Synthetische Finanzdaten: Definition, Vorteile & Anwendung

Finanzunternehmen sind immer auf der Suche nach intelligenteren, sichereren Wegen, um Innovationen zu schaffen, ohne sensible Daten zu gefährden. Synthetische Finanzdaten sind eine der besten heute verfügbaren Lösungen. Sie bieten die Leistungsfähigkeit realistischer synthetischer Datensätze ohne die rechtlichen und ethischen Komplikationen, die mit der Verwendung tatsächlicher Kundendaten verbunden sind.

In diesem Blog erläutern wir, was synthetische Finanzdaten wirklich sind, warum Unternehmen sie nutzen und wie sie die Art und Weise, wie wir Finanzsysteme entwickeln, testen und verbessern, verändern – und das alles, ohne die Privatsphäre der Kunden zu gefährden.

Was sind synthetische Finanzdaten?

Synthetische Finanzdaten sind künstlich erzeugte Daten, die echten Finanzinformationen sehr ähnlich sind. Sie stammen nicht von tatsächlichen Kunden oder realen Transaktionen, aber sie verhalten sich genauso wie die echten Daten. Diese Art von Daten kann Folgendes umfassen:

• Gefälschte Versionen von Dingen wie Kreditkartentransaktionen

• Aktivität auf dem Bankkonto

• Darlehensaufzeichnungen oder

• Investitionsdaten

Sie werden mit intelligenten Computerprogrammen oder maschinellen Lernmodellen generiert, die echte Finanzdaten untersuchen und dann neue, synthetische Daten erstellen, die ähnlichen Mustern folgen. Das Ziel ist es, die Daten so zu gestalten, dass sie echt aussehen und sich auch so verhalten, nur ohne die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, die bei der Verwendung echter persönlicher Daten entstehen.

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Warum verwenden Unternehmen synthetische Finanzdaten?

Unternehmen haben täglich mit Unmengen von Finanzdaten zu tun – Banktransaktionen, Kreditkartendaten, Anlagedaten und vieles mehr. Diese Daten sind unglaublich wertvoll, aber sie sind auch sensibel und privat. Deshalb kann es riskant sein, sie für Tests, Schulungen oder Forschung zu verwenden.

Um dieses Problem zu lösen, wenden sich viele Unternehmen jetzt synthetischen Finanzdaten zu – einer intelligenten Alternative, die wie echte Daten aussieht und sich auch so verhält, aber völlig gefälscht und sicher zu verwenden ist.

1. Zum Schutz der Privatsphäre der Kunden

Datenschutz ist eine große Sache. Echte Finanzdaten enthalten sensible Informationen wie:

• Namen
• Kontonummern und
• Ausgabegewohnheiten

Wenn sie in die falschen Hände geraten, können sie großen Schaden anrichten. Bei synthetischen Daten besteht kein Risiko, dass echte Kunden enttarnt werden. Es ist alles erfunden, so dass selbst bei einem Leck nichts Persönliches verloren geht.

2. Für sichere und schnelle Tests

Wenn Unternehmen neue Anwendungen, Websites oder Software-Tools entwickeln, müssen sie diese mit realen Daten testen. Aber die Verwendung echter Daten kann riskant, langsam und teuer sein.

Die Generierung synthetischer Daten ermöglicht es Entwicklern, frei zu testen und zu experimentieren, ohne auf eine Erlaubnis zu warten oder sich Gedanken über die Verletzung von Datenschutzgesetzen zu machen. Das macht den Prozess schneller, billiger und sicherer.

3. Zum Trainieren von KI- und Machine Learning-Modellen

KI-Tools und Betrugserkennungssysteme benötigen eine Menge Daten, um zu lernen und intelligenter zu werden. Aber sie mit echten Finanzdaten zu trainieren, kann aufgrund rechtlicher Beschränkungen schwierig sein.

Synthetische Finanzdaten geben diesen Systemen die nötige Praxis, ohne echte Benutzer zu gefährden. Es hilft Unternehmen, intelligentere Tools verantwortungsbewusst zu entwickeln.

4. Für Forschung und Innovation

Forscher im Finanzbereich müssen oft Muster untersuchen, Theorien testen oder Modelle erstellen. Aber der Zugriff auf echte Daten ist aufgrund von Vertraulichkeitsregeln schwierig. Synthetische Daten machen es möglich. Sie bieten realistische, detaillierte Daten, die Forscher nutzen können, ohne auf rechtliche oder ethische Hürden zu stoßen.

5. Seltene oder extreme Szenarien simulieren

In der realen Welt sind einige Finanzereignisse selten, wie ein Börsencrash oder ein großer Betrugsfall. Es ist schwierig, genügend reale Daten für diese Situationen zu finden. Mit synthetischen Daten können Unternehmen solche Szenarien erstellen und sehen, wie ihre Systeme damit umgehen würden. Dies ist besonders nützlich für das Risikomanagement und Stresstests.

