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Transparente Firmengeflechte

Mit von Trivadis eingesetzten Knowledge-Graphen kann eine Bankenvereinigung nun erstmals automatisiert finanzielle und andere Verbindungen innerhalb von Konzernen und ihnen verbundenen Unternehmen transparent machen.

In Kürze

Herausforderung

Konsolidierung Informations-Mengen, Abhängigkeiten automatisiert erkennen und transparent darstellen.

Lösung

Harmonisierung aller verfügbaren Daten über interne und externe Datenquellen und Integration in Knowledge-Graphen.

Nutzen

Transparenz bei Qualität der Datenquellen und komplexen Geflechten sowie Möglichkeiten der Prognosedarstellung.

Unsere Lösung

Die zunehmende Komplexität globaler Grossunternehmen, steueroptimierte Unternehmensgeflechte und die Systemrelevanz multinationaler Konzerne stellen die Finanzwelt vor grosse Herausforderungen. Ein konkretes Beispiel findet sich in der Vergabe von Krediten, oft in Höhe von mehreren 100 Millionen oder gar Milliarden. Sicherheiten bei der Vergabe können beispielsweise in Form von Bürgschaften anderer Unternehmen erfolgen.

Problematisch wird es jedoch dann, wenn es sich bei dem bürgenden Unternehmen um eine nicht erkennbare Tochtergesellschaft handelt oder sogar eine Teilhaberschaft über ein komplexes Netzwerk besteht. In diesen Fällen sind Sicherheiten in Form von Bürgschaften mit einem anderen Risiko zu bewerten. Informationen über globale Firmennetzwerke so zu konsolidieren, dass derartige Abhängigkeiten zuverlässig und mit hinreichender Güte erkannt werden können, war Banken bislang nur mit grossem Aufwand möglich. Eine internationale Bankenvereinigung hat Trivadis deshalb beauftragt, eine Lösung zu entwickeln, die solche Abhängigkeiten automatisiert erkennt sowie nachvollziehbar und transparent darstellt.

Knowledge-Graph zeigt bisher nicht auffindbare Unternehmensverbindungen auf

Obwohl die Bankenvereinigung bereits über einen IT-Partner mit Expertise in der Finanzbranche verfügte, bekam Trivadis den Auftrag, einen Knowledge-Graphen für die anspruchsvollen Fragestellungen der Analysten zu entwickeln. Den Kunden, der bereits über einige andere SLA-Verträge mit Trivadis gute Erfahrungen gesammelt hat, überzeugte die Erfahrung und das Know-how in puncto Datenaufbereitung, Datenanalyse und nutzbringender Informationsbereitstellung. Trivadis harmonisierte alle verfügbaren Firmendaten über verschiedenste interne und externe Datenquellen hinweg und integrierte sie in einem Knowledge-Graphen. Jede Firma im Knowledge-Graphen wird dabei eindeutig als ein Datenpunkt repräsentiert, egal aus welchem Datensatz sie stammt. Die ermittelten Informationen können nun miteinander in Beziehung gesetzt werden, unabhängig von deren Quelle. Daraus lassen sich finanzielle und andere Verbindungen innerhalb von Konzernen und ihnen verbundenen Unternehmen erstmals automatisiert untersuchen. Banken können damit das Kreditrisiko verringern und sicher sein, nur hinreichend abgesicherte Kredite zu vergeben. Durch die Vereinheitlichung der Daten wird die Verknüpfung mit weiteren Daten aus anderen Quellen möglich.

Zuverlässige Grundlagen reduzieren Krisen

Bisher war es auf manuellem Wege nicht möglich, diese unüberschaubaren Mengen und Formate an Daten so zu durchsuchen, dass die gewünschten Informationen ermittelt werden konnten. Neben der Frage, welche Firmen zusammengehören, lassen sich nun Prognosen darstellen über das finanzielle Risiko, das in bestimmten Branchen steckt oder darüber, wie sich der Markt zu verschiedenen Zeitpunkten in bestimmten Ländern verhält. Zudem kann nun erstmals die Qualität der verschiedenen (teils kommerziellen) Datenquellen beurteilt werden.

Durch bessere Einblicke neue Möglichkeiten

Die intelligente Verknüpfung der Daten unterstützt die Finanzanalysten bei ihrer täglichen Arbeit. Nach den Erfahrungen aus der Finanzkrise in den Jahren 2008 und 2009 reduzieren Banken damit das Risiko von Kreditausfällen und verhindern eine mögliche Schwächung der eigenen Bilanz. Außerdem erhalten sie bessere Einblicke in die Finanzverhältnisse ganzer Branchen, so dass sie auf Basis dieser Erkenntnisse ihre Geschäftsmodelle optimieren und neue Produkte entwickeln können.

Um Firmenzugehörigkeiten und Fremdkapital von Firmenkonglomeraten abzubilden, sind Informationen aus verschiedensten Datenquellen nötig. Trivadis hat die Datenbasis so vereinheitlicht, dass die Darstellung in einem Knowledge-Graphen möglich wurde. Darüber hinaus lassen sich über den Knowledge-Graphen nun auch Aussagen über die finanzielle Stabilität verschiedener Branchen treffen und andere wirtschaftlich relevante Fragen beantworten, die Finanzanalysten interessieren.

Martin Ursprung, Principal Account Manager, Trivadis

Eingesetzte Technologien

  • Dataiku (ETL)
  • Microsoft Azure (Cloud Infrastructure)
  • GraphDB (KnowledgeGraph – Triplestore)
  • Python/Jupyter (Data Science Tools und Frontend)
  • Graph Embeddings (Knowledge Graph Machine Learning)

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