Digitale Technologien eröffnen neue Einfallstore für Cyberkriminelle. Weltweit investieren Unternehmen daher in Systeme aus dem Bereich Künstliche Intelligenz, um sich vor der nächsten Generation von Cyberangriffen zu schützen.
Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz, Robotik & Co. bringen neue Herausforderungen für Unternehmen und Verbraucher mit sich. Neben der IT-Sicherheit gewinnt insbesondere das Thema „Digitale Ethik“ schnell an Bedeutung.
Die Digitalisierung macht auch vor Finanzdienstleistern nicht halt. Sie sind verstärkt dazu angehalten, KI-fähige Technologien in Anwendungen zu integrieren, um unbeliebte Aufgaben wie Dateneingabe, Überprüfung von Dokumenten und die Verarbeitung von Rechnungen zu automatisieren.
Banken und Sparkassen sitzen auf einem riesigen Datenschatz, der nur durch digitale Verfahren automatisiert bearbeitet werden kann. Mit Blick auf regulatorische Anforderungen lassen so sich Produktivität steigern und Kosten senken.
Die Digitalisierung hält Einzug in alle Branchen und Wirtschaftszweige, auch in das Finanzwesen. Welche Chancen und Risiken bergen neue Technologien, insbesondere Künstliche Intelligenz? Und welche Perspektiven für die kommenden Jahre lassen sich schon heute ausmachen?
Künstliche Intelligenz gilt für Banken als wichtigste Zukunftstechnologie der Digitalisierung. 91 Prozent der Banken-CEOs sind davon überzeugt, dass sie Finanzgeschäfte nachhaltig verändern wird. Doch was braucht es, um Künstliche Intelligenz zu nutzen? Und was bringt das dem Kunden?
Künstliche Intelligenz hat hohes wirtschaftliches Potential. Dies wird jedoch nur realisiert werden können, wenn Unternehmen verantwortungsbewusst mit den neuen Technologien umgehen. Fünf kritische Dimensionen gilt es dabei zu beachten.
In ihrem Buch „Künstliche Intelligenz: Was sie kann und was uns erwartet“ erläutert Manuela Lenzen mit welchen Themen und Problemen sich die KI-Forschung beschäftigt, wohin die Entwicklung geht und welche Chancen und Risiken damit verbunden sind.
Bei Beratungsgesprächen für die Eigenheimfinanzierung liefert der Objektwert oft Anlass für Diskussionen. Lösungen mit Unterstützung durch Machine schaffen ein emotionales Kundenerlebnis und helfen dabei, sich auf einen Wert zu verständigen.
Um erfolgreich im Wettbewerb bestehen zu können, gewinnen Innovationen immer stärkere Bedeutung für Unternehmen. Unter den 50 weltweit innovativsten Unternehmen sind neun deutsche Firmen vertreten.
Von der Medizin bis zum Marketing: Maschinelles Lernen revolutioniert viele Branchen. Insbesondere für Versicherungen und Banken ergeben sich Riesenchancen. Denn sie sitzen auf einem kostbaren Schatz: Bestands- und Kontodaten. Diesen Schatz können sie nur mit systematischer Analyse heben.
Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der Strategie deutscher Unternehmen eine immer größere Rolle. Ziel der Investitionen ist die Erzielung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile.
Marketingüberladende Darstellungen, wie Künstliche Intelligenz vermeintlich die großen Menschheitsprobleme lösen kann, verstellt den Blick auf die Realitäten in den meisten Unternehmen und insbesondere im Finanzsektor. Die wirklichen Probleme hier sind eher unsexy.
Neue technologische Entwicklungen fördern ökonomischen Wohlstand und Wohlergehen jenseits des Materiellen. Sie bergen aber auch neue Risiken in sich. Eine aktuelle McKinsey-Studie beschreibt fünf grundlegende Auswirkungen.
Apple,. Amazon, Google und andere haben erfolgreiche Ökosysteme geschaffen. Banken können viel von ihnen lernen. Und auch, wenn Plattformen in der Finanzindustrie anders funktionieren, bilden Partnerschaften eine wichtige Grundlage.
Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist die angesagteste Trendtechnologie der Digitalisierung. Acht Beispiele machen deutlich, dass sie bereits unbemerkt in vielen Varianten und Bereichen einen festen Platz in unseren Alltag gefunden hat.
Regulierung, neue Wettbewerber und die Digitalisierung verändern Banken und Sparkassen und schaffen vielfältige Herausforderungen. Daten und deren Management bieten jedoch vielfältige Chancen, vor allem für das Kundenmanagement.
Banken haben bereits reichlich zu tun, nützliche Anwendungen für künstliche Intelligenz und Blockchain zu entwickeln. Doch schon steht mit Quantencomputern die nächste aussichtsreiche Technologie bereit, die in einigen Jahren deutlich an Relevanz gewinnen wird.
Chatbots wurden als große Heilsbringer angekündigt und bleiben häufig hinter den Erwartungen zurück. Ein Erfahrungsbericht zeigt, dass es auch anders geht und dass für eine erfolgreiche Chatbot-Entwicklung sechs Schritte zu durchlaufen sind.
Der Paradigmenwechsel von Prozessorientierung hin zu Informations- und Kundenzentrierung verlangt ein innovatives Gesamtkonzept, wenn Finanzdienstleister eine leistungsfähige Basis für neue, differenzierende Geschäfts- und Betriebsmodelle schaffen wollen.
Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten Trends für Banken und Sparkassen. Es lohnt sich, frühzeitig entsprechende Technologie zu prüfen und in entsprechenden Pilotprojekten Erfahrungen zu sammeln.
Chatbots bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten für Banken und Sparkassen. Mit Künstlicher Intelligenz versehen, können Sie Bankmitarbeiter im Kundenservice mit automatisierten Antworten und Prozessen effizient untersützen.
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz halten Einzug in das Kreditgeschäft der Banken und Sparkassen. Doch nur das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine führt dabei zu nachhaltigem Erfolg für Kreditanbieter und Kunden.
Die Digitalisierung dringt in immer mehr Lebens- und Wirtschaftsbereiche vor. Deutschland spielt leider in den wenigsten Fällen in der ersten Liga. Während andere Länder bald die Mobilfunknetze der fünften Generation ausrollen, existieren bei uns Funklöcher.
Die Automatisierung der Prozesse spielt bei der Digitalisierung der Banken eine zentrale Rolle. Ziel ist eine intelligente („smarte“) Gestaltung der Prozesse unter Nutzung der heute verfügbaren und sinnvoll einsetzbaren Technologien.
Künstliche Intelligenz wird zum strategischen Erfolgsfaktor. Doch bevor Führungskräfte mithilfe von KI Mehrwerte schaffen können, müssen sie die Technologie dahinter verstehen – und vor allem, wo diese an ihre Grenzen stößt.
Die (wunderbare) Digitalisierung hat eine (unvermeidbare) dunkle Seite. Kriminelle Energie findet neue Ansatzpunkte, für die keine Data-Fachexpertise notwendig ist. Es entsteht eine bedrohliche Asymmetrie, wenn Unternehmen diese Herausforderung nicht umfassend oder gar rein IT-lastig aufnehmen.
