Banken sind bei der Finanzierung junger kleiner und mittlerer Unternehmen oft zurückhaltend. Doch was wäre, wenn eine 100-prozentige Ausfallabsicherung beiden Seiten Vorteile bringt? Ein digitales Ökosystem macht dies möglich.
„Daten sind das neue Öl“, erklärte der Economist 2017. Doch ihr wahrer Wert für Unternehmen entfaltet sich nur bei guter Aufbereitung und automatisierter Verfügbarkeit. Datenqualität ist daher eine zentrale, jedoch komplexe Managementaufgabe.
Generative KI beschleunigt die digitale Transformation. Unternehmen müssen sich mit der neuen Technologie auseinandersetzen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine Studie zeigt die Bedeutung von GenKI und untersucht, wo die deutsche Wirtschaft steht.
ChatGPT hat einen wahren Hype rund um künstliche Intelligenz ausgelöst. Doch was kann KI wirklich leisten? Ein Blick auf neun mögliche Einsatzbereiche in der Finanz- und Investitionsentscheidung von Banken zeigt: Die Anwendungen sind breit gefächert.
Unternehmen geben Millionen für die neuesten Technologien und künstliche Intelligenz aus. Doch um das volle Potenzial von Daten zu nutzen, müssen Banken und Versicherungen einen Kulturwandel durchlaufen – einen Haltungswechsel hin zu einer Data Culture.
Die Zukunft der Immobilienbewertung ist da: AVMs haben im Rahmen aktueller Regulatorik für Banken zuletzt enorm an Bedeutung gewonnen. Sie revolutionieren das Kreditgeschäft und bieten erhebliche Vorteile bei der Integration von ESG in den Risikoprozess.
CFOs müssen sich aktuell besonderen Herausforderungen und Anforderungen stellen. Eine aktuelle Studie zeigt, wie Technologie, Ausgabenkontrollen und Datenanalysen helfen, wirtschaftliche Unsicherheiten und Wettbewerbsdruck zu bewältigen.
Einer aktuellen Studie zufolge erwarten Unternehmen durch die Digitalisierung eine Zunahme von rationalen, datengestützten Entscheidungen. Neue Technologien, wie Künstliche Intelligenz könnten für einen Produktivitätsschub sorgen.
Generative Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Eine aktuelle Studie zeigt, dass immer mehr Unternehmen erhebliche Mittel in GenKI investieren, dabei aber noch viel zu wenig Nutzen erzielen. Wichtige Aspekte behindern die volle Ausschöpfung des Potentials.
Auch im Börsengeschäft wächst der Appetit nach dynamischen Cloud-Ressourcen vor allem für Analyse- und Testumgebungen. Die Case-Study zeigt, wie die Kosten transparent und nachhaltig im Griff bleiben.
Generativer Künstliche Intelligenz steht bei vielen Unternehmen auf dem Investitionsplan. Eine aktuelle Studie untersucht, wie Unternehmen bei der Einführung von GenKI vorgehen, um die Wertschöpfung zu beschleunigen und zu skalieren.
Die digitale Transformation ist ein kontinuierlicher Prozess, um Unternehmen durch Anpassung bestehender Strukturen an das Umfeld fit für den Wettbewerb zu machen. Dabei haben Daten und deren Analyse eine besondere Bedeutung, wie eine aktuelle Studie zeigt.
Eine Studie zeigt: Trotz wirtschaftlich unsicherer Zeiten und ständiger Veränderung sehen deutsche Unternehmen Risiken nicht nur als Bedrohung, sondern auch als Chance für Transformation, Resilienz und Wachstum. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine wichtige Rolle.
Einer Studie zufolge setzen immer mehr Unternehmen generative Künstliche Intelligenz im Marketing ein. Mit hohen Erwartungen: Die neue Technologie gilt als Katalysator für Kreativität und Innovation.
Gemäß einer Studie nutzen viele Unternehmen trotz des enormen Potenzials in der Datenanalyse die Möglichkeiten nicht optimal aus. Mangelhafte oder oberflächliche Datenanalysen führen in zahlreichen Unternehmen zu einem strategischen Blindflug.
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung ist Personalisierung zu einem Zauberwort für Marketing und Werbung geworden. Aber „Personalisierung“ bedeutet nicht unbedingt „persönlich“ und erreicht mitunter das genaue Gegenteil des Beabsichtigten.
Kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) entwickeln sich zunehmend zu einem wichtigen Wachstumssektor. Allerdings ist eine Bonitätsbeurteilung in diesem Umfeld oft schwierig. Die Analyse alternativer Daten kann hier eine wichtige Lücke füllen.
Eine aktuelle Studie verspricht Banken ein Einsparpotenzial in Milliardenhöhe durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Allerdings zeigt Sie auch die Probleme bei der Umsetzung. Insbesondere fehlende Daten behindern den erfolgreichen KI-Einsatz.
Daten gelten als das Gold des 21. Jahrhunderts – mit dem Unterschied, dass es immer mehr davon gibt. Insbesondere unstrukturierte Daten bieten Finanzinstituten vielfältige neue Möglichkeiten. Doch es gilt auch, die Risiken im Blick zu behalten.
Wie andere Branchen setzen auch Banken verstärkt auf datengetriebene Strategien. Doch egal, wie gut Technologie und Prozesse funktionieren, im Zentrum jeder datengetriebenen Strategie müssen die Menschen stehen.
Dem Satz „Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters“ wird kaum jemand widersprechen. Dennoch regen sich mitunter – auch im Marketing – Widerstände gegen den zunehmenden Einsatz von Datenanalysen.
Wie bekommen Banken ihre Daten in den Griff – und nutzen sie für die rundum datengetriebene Wertschöpfung von morgen? Finanzinstitute müssen sechs Handlungsfelder bearbeiten, um über Daten nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
ChatGPT ist derzeit in aller Munde. Die Anwendung zeigt, welchen Mehrwert generative Künstliche Intelligenz (KI) mit ihrem Sprach- und Kontextverständnis leisten kann. Damit ist KI endgültig im öffentlichen Bewusstsein angekommen und für Finanzdienstleister noch interessanter geworden.
Zur Entwicklung und Inbetriebnahme mehrwertgenerierender Modelle im Bereich der Künstlichen Intelligenz gehören viele wichtige Prozesse. Doch vor allem ein Schritt bildet die Grundlage für ein erfolgreiches KI-Projekt.
Die Nachfrage nach Daten ist höher ist als je zuvor. Immer mehr Finanzinstitute migrieren in die Cloud, statt weiterhin auf veraltete Technologien zu setzen. Einer aktuellen Studie zufolge sind insbesondre drei Gründe dafür maßgebend.
Um für Datenflut, ESG und demografischen Wandel gut aufgestellt zu sein, muss das Datenmanagement in einer Bank systematisch aufgebaut sein. Das Beispiel der Berlin Hyp zeigt, wie mit einem neuen Bereich dieser nächste Schritt der Digitalisierung gelingen kann.
In vielen Banken und Sparkassen sind Kennzahlen aller Art inzwischen praktisch in Echtzeit verfügbar. Das hat Auswirkungen auf die Führung. Doch nicht immer bedeuten bessere Daten automatisch auch bessere Entscheidungen.
