Die Herausforderungen liegen nicht nur in der Verarbeitung heterogener Daten, sondern auch in der Bewältigung von verteilten Informationen aus verschiedenen Teilen der Welt. Um diese Herausforderung zu meistern, wird auf eine Kombination fortschrittlicher Technologien, darunter Transformer-Modelle, das XGBoost-Netzwerk, empirische Methoden und klassische Statistik gesetzt.
Ein zentraler Baustein des Projekts ist der Aufbau eines umfangreichen Sprachmodells (Large Language Model, LLM), das dazu dient, reale Ereignisse zu klassifizieren und in gerichtete azyklische Graphen zu überführen. Diese Graphen stellen Unternehmensstrukturen auf anschauliche Weise dar und ermöglichen eine tiefgehende Analyse.
