Digital Finance Lab

Das Lab hat die Förderung der Innovationsfähigkeit von Financial Services wie Banken, Versicherungen oder Finanzdienstleistungen, insbesondere in der Region Steiermark zum Ziel. Im Zuge dessen unterstützen wir dir digitale Kompetenzbildung der Studierenden beziehungsweise von zukünftigen Mitarbeitenden in der regionalen Finanzwirtschaft. Das Digital Finance Lab ist zudem Playground für Start-ups, FinTechs und InsureTechs.

Robotic Process Automation

Fragmentierte Finanzsysteme und -prozesse führen dazu, dass viele Organisationen sehr ineffizient sind und sich auf manuelle Prozesse und Tabellenkalkulationen verlassen. Dies führt zu zusätzlichen Kosten, Verarbeitungsfehlern, finanzieller Verschwendung, erhöhten internen Kontrollrisiken und dem Risiko zu fehlerhaften Prozessergebnissen. Mittels Prozessanalysen, digitalen Reifegradmodellen und daraus abgeleiteten Prozessoptimierungen lassen sich unternehmensweit Prozesse trotz Medienbrüchen und über verschiedene Softwareapplikationen hinweg mittels Robotic Process Automation (RPA) vollständig automatisieren.

Anwendungsbeispiele

• Analyse von Anwendungsbereichen in Banken & Versicherungen
• Schnittstellenüberbrückung bei Medienbrüchen zum Core-System
• Kontenschließungen, Stammdatenverwaltungen, KYC, etc.
• Compliance, Generierung von Regulierungsberichten
• Wertpapierabwicklung
• Antragsverarbeitung
• Schadenfallabwicklung

Blockchain & Smart Contract Network

• Entwicklung innovativer Geschäftsmodelle auf Basis von Blockchain-Technologie
• Vollautomatisierte Versicherungen
• Decentral Processing for Banking Cooperations
• Tokenization von Assets (Aktien, Anleihen, Immobilien, etc.)
• Kryptowährungen und ICOs
• Umsetzung via Blockchain Network zur Forschung & Entwicklung mit Smart Contracts

Financial Market Research & Application

Das digital Finance Lab verfügt über einen Refinitv / Thomson Reuters Terminal für weltweite Intraday-Finanzmarkdaten und eine Byteworx Portfoliosimulationsapplikation. Auf Basis dieser Daten und Applikationen sind wir in der Lage state-of-the-art Forcasting und empirische Finanzmarktforschung zu betreiben.

Anwendungsbeispiele

• Entwicklung Investmentstrategien
• Optimierung von Risikomanagementansätzen
• Bewertung von Finanzinstrumenten
• Portfoliomanagement
• Entwicklung von Indizes
• Finanzmarktforschung
• Analysen von Krypto-Assets

Studierendenprojekte

Studierende des Institut Bank- und Versicherungswirtschafts entwickelten auf Basis eigener Investmentstrategien ein echtes und handelbares Wertpapierportfolio. Dieses wurde im Rahmen des Projekts „Trading Desk“ umgesetzt und auf der Plattform Wikifolio veröffentlicht. Lesen Sie mehr dazu im Blogbeitrag

Artificial Intelligence & Machine Learning

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gewinnt in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. In erster Linie durch die Verfügbarkeit immenser Datenmengen, durch die rapide steigende Rechenleistung und -kapazität von Computern sowie durch deutlich verbesserte maschinelle Lernansätze und Algorithmen. In der Finanz-, Bank- und Versicherungswirtschaft ergeben sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten durch den Einsatz dieser Technologien, die wir in unserem Digital Finance Lab erforschen.

Anwendungsbeispiele

• Predictive Data Forecasting
• Kundenverhalten & Kaufwahrscheinlichkeiten
• Fraud Protection
• Digital Financial Coach / Advisor
• Credit Risk Assessment
• Valuation Models
• Senkung der Churn-Rate
• Individuelle Versicherungslösungen und Aufbau von Ökosystemen
• Underwriting und Risikobewertung
• u.v.m

Eyetracking

Als Eyetracking oder Blickbewegungsmessung bezeichnet man eine Methode, mit der der Blickverlauf einer Person sichtbar gemacht werden kann. Eyetracking eignet sich zur Evaluation interaktiver Anwendungen, mobiler Applikationen oder interaktiver Produkte.

Eyetracking ist ein wertvolles Werkzeug, um zu messen, in welcher Reihenfolge und wie lange Benutzerinnen und Benutzer auf Bereiche einer Benutzeroberfläche schauen. So lässt sich feststellen, welche Elemente Nutzerinnen und Nutzer aufmerksam betrachten und welche sie komplett übersehen. In unseren Eyetracking-Studien unterstützen wir Sie bei der Definition konkreter Fragestellungen und prüfen im Vorfeld, ob diese mit Eyetracking beantwortet werden können.

Eyetracking spielt seine Stärken vor allem in Kombination mit einem klassischen Usability-Test aus. Während die Testteilnehmenden eine typische Aufgabe wie beispielsweise die Bestellung eines Produkts bearbeiten, zeichnen wir mit unserem Eyetracker die Augenbewegung auf. Zusätzlich zu den Aussagen der Probandinnen und Probanden aus dem Usability-Test erheben wir so auch objektive Eyetracking-Daten. Sowohl die qualitativen als auch die quantitativen Ergebnisse werden von unseren Expertinnen und Experten ausgewertet.

In unserem Lab ermöglichen wir Messungen von Informationsdesigns anhand von Eyetracking, Laboranalysen und Optimierungen.

Anwendungsbeispiele

• Analyse von Produktunterlagen
• Customer Journey Optimierung
• Analyse der Kundenkommunikation, insbesondere Risikokommunikation und Erwartungsmanagement