Synthetische Daten helfen Unternehmen, die Vorschriften einzuhalten. Da sie nicht von echten Menschen stammen, werden alle rechtlichen Probleme vermieden, die mit der Verwendung von echten Kundendaten verbunden sind.

Verstehen Sie mehr über: Synthetische Daten vs. Echte Daten: Vorteile und Herausforderungen

Wie generiert man synthetische Finanzdaten?

Die Erstellung synthetischer Finanzdaten mag wie ein Job für einen Raketenwissenschaftler klingen, aber das Konzept ist zugänglicher als Sie denken. Es geht darum, realistische, aber völlig gefälschte Finanzdaten zu erzeugen, die die Muster der realen Welt widerspiegeln, ohne tatsächliche Konten oder Identitäten zu berühren.

Wie also wird diese künstliche Finanzwelt zum Leben erweckt? Lassen Sie es uns auf einfache und klare Weise aufschlüsseln.

1. Alles beginnt mit Mustern aus der realen Welt

Bevor sie synthetische Daten erstellen, schauen sich Experten an, wie sich reale Finanzdaten verhalten. Das bedeutet, dass sie Dinge analysieren wie:

• Aktienkursbewegungen

• Handelsvolumen

• Marktvolatilität

• Zinssatzänderungen

Das Ziel? Verstehen Sie den Rhythmus und den Fluss des Marktes, nicht die Identitäten hinter den Daten.

2. Intelligente Technik übernimmt die Macht: KI und Algorithmen

Sobald diese Muster verstanden sind, wenden sich Datenwissenschaftler fortschrittlichen Tools wie z. B:

• Generative KI (einschließlich GANs, VAEs und GPT-ähnliche Modelle)

• Modelle für maschinelles Lernen

• Statistische Algorithmen

Diese Tools sind darauf trainiert, das Verhalten der Finanzmärkte zu imitieren. Stellen Sie sich vor, Sie bringen einer Maschine bei, wie die Börse zu denken, ohne ihr persönliche Daten zu geben.

3. Regeln und Logik bringen Struktur

Einige Systeme basieren auf einem regelbasierten Ansatz, bei dem Geschäftslogik und Finanzvorschriften die Generierung von synthetischen Daten steuern. Zum Beispiel:

• Eine Zahlung kann immer auf eine Rechnung folgen

• Ein Aktienhandel kann an eine Kursschwelle gebunden sein

Dadurch erhalten die gefälschten Daten eine Struktur, die sie für Testzwecke noch lebensechter und funktionaler erscheinen lässt.

4. Klonen und Maskieren für den Datenschutz

In Fällen, in denen Unternehmen bestehende synthetische Datensätze replizieren möchten, wird das Klonen von Entitäten verwendet. Das bedeutet, dass das Verhalten eines realen Kunden oder Anlegers kopiert wird, aber seine identifizierenden Details geändert werden. Es ist wie die Erstellung eines digitalen Zwillings – gleiches Verhalten, anderer Name.

Die Maskierung von Daten spielt ebenfalls eine große Rolle. Dabei werden sensible Daten wie Namen oder Kontonummern durch künstliche Versionen ersetzt, um die Privatsphäre zu schützen und gleichzeitig die Beziehungen innerhalb der Daten zu erhalten.

5. Qualitätskontrollen

Sobald die synthetischen Finanzdaten erstellt sind, werden sie einer Reihe von Tests unterzogen, um sicherzustellen, dass sie funktionieren:

• Ergibt Sinn

• Entspricht dem Verhalten in der realen Welt

• Hält sensible Informationen sicher

Wenn sich irgendetwas falsch anfühlt, wie z.B. unrealistische Transaktionsmuster oder fehlende Logik, wird es so lange verfeinert, bis es den Anforderungen entspricht.

Entdecken Sie mehr: Tools und Plattformen zur Erzeugung synthetischer Daten

Anwendungen von synthetischen Finanzdaten

Künstlich erzeugte Finanzdaten sind eine sichere und intelligente Wahl für Unternehmen, die Systeme testen, Modelle trainieren oder Finanzszenarien simulieren möchten, ohne echte Kundendaten anzufassen.

Werfen wir einen genaueren Blick auf die wichtigsten Möglichkeiten, wie synthetische Finanzdaten heute genutzt werden.

Testen von Finanzsystemen und Software

Vor der Einführung von Finanzsoftware wie Banking-Apps, Anlageplattformen oder Buchhaltungstools müssen Unternehmen testen, wie sie funktioniert. Das Testen mit echten Kundendaten ist jedoch riskant und oft eingeschränkt.

