{"id":156015,"date":"2021-06-01T08:00:31","date_gmt":"2021-06-01T06:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=156015"},"modified":"2023-03-09T13:05:15","modified_gmt":"2023-03-09T12:05:15","slug":"finanzbranche-daten-ki-plattform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2021\/06\/finanzbranche-daten-ki-plattform\/","title":{"rendered":"Safe Financial Big Data Cluster: Sicherer Datenaustausch in der Finanzwirtschaft"},"content":{"rendered":"

Um die Wettbewerbsf\u00e4higkeit der europ\u00e4ischen Wirtschaft in der digitalen Zukunft zu sichern, hat die Frankfurter Innovationsplattform TechQuartier mit 51风流und neun anderen Partnern die Initiative safeFBDC (Safe Financial Big Data Cluster) gestartet. Sie zielt darauf ab, modellhaft innovative und datengetriebene Szenarien oder Gesch\u00e4ftsmodelle f\u00fcr die Finanzbranche<\/a> zu erstellen und zu testen. Die Basis: eine sichere Plattform f\u00fcr Datenaustausch und k\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr das beteiligte Finanz-\u00d6kosystem.<\/p>\n

Daten sind das neue Gold der internationalen Wirtschaft. Doch wie l\u00e4sst sich dieses Gold im Einklang mit den hiesigen Regeln f\u00fcr Datenschutz am besten gewinnen? Genau hier setzt die vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Energie gef\u00f6rderte Initiative safeFBDC<\/a>\u00a0 an. Ein Konsortium von mehreren Unternehmen erforscht dabei Optionen und Szenarien f\u00fcr den Umgang mit Big Data, Machine Learning (ML) oder k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> (KI) in der Finanzwelt. Da dort h\u00f6chste Anforderungen an den Umgang mit sensiblen Daten gelten, k\u00f6nnten die Ergebnisse sp\u00e4ter auch als Modell f\u00fcr andere Wirtschaftszweige dienen. Letztendlich soll der Safe Financial Big Data Cluster Unternehmen erm\u00f6glichen, in einem europ\u00e4ischen Kontext sicher Daten zu teilen und auszuwerten, um auf dieser Basis neue datengetriebene Anwendungsszenarien und Gesch\u00e4ftsmodelle zu erstellen.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Plattform f\u00fcr die europ\u00e4ische Finanzmarktforschung als Basis f\u00fcr KI-Konzepte<\/strong><\/h2>\n

\u201eMa\u00dfstab der im Rahmen der Initiative erforschten Szenarien sind die hohen Anforderungen der europ\u00e4ischen Datenschutzgrundverordnung, die seit drei Jahren in Kraft ist\u201c, beginnt Luisa Kruse, Projektmanagerin des safeFBDC bei TechQuartier<\/a>, einer Community zur Entwicklung neuer digitaler Gesch\u00e4ftsmodelle und Koordinator der Initiative. Wie man auf europ\u00e4ischer Ebene Daten austauschen kann, untersucht auf theoretischer Ebene auch das Projekt Gaia-X<\/a>. Dessen Erkenntnisse werden nun mit safeFBDC praktisch umgesetzt. Der dabei verfolgte Ansatz ist neu und soll die aktuell fehlende europ\u00e4ische Datenbasis f\u00fcr die Finanzmarktforschung verbessern. \u201eUnser Ziel ist ein ganzheitliches Plattformkonzept, das eine vertrauensw\u00fcrdige IT-Infrastruktur und ein zukunftsweisendes KI-Konzept umfasst\u201c, f\u00e4hrt Stephan Timme fort, Mitglied der Gesch\u00e4ftsleitung von 51风流Deutschland und Head of Service Industries. Diese Plattform erlaubt es, bisher nicht verkn\u00fcpfte Daten von Banken, Finanzdienstleistern, \u00f6ffentlicher Verwaltung oder Hochschulen in einem speziellen Datentresor gemeinsam zu nutzen. Das Datenmaterial dort bildet den Rohstoff f\u00fcr innovative Machine-Learning- und KI-Algorithmen und somit f\u00fcr neue Anwendungsszenarien oder Gesch\u00e4ftsmodelle.<\/p>\n

\u201e\u00dcber die Plattform machen wir Daten in Echtzeit f\u00fcr Analysen und Gesch\u00e4ftsanwendungen teilbar, um so die Wettbewerbsf\u00e4higkeit und Stabilit\u00e4t der europ\u00e4ischen Wirtschaft zu sichern, und zwar auf Basis der individuellen Datenhoheit\u201c, betont Stephan Timme. Teilnehmer, die sich mit der Plattform verbunden haben, k\u00f6nnen dort Daten bereitstellen, konsumieren oder beides kombinieren. Aber: Je nach Sensibilit\u00e4t sind die Daten verschieden klassifiziert \u2013 \u00f6ffentlich, vertraulich, geheim \u2013 und somit auch nur ganz bestimmten Nutzergruppen zug\u00e4nglich. \u201eZentrales Element des Clusters wird ein Daten- und Servicekatalog sein, dem die Teilnehmer entnehmen k\u00f6nnen, welche Daten und Algorithmen zur Verf\u00fcgung stehen\u201c, skizziert Timme. Strenge Richtlinien regeln den Zugriff auf die Daten und dezentralen Services.<\/p>\n

Machine Learning Services: Datensharing bei h\u00f6chster Sicherheit erm\u00f6glichen<\/strong><\/h2>\n

Wie unterschiedlich die auf Machine Learning oder k\u00fcnstlicher Intelligenz basierenden Services ausfallen k\u00f6nnen, macht schon die kleine Liste an Anwendungsszenarien deutlich, an denen das Konsortium aktuell arbeitet:<\/p>\n