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 (vgl. SQL-Generierung mit LLMs). In der Anfrage können freie Texte wie beispielsweise

Welche Kredite laufen im Jahr 2026 aus, sind größer als 10 Mio. Euro und in Fremdwährung?

Welche Kunden haben keine Derivate, aber in Summe mehr Kredite als 100 Mio. Euro?

Was ist der erwarete Ausfall bei Privatkrediten?

Welche Kunden haben unbesicherte Derivate?

Wieviel Kunden in welcher Ratingkategorie gibt es, wie ist der Marktwert der Derivate, die Sicherheiten und das Kreditvolumen?

gestellt werden. Das LLM generiert den entsprechenden SQL-Code. Dieser wird anschließend auf der lokalen Datenbank ausgeführt. Den System-Prompt für gpt-4o findet man hier. Über Kontrolle im letzten Schritt wird der SQL-Code unabhängig von der Anfrage anaylsiert und die hieraus ergebene Frage ausgegeben.

Anfrage:

SQL-Code: