SYMBOL

Im Projekt SYMBOL erforschen Wissenschaftler der FH Graubünden den Einsatz neurosymbolischer Künstlicher Intelligenz für Assistenten, welche in hochkritischen Anwendungen im Bereich Banking und Compliance eingesetzt werden. Ziel ist die Entwicklung von Systemen, die höchste Anforderungen an Vertraulichkeit, Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit erfüllen.

Banken und Vermögensverwalter sind auf integrierte Systeme für Customer Relationship Management (CRM) und Portfolio Management (PMS) angewiesen, um die regulatorischen Anforderungen in der Schweiz zu erfüllen. Mit dem stetigen Ausbau dieser Systeme wächst auch der Bedarf, die darin enthaltenen Daten für Business Intelligence zu nutzen. Bestehende Lösungen sind jedoch oft komplex, stark produktspezifisch und werden aufgrund ihrer hohen Einstiegshürde kaum genutzt. Gleichzeitig bieten Standardlösungen auf Basis grosser Sprachmodelle (LLMs) nicht die nötige Verlässlichkeit für den Einsatz in sicherheitskritischen Finanzumgebungen.

SYMBOL begegnet diesen Herausforderungen mit der Entwicklung eines KI-gestützten Assistenten für natürliche Sprache. Dieser beantwortet fachliche Anfragen, erstellt Compliance-Berichte und ermöglicht die Extraktion von entscheidungsrelevanter Information mittels Business Intelligence. Der Assistent erlaubt es auch nicht-technischen Nutzern, in Alltagssprache Fragen zu stellen und direkt verwertbare Erkenntnisse zu erhalten – wodurch technische Hürden abgebaut und die Produktivität von Nutzerinnen und Nutzern erheblich gesteigert wird.

Zur Umsetzung dieses Ziels adressiert das Projekt folgende zentrale Herausforderungen:

1. Entwicklung domänenspezifischer Tiny-LLMs, die die Zuverlässigkeit erhöhen und gleichzeitig den Hardwarebedarf deutlich senken. Dadurch wird der Einsatz von SYMBOL sowohl lokal (on-premise) als auch als SaaS-Lösung ermöglicht.
2. Einsatz neurosymbolischer KI, um die Verlässlichkeit und Erklärbarkeit der LLM-Ergebnisse sicherzustellen und die Kombination von textbasierten Compliance-Daten aus dem CRM mit Finanzdaten aus dem PMS zu ermöglichen.

Beteiligte

Das Projekt wird vom Schweizerischen Institut für Informationswissenschaft (SII) zusammen mit der Alphasys AG umgesetzt. Finanziert wird das Projekt von Innosuisse.