David Eschwé

Head of Group Advanced Analytics Raiffeisenbank International

With over six years of experience, I have been leading the Advanced Analytics & AI Tribe to successfully implement machine learning applications across all business areas. Recently, we have expanded our technological capabilities to include generative AI, which has significantly impacted both the top and bottom lines of our business. Prior to pivoting towards data science, I spent the majority of my career in risk management, both as an expert and a manager. My robust background in mathematics and statistics has empowered me to gain extensive knowledge in estimating and validating risk parameters, including Basel II/III/IV and IFRS9. I have also honed my skills in regulatory communication. Leveraging my strong foundation in these areas, I continue to drive innovation and improvement in the realm of machine learning and AI, aiming to deliver strategic value to our business.

18 März 2025 - Big Idea Day

12:00 PM Podiumsdiskussion: Anwendungen von Gen AI bei Banken und Versicherungen

·      In welchen Bereichen hat Generative AI das größte Potenzial?

·      Bonitätsbeurteilung, Transaktionsbewertung und andere Anwendungen

·      Anwendungen bei Versicherungen. Internes Informationsmanagement, Kundenservice, Automatisierung.

·      Potenziale von Generative AI: kosten sparen, Effizienz erhöhen und Prozesse vereinfachen. Anwendungen bei Riskmanagement, Compliance und Data Quality, ESG-Reporting?

·      Regulierung für KI in der Zukunft (Verordnungsentwurf der EU): wie geht man mit Testdaten um? Produkthaftung und Umgang mit Schäden.

·      Bewusstseinsfindung und Kulturwandel bei Integration von KI in das Unternehmen

4:00 PM Mastering External Data: LLMs as Tools for Deep ESG Insight and Risk Management

·      Einführung: Die universelle Herausforderung der Verwaltung externer Daten für ESG-Erkenntnisse

·      Identifizierung von ESG-relevantem Inhalt: Nutzung unternehmensspezifischer Wissensgraphen und LLMs für eine effiziente Entitätsauflösung

·      Extraktion vielfältiger ESG-Themen: Strategien, die fein abgestimmte LLMs und benutzerdefinierte ML-Modelle für eine umfassende Analyse kombinieren

·      Praktische ESG-Anwendungen: Von der Kontroversenprüfung bis hin zu Frühwarnsignalen für Risiken und der Identifizierung von Chancen

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