Die Verwendung synthetischer Finanzdaten ermöglicht es Entwicklern:

• Testen Sie Anwendungen sicher unter realistischen Bedingungen.

• Finden Sie Bugs oder Fehler frühzeitig.

• Stellen Sie sicher, dass die Systeme Daten korrekt verarbeiten, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Training von KI- und Machine Learning-Modellen

KI wird in der Finanzbranche immer häufiger zur Erkennung von Betrug, für Aktienprognosen und im Kundenservice eingesetzt. Aber das Training von KI-Modellen erfordert große Datenmengen.

Synthetische Daten helfen bei:

• Bereitstellung umfangreicher, hochwertiger Datensätze.

• Schutz von persönlichen und finanziellen Informationen.

• Erstellung von Szenarien, die in realen Daten nicht vorkommen, wie z.B. seltene Marktzusammenbrüche.

• So können Finanzinstitute intelligentere und sicherere KI-Tools entwickeln.

Marktszenarien simulieren

Was würde mit einem Anlageportfolio passieren, wenn der Markt plötzlich fällt? Oder wenn sich die Zinssätze verdoppeln?

Mit synthetischen Daten können Finanzanalysten:

• Führen Sie Simulationen durch, die auf verschiedenen wirtschaftlichen Ereignissen basieren.

• Testen Sie, wie sich Portfolios unter Stress verhalten würden.

• Treffen Sie mit diesen Erkenntnissen bessere Entscheidungen.

Dies wird als Stresstest bezeichnet und ist für das Management finanzieller Risiken von entscheidender Bedeutung.

Unterstützung von Compliance und Datenschutz

Finanzunternehmen müssen strenge Regeln in Bezug auf Kundendaten befolgen, insbesondere was den Datenschutz betrifft. Manchmal müssen sie Systeme testen, um sicherzustellen, dass sie diese Vorschriften erfüllen, können aber keine echten Daten verwenden.

Synthetische Daten machen dies einfacher:

• Ermöglicht Systemtests, ohne persönliche Informationen preiszugeben.

• Unterstützung von Unternehmen bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie GDPR oder CCPA.

• Sicherstellen, dass die Systeme wie erwartet in einer sicheren, kontrollierten Umgebung funktionieren.

Forschung und Entwicklung

Forscher benötigen oft Zugang zu Finanzdaten, um Trends, Verhalten oder Marktaktivitäten zu untersuchen. Der Zugang zu diesen Daten kann jedoch aufgrund von rechtlichen und ethischen Bedenken schwierig sein.

Synthetische Daten lösen dieses Problem:

• Bereitstellung von realistischen synthetischen Daten für Experimente.

• Unterstützung von Wirtschaftswissenschaftlern und Datenwissenschaftlern bei der Erforschung von Theorien und dem Testen von Modellen.

• Unterstützung von Innovationen in Finanzunternehmen.

Schulung neuer Mitarbeiter

Neue Händler, Analysten oder Finanzfachleute müssen die Arbeit mit realen Daten üben, ohne dabei das Risiko einzugehen, Fehler zu machen, die sich auf die tatsächlichen Kunden auswirken.

Synthetische Finanzdaten helfen bei:

• Wir bieten eine praxisnahe Schulungsumgebung.

• Ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitern, mit Daten zu arbeiten, die sich real anfühlen.

• Aufbau von Vertrauen und Fähigkeiten vor dem Umgang mit Live-Finanzsystemen.

Lesen Sie auch: Synthetische Daten Anwendungsfälle: Lösen Sie echte Probleme mit gefälschten Daten

Fazit

Wir haben gelernt, dass synthetische Finanzdaten nicht nur ein cleverer Workaround sind, sondern eine leistungsstarke Lösung für viele moderne finanzielle Herausforderungen. Indem sie das reale Finanzverhalten nachbilden, ohne tatsächliche Kundendaten zu verwenden, ermöglichen synthetische Daten es Unternehmen, selbstbewusst und verantwortungsvoll zu innovieren.

Vom Testen von Finanzsystemen und dem Trainieren von KI-Modellen bis hin zum Simulieren seltener Marktszenarien und dem Sicherstellen der Einhaltung von Vorschriften – die Anwendungen von gefälschten Finanzdaten sind weitreichend und wirkungsvoll. Außerdem bieten sie Forschern und neuen Fachleuten ein sicheres Lernfeld, ohne dass echte Nutzerdaten in Gefahr sind.

Wenn Sie nach fortschrittlichen Tools zur sicheren Erfassung, Verwaltung und Prüfung von Finanzdaten suchen, können Ihnen Plattformen wie QuestionPro helfen. QuestionPro bietet robuste Lösungen für die Datenerfassung und -simulation, die es Unternehmen erleichtern, synthetische Daten für Forschung, Tests und Analysen zu nutzen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und die Kundenorientierung zu gewährleisten.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)