Künstliche Intelligenz (KI) ist das beherrschende Technologie-Thema – in den Medien, in der Werbung und im Geschäftsleben. Was bedeutet das für Unternehmen im Financial Services-Umfeld und welche Chancen und Risiken bestehen hierbei?
Die Finanzbranche blickt überwiegend optimistisch in die Zukunft. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung setzen immer mehr Banken auf Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Es zeichnen sich allerdings auch Risiken ab.
Der Bankkunde von heute erwartet Entlastung, nicht Belastung. Er begehrt in einer immer komplexer werdenden Welt die Entwirrung und Vereinfachung seines Alltags. KI soll helfen. Doch der künstlich intelligenten Erfüllung der Kundenwünsche soll die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entgegenstehen.
Die Digitalisierung revolutioniert die Prozesse der Finanzbranche. Besonders im Bereich der Unternehmensfinanzierung versprechen innovative Strategien, Künstliche Intelligenz und Plattform-Ökonomie einen Wettbewerbsvorteil in einem schwer umkämpften Markt.
Innovationen sind für Unternehmen im Zeitalter der Digitalisierung und Veränderung überlebenswichtig. Dabei geht es um mehr als den Einsatz neuer Technologien. Doch europäische Unternehmen scheinen hier Nachholbedarf zu haben.
Cloud Computing und Data Analytics haben bereits strategische Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Und weitere digitale Innovationen revolutionieren Geschäftsmodelle und Prozesse. Sieben Trends zeigen disruptive Zukunftstechnologien, die in den nächsten 18-24 Monaten die Wirtschaft verändern.
Im Zuge der Digitalisierung und der damit einhergehenden Datenflut müssen Unternehmen vermehrt um die Aufmerksamkeit der Kunden kämpfen. Marken müssen permanent ihre Relevanz unter Beweis stellen. Intelligente Personalisierung kann dabei helfen.
Einer aktuellen McKinsey-Analyse zufolge nutzen Europäische Unternehmen das Potential Künstlicher Intelligenz nicht ausreichend. Eine konzertierte Initiative sei erforderlich, um bestehende Hürden zu überwinden.
Städte entwickeln sich zunehmend zu vernetzten Städten. Gegenstände und Personen vernetzen sich untereinander immer stärker. Banken könnten in diesem Ökosystem die Rolle des sicheren und verlässlichen Zahlungsabwicklers oder aber die Rolle einer Art „Daten-Safe“ einnehmen.
Mit Big Data lassen sich Zusammenhänge entdecken, Komplexität beherrschen und Transparenz ebenso wie intelligente Vernetzung herstellen. Datenmanagement wird zur Kerndisziplin für die Finanzwirtschaft, nicht zuletzt aufgrund der regulatorischen Herausforderungen.
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz rufen viel Sorgen her – Maschinenethik soll die Probleme lösen. Es kommt jedoch nicht auf eine Maschinenethik an, sondern auf das verantwortliche Handeln der Menschen, die hinter der KI stehen und sie entwickeln.
Verstehen, Interpretieren und Nutzen von natürlicher Sprache sind wichtige Teile Künstlicher Intelligenz. Doch sprachgesteuerte Robo Advisor und Service Bots sind bei deutschen Banken und Sparkassen eine Seltenheit. Das hat verschiedene Gründe.
Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz kommen – trotz des damit verbundenen Potentials – in der Finanzdienstleistungsbranche erst vereinzelt zum Einsatz. Für den Erfolg sind einige Voraussetzungen zu beachten.
Werden Chatbots bald menschliche Bank- und Versicherungsberater ersetzen? Nicht so schnell. Aber zumindest werden sie laut einer Studie als unparteiischer eingeschätzt – und sie werden mit rasender Geschwindigkeit intelligenter.
Die Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz gehen rasant voran und erfassen viele unterschiedliche Bereiche. Eine aktuelle Studie stellt 25 der wichtigsten KI-Trends vor und analysiert ihr wirtschaftliches Potential.
Smartphone, Tablet und Laptop werden generationenübergreifend auch für Bankgeschäfte verwendet. Doch trotz fortschreitender Digitalisierung legt eine große Mehrheit der Deutschen beim Thema Geld und Finanzen Wert auf einen persönlichen Ansprechpartner.
In den vergangenen 70 Jahren haben Erfinder und Forscher weltweit über 340.000 Patentanträge zu Themen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz gestellt. Deutsche Unternehmen finden sich allerdings erst knapp nach den Top Ten.
Noch immer sind handgeschriebene Schecks anerkanntes und genutztes Zahlungsmittel. Ihre Echtheit lässt sich allerdings nur aufwändig prüfen. Dank Künstlicher Intelligenz macht ein neues Tool die Prüfung einfacher und kostengünstiger.
Die Customer Journey von Bankkunden erstreckt sich meist über mehrere Kanäle. Um die damit verbunden Herausforderungen im Marketing zu meistern, ist eine Automatisierung von Prozessen notwendig. Künstliche Intelligenz kann hierbei wirksam unterstützen.
In der Finanzbranche besteht hohes Potential für den Einsatz von Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Erste Fortschritte sind sichtbar, doch für den nachhaltigen Erfolg ist noch viel zu tun.
Cyber-Kriminalität ist längst zu einer ernsthaften Bedrohung von Wirtschaft, Politik und Privatpersonen geworden. Neue Technologien, die auf dem Einsatz Künstlicher Intelligenz beruhen, sollen mehr Sicherheit bieten.
Handelt es sich bei Artificial Intelligence und Data Science nur um einen Hype oder um die quantitative Problemlösungsmethode, auf die wir alle gewartet haben? Der Durchbruch im Finanzbereich ist jedenfalls noch nicht in Sicht.
Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und ihr Nutzen für den Bereich Finanzdienstleistung werden intensiv diskutiert. Vor allem Machine Learning verspricht für das Banking der Zukunft enorme Möglichkeiten, die es zu nutzen gilt.
Bei der digitalen Transformation der