INFINA

Bei dem Forschungsprojekt Intelligenter Finanzassistent (INFINA) handelt es sich um ein Verbundvorhaben zwischen dem Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme (IES) der Universität Kassel und der fino create GmbH mit Sitz im Kasseler Science Park. Gefördert wird dieses Vorhaben durch die Wirtschafts- und Infrastrukturbank Hessen im Rahmen des Operationellen Programms für die Förderung von Investitionen in Wachstum und Beschäftigung in Hessen aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) 2014 bis 2020 (IWB-EFRE-Programm Hessen).

Der Gegenstand dieses Kooperationsprojekts ist die Erforschung eines automatisierten sowie auf Maschinellem Lernen basierenden intelligenten Finanzassistenten. Dadurch soll die finanzielle Situation eines Nutzenden analysiert und mögliche Verbesserungspotenziale aufgezeigt werden. Das technische Ziel dieses Finanzassistenten ist es, Nutzende in ihrer finanziellen Situation vollumfänglich zu unterstützen und Werkzeuge für das Treffen von finanziellen Entscheidungen bereitzustellen. Das Teilvorhaben der fino create GmbH konzentriert sich zum einen auf die technische Entwicklung und zum anderen auf die Beobachtung des Marktes. Das Teilvorhaben des Fachgebiets IES der Universität Kassel fokussiert sich hingegen auf die Grundlagen des Systems, welche auf Maschinellem Lernen basieren sollen. Hierbei werden neuartige Verfahren zur Repräsentation und zum Vergleich von Zeitreihen auf Basis diskreter Ereignisse erforscht sowie Methoden zum Transfer von Wissen und der Aggregation ähnlicher Nutzergruppen untersucht. Damit liegt der Fokus der Forschung darin, verschiedene maschinelle Lerntechniken zu erproben und zu validieren, um darauf aufbauend einen Prototyp zu modellieren. Es handelt sich um industrielle Forschung unter Einbeziehung von Aspekten der Grundlagenforschung in Kooperation zwischen Unternehmen und Universität. Zusammenfassend sind die Arbeitsbereiche des IES: Klassifikation und Repräsentation von Zeitreihen (mittels Aktivem Lernen), Ähnlichkeitsbestimmung, Regression und Nutzergruppenvergleich