KI News: Kurz und klar.

Deep Learning entwickelt sich rasant weiter und findet immer mehr Anwendung in unterschiedlichen Bereichen. Im Finanzsektor bleibt die Herausforderung jedoch bestehen: Klassische Ansätze wie NLP, Computer Vision oder reine Prognosemodelle passen nicht immer zu den speziellen Bewertungsmetriken, die Fachleute dort nutzen.

Mit der Reife von agentic AI eröffnen sich neue Möglichkeiten im Finanzsektor. Banken setzen agentic AI vermehrt ein, um Prozesse zu optimieren, komplexe Systeme zu navigieren und große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren. Dadurch können Entscheidungen getroffen und Maßnahmen ergriffen werden – mit oder ohne menschliches Eingreifen.

FinAgentBench, ein neues Benchmark‑Dataset, eröffnet die Forschung im Bereich der mehrstufigen Informationssuche (Agentic Retrieval) im Finanzsektor. Es bietet die bislang fehlende Grundlage, um die Leistungsfähigkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) bei der gezielten Suche nach relevanten Finanzinformationen zu messen.

TD Securities hat einen KI‑Assistenten für seine Equity‑Sales‑ und Research‑Teams eingeführt. Der Dienst nutzt die Kombination aus Layer 6‑Technologie und OpenAI‑Modellen, um sofortige Markteinblicke und Analyseergebnisse bereitzustellen. Durch diese Lösung können die Teams schneller fundierte Entscheidungen treffen und Kunden besser beraten. Das Unternehmen plant, die KI‑Assistenten künftig auf alle Abteilungen auszuweiten. Ziel ist es, eine einheitliche Plattform für Assistenz und Agenten im gesamten Bankumfeld zu schaffen, um die Effizienz und die Reaktionsgeschwindigkeit im Handel zu steigern. Einführung eines KI‑Tools im Finanzsektor (Quelle: VentureBeat – AI).