zu isolieren, hilft beim Erkennen von Mustern. Ein Verfahren, dies zu Erreichen ist die Berechnung von Trendumkehrpunkten. Die Theorie dazu ist hier. Eine Case Study für Aktiendaten gibt es unter diesem Link.