Maschinelles Lernen

Profilbild Jan Mendling
Philipp Simonis
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Institut für Informatik

Prozessmanagement und Informationssysteme

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Expertise

Mendling und sein Team arbeiten an der Frage, wie Geschäftsprozesse effizient und effektiv mithilfe von Informationssystemen unterstützt werden können. Dabei widmen sie sich informationstechnischen sowie organisatorischen Fragen. 

Für das Geschäftsprozessmanagement haben sie eine Reihe von technischen Lösungen für das Process Mining entwickelt, als auch Managementwerkzeuge wie das BPM Billboard.

Die Expertise des Teams rund um Jan Mendling ist in dem Standardwerk "Fundamentals of Business Process Management" überblicksartig dargestellt und wird in über 250 Universitäten in 70 Ländern eingesetzt.

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Zusammenarbeit mit Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen
  • Erstellen von Trainingskonzepten für das Prozessmanagement
  • Durchführung von Schulungen und Projekten zur Prozessverbesserung
  • Entwicklung neuartiger Analysesoftware für Geschäftsprozesse
Referenzen

Die Projekte, welche Mendling und sein Team bearbeiteten, fanden in Zusammenarbeit mit mehreren mittelständischen- und DAX-Unternehmen aus verschiedenen Branchen statt. 

Weiterbildung

LL.M. Digitalization and Tax Law

 

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Profilbild Härdle
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Ladislaus von Bortkiewicz Professor für Statistik

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Expertise

Prof. Härdles Forschungsfokus liegt auf quantitativer Finanzwissenschaft, insb. auf multivariaten Verfahren im Finanzwesen, sowie auf Verfahren zur Dimensionsreduzierung und computerbasierter Statistik. Prof. Härdle ist Mitgründer des Blockchain Research Center (BRC). Das BRC dient als Plattform für Akademiker und Industriepraktiker für wissenschaftliche Diskussionen und Kooperationen. Als Leiter des Sonderforschungsbereichs für Ökonomisches Risiko (SFB 649) und dem interdisziplinären Center for Applied Statistics and Economics (C.A.S.E.) beschäftigt er sich vor allem mit der Untersuchung von ebensolchen Risiken in einem globalen Kontext. Durch Prof. Härdles Forschung soll die Bewertung solcher Risiken erleichtert und Unsicherheiten bei Entscheidungsfindungen von volkswirtschaftlichen Akteuren vermindert werden. Er ist Gastprofessor am Wang Yanan Institute for Studies in Economics (WISE) der Xiamen Universität, China, und Leiter der International Research Training Group „High Dimensional Non Stationary Time Series“ (ITRG 1792). Ausgezeichnet wurde er u.a. 2012 mit dem „Multa Scripsit Award“ der Fachzeitschrift „Econometric Theory“.

Google Scholar

Wissenschaftliche Dienstleistungen
  • Crypto Currency Valuation
  • Quantlets
  • Multivariate statistische Analyse (Faktoranalyse, Clusteranalyse etc.)
  • Portfolio Optimierung
  • Risikomanagement (Financial Risk Meter)
  • Hedgegeschäft
  • Preisfestsetzung von Derivaten
  • funktionelle Datenanalyse
  • nicht- und semiparametrische Verfahren
  • Informationsvisualisierung (VizTech)
Referenzen
  • Fortlaufende Kooperationen mit führenden, internationalen Finanzinstituten und Vortragstätigkeit für selbige
  • Liquiditätsvorhersagen für Bitcoin (Bitwala)
  • Sentimentanalysen für den Cryptomarkt (Augmento)
  • Financial Risk Meter (Firamis)
  • Center for Applied Statistics and Economics (C.A.S.E.): Interdisziplinäres Zentrum, um die immer komplexer werdenden Probleme im Feld der Ökonomie und den angrenzenden Bereichen mit Fachwissen, quantitativen Methoden und unter Verwendung moderner Computertechniken zu untersuchen und Lösungswege zu entwickeln. Zu den erforschten Themen gehören z.B. Wetterrisiken, alternde Gesellschaften, Kriminalität oder Immobilienmärkte.
  • Sonderforschungsbereich für Ökonomisches Risiko (SFB 649): Transdisziplinäres Forschungszentrum in dem sich Experten aus den Bereichen Ökonomie, Mathematik und Statistik zusammenfinden, um ökonomische Risiken und die dazugehörigen Faktoren zu untersuchen. Forschende haben so eine Plattform ihre Ergebnisse auch international zu diskutieren und neue Kooperationen anzustreben.
Weiterbildung
  • Machine Learning in FinTech (Risk Management Institute, Singapore)
  • Smart Data Analytics (Bundesbank)
  • Ultra High Dimensional Time Series (Bundesbank)
  • SupTech und RegTech Workshops
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