Wer wir sind

besalgoboeus verbindet fortgeschrittene Machine Learning-Technologien mit der komplexen Welt der Finanzdaten. Seit 2019 helfen wir Unternehmen dabei, aus ihren Datenbeständen echte Erkenntnisse zu gewinnen.

Unsere Geschichte begann mit einer Beobachtung

2019 fiel mir auf, wie viele Finanzunternehmen riesige Datenmengen sammeln, aber trotzdem wichtige Muster übersehen. Traditionelle Analysemethoden stießen an ihre Grenzen, während Machine Learning noch als "zu kompliziert" galt.

Ich hatte bereits mehrere Jahre mit großen Datensätzen in der Automobilindustrie gearbeitet. Die Parallelen zur Finanzbranche waren offensichtlich - nur die Anwendung fehlte noch.

Heute verarbeiten wir täglich Millionen von Transaktionsdaten und helfen unseren Kunden dabei, Risiken früher zu erkennen und Marktchancen präziser zu bewerten.

Datenanalyse und Machine Learning Arbeitsplatz

Was uns unterscheidet

Wir kombinieren tiefes Verständnis für Finanzmärkte mit modernsten Machine Learning-Ansätzen. Dabei bleiben wir immer praxisnah und ergebnisorientiert.

Echtzeitverarbeitung großer Datenvolumen

Unsere Algorithmen können Millionen von Datenpunkten in Sekunden analysieren. Dabei verwenden wir speziell optimierte Modelle, die auch bei volatilen Marktbedingungen stabile Ergebnisse liefern.

Branchenspezifische Modelle

Jede Finanzbranche hat ihre eigenen Besonderheiten. Wir entwickeln maßgeschneiderte ML-Modelle für Banking, Versicherungen und Investmentfonds - immer basierend auf jahrelanger Praxiserfahrung.

Volkhard Kettner

Gründer & Datenarchitekt

Nach meinem Studium der Wirtschaftsinformatik arbeitete ich zunächst bei einem großen Automobilhersteller, wo ich lernte, wie wichtig saubere Datenstrukturen für verlässliche Analysen sind. 2018 wechselte ich in die Finanzbranche und erkannte schnell das Potenzial von Machine Learning für diese Industrie.

Heute konzentriere ich mich darauf, komplexe Algorithmen so zu entwickeln, dass sie auch für kleinere Finanzdienstleister praktisch nutzbar werden. Denn gute Technologie sollte nicht nur den großen Playern vorbehalten sein.

Unser Ansatz in der Praxis

Wir glauben an transparente Prozesse und messbare Ergebnisse. Deshalb arbeiten wir nach einem strukturierten Vorgehen, das sich in den letzten Jahren bewährt hat.

Datenanalyse und Qualitätsprüfung

Zuerst verstehen wir Ihre vorhandenen Datenstrukturen. Dabei identifizieren wir Schwachstellen und Optimierungspotenziale, bevor wir mit der eigentlichen Modellentwicklung beginnen.

Prototyping und Tests

Wir entwickeln zunächst kleinere Modelle mit einem Teil Ihrer Daten. So können wir früh erkennen, welche Ansätze vielversprechend sind, ohne große Ressourcen zu binden.

Skalierung und Integration

Erfolgreiche Prototypen skalieren wir auf Ihre vollständigen Datensätze und integrieren sie nahtlos in Ihre bestehenden Systeme - ohne Unterbrechung des laufenden Betriebs.

Monitoring und Optimierung

Machine Learning-Modelle lernen kontinuierlich dazu. Wir überwachen die Performance permanent und passen die Algorithmen an veränderte Marktbedingungen an.