Über Pelvorantia
KI‑Expertise für Finanzdaten
Pelvorantia wurde gegründet, um den Umgang mit komplexen Finanzdaten durch effiziente KI- und Datenstrukturlösungen zu revolutionieren. Unser Team verbindet fundierte Erfahrungen aus Statistik, maschinellem Lernen und praxisnaher Softwareentwicklung im Finanzbereich. Im Mittelpunkt steht unsere Mission, zuverlässige Werkzeuge für datenbasierte Forschung und Analytik bereitzustellen, die flexibel, nachvollziehbar und konform zu höchsten Datenschutzanforderungen sind. Unsere Expertise reicht von der Integration heterogener Systeme bis zur Entwicklung fortschrittlicher Analysetools für individuelle Anforderungen.
Grundsätze unseres Handelns
Unsere Mission
Verlässliche KI-Systeme für fundierte, schaubare und sichere Datenanalysen im Finanzbereich zu entwickeln.
Unsere Vision
Analysen so transparent und effizient zu machen, dass Forschung und Praxis nachhaltig profitieren.
Integrität
Transparentes Arbeiten und klare Dokumentation aller Analyseschritte.
Datenschutz
Höchster Schutz und DSGVO-Konformität sind oberste Priorität.
Innovation
Fortlaufende Weiterentwicklung und Nutzung neuer Technologien.
Unser Team
Forschung trifft angewandte KI
Dr. Julia Meyer
Lead Data Scientist
Promotion in Informatik TU München
Maschinelles Lernen
Deutsche Forschungsgemeinschaft
Leitet das KI-Entwicklungsteam, spezialisiert auf maschinelles Lernen im Finanzkontext. Engagiert für angewandte Datenforschung und Modellvalidierung.
Tobias Schmid
Datenarchitekt
M.Sc. Informationstechnik RWTH Aachen
Datenarchitektur
Siemens AG
Fokus auf Systemintegration, Datenbankdesign und die Standardisierung von Schnittstellen für anspruchsvolle Finanzdaten-Projekte.
Dr. Marcus Klein
Statistiker
Promotion in Statistik Universität Mannheim
Statistische Analyse
Fraunhofer Institut
Verantwortlich für die Entwicklung und Anwendung statistischer Methoden zur Datenvalidierung und Fehlererkennung.
Annika Roth
Softwareentwicklerin
B.Sc. Wirtschaftsinformatik Universität Leipzig
Finanzsoftware
Commerzbank
Expertin für die Entwicklung leistungsfähiger Tools und KI-Backends für die Verarbeitung großer Finanzdatensätze.