Statistik

AFAIQ – Semantische Analyse

Jahresabschlüsse vollautomatisch bewerten

Prozess AFAIQ

Zukünftigen Unternehmenserfog durch semantische Analyse ermitteln

Mit AFAIQ leiten wir aus Jahresabschlüssen von Unternehmen durch semantische Analyse und maschinelles Lernen weitreichende Informationen zum zukünftigen Unternehmenserfolg ab. Anders als die klassische Bilanzanalyse konzentriert sich AFAIQ auf den enthaltenen Text – relevante Aussagen und andere Texteigenschaften werden mit Methoden der Natürlichsprachlichen Analyse extrahiert und in Features übersetzt. Die so gewonnenen Features sind dann die Grundlage für die Anwendung von Verfahren zum maschinellen Lernen, um aus dem Text des Jahresabschlusses einen Score zum zukünftigen Unternehmenserfolg abzuleiten. Das Verfahren ergänzt so die Bilanzanalyse um einen weiteren Risikotreiber.

Vollautomatische Verarbeitung von Jahresabschlüssen mit AFAIQ

Wichtigster Vorteil des Systems ist die Möglichkeit zur vollautomatischen Verarbeitung von Abschlüssen. Anders als bei der klassischen Bilanzanalyse ist keine Datenerfassung durch entsprechend geschultes Personal notwendig. Der frisch eingereichte Abschluss kann, sei es als Scan oder PDF, direkt in die Prediction-Pipeline eingespeist werden; die Analyse der Texte, die anschließende Bewertung und die Ermittlung des Score erfolgen vollautomatisch. So bietet AFAIQ die Chance, Auffälligkeiten schnell zu entdecken und schnell zu bearbeiten

AFAIQ ermöglicht auch Analyse von formalen Texten

Im Rahmen des Projekts wurde AFAIQ auf der Basis von über 40.000 Abschlüssen erarbeitet. Im finalen Test erreichten wir eine Area under Curve (AUC) von über 0,7.

AFAIQ erlaubt insbesondere auch die Analyse von formalen Texten mit komplexen Satzstrukturen. S&N Invent setzt die implementierten Methoden auch auch zur Erstellung von weiteren Verfahren zur Textanalyse ein.

Highlights

  • Auswertung der Texte von Jahresabschlüssen
  • Vollautomatische Ermittlung eines Scores auf der Basis von Scan oder PDF
  • Aussagekräftiger Score mit einer Area under Curve (AUC) von über 0,7
  • Werkzeug erlaubt insbesondere den Umgang mit komplexen Satzstrukturen

Kontakt

Dr. Klaus Schröder

Dr. Klaus Schröder

Lead Consultant