Künstliche Intelligenz verändert vieles, aber nicht immer so, wie man es erwartet. Im Rahmen des Programms AI for Finance an der Frankfurt School of Finance & Management haben wir im Team das KI-Projekt DocReader 3000 entwickelt. Es zeigt, was passiert, wenn man Technologie nicht nur nutzt, sondern wirklich versteht.
Der Kurs richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die die Schnittstelle von Finanzwelt und KI praktisch erleben wollen. Dort entstand unser Prototyp – ein System mit einem Augenzwinkern im Namen, aber einem klaren Anspruch: zu zeigen, wie Künstliche Intelligenz Vertrauen schaffen kann, gerade dort, wo Daten kritisch geprüft werden.
Unsere Vision war klar. KI soll Prozesse im Finanzsektor nicht ersetzen, sondern verbessern. Sie soll nachvollziehbar, sicher und menschlich kontrollierbar bleiben.
Verantwortung statt blinder Effizienz
Viele KI-Projekte sprechen über Effizienz, aber selten über Verantwortung. Wir wollten beides – Effizienz und Verantwortung. Wir wollten zeigen, dass technologische Innovation und regulatorische Anforderungen sich nicht ausschließen, sondern sich gegenseitig ergänzen.
Der DocReader 3000 liest Dokumente, erkennt relevante Daten, prüft sie auf Plausibilität und markiert Unstimmigkeiten. Er ersetzt keine Prüfer, sondern unterstützt sie – so, wie KI gedacht sein sollte: als Verstärker menschlicher Aufmerksamkeit, nicht als Ersatz für sie.
Vom Konzept zur Umsetzung
Jedes Teammitglied brachte eigene Stärken ein. Wir kombinierten Business-Verständnis, technologische Erfahrung und analytische Präzision. Ich selbst habe Architektur und Design verantwortet – von der Datenerfassung mit OCR über die KI-Pipeline bis zur semantischen Suche in einer Vektordatenbank.
Unser Ziel war ein System, das erklärt, was es tut. Wir setzten auf erklärbare KI und klare, nachvollziehbare Datenflüsse. Keine Black Box, sondern ein System, das sich erklären kann.
Als wir den ersten Prototyp testeten, markierte das System eine Zahl rot, die wir übersehen hatten. Kein magischer Moment – aber ein ehrlicher: Technologie, die prüft, nicht ersetzt. Genau so hatten wir uns KI vorgestellt.
Das KI-Projekt DocReader 3000 war keine bloße technische Übung, sondern eine Haltung. Es stellte die Frage, wie man Vertrauen in Systeme schaffen kann, die auf Algorithmen beruhen.
Der Mensch als Teil des Systems
Unser Ansatz folgt dem Prinzip Human in the Loop. Das System zeigt Auffälligkeiten, doch die Entscheidung liegt immer beim Menschen. Diese Balance war bewusst gewählt, weil Effizienz niemals Empathie verdrängen darf.
Gerade in einer Welt, in der Algorithmen über Kreditwürdigkeit, Risiko oder Compliance mitentscheiden, braucht es Klarheit. Kontrolle, Nachvollziehbarkeit und Ethik sind keine Gegensätze zu Innovation – sie sind ihre Grundlage.
Hier zeigt sich, was der DocReader 3000 wirklich kann: nicht nur Daten verarbeiten, sondern Denkanstöße geben über den richtigen Umgang mit KI.
Hybrid-RAG – wenn Präzision auf Sprache trifft
Der DocReader 3000 nutzt einen hybriden Ansatz. Die Grundlage bildet ein deterministisches System, das Daten extrahiert, validiert und strukturiert. Jede Entscheidung ist reproduzierbar und überprüfbar. Darauf aufbauend kommt ein Large Language Model zum Einsatz, das Ergebnisse in Sprache übersetzt und erklärbar macht.
Das LLM erfindet keine Fakten, sondern arbeitet mit geprüften Daten, die das System zuvor ermittelt hat. So entsteht ein Hybrid-RAG, das die Stärken beider Welten verbindet – präzise Datenverarbeitung und natürliches Sprachverständnis.
Diese Kombination schafft Transparenz und Verständlichkeit. Sie erlaubt es, komplexe Zusammenhänge zu erklären, ohne den Wahrheitsgehalt zu verlieren. Genau darin liegt unser Unterschied: verlässliche KI, die sprechen kann, ohne zu erfinden.
Was bleibt
Das KI-Projekt DocReader 3000 ist mehr als ein Studienprojekt. Es zeigt, was entsteht, wenn Menschen Technologie gestalten, statt ihr zu folgen. Ich habe in diesem Projekt erlebt, wie stark die Verbindung von Datenkompetenz, Design und Verantwortung wirken kann.
Vielleicht liegt genau darin die Zukunft der KI – in der Fähigkeit, komplexe Systeme einfach, nachvollziehbar und vertrauenswürdig zu machen.
Fazit
Künstliche Intelligenz ist mächtig, doch sie braucht Haltung. DocReader 3000 steht für einen Ansatz, der technische Exzellenz mit Verantwortung verbindet.
Das Projekt war Teamarbeit und hat mir gezeigt, was mich antreibt: Technologien zu entwickeln, die transparent, sicher und menschlich bleiben. Wer KI verstehen will, muss sie gestalten. Der DocReader 3000 war unser erster Entwurf davon und sicher nicht der letzte.
Mehr Eindrücke und den Prototyp findest du auf aurorabank.de. Informationen zum Programm AI for Finance der Frankfurt School findest du hier.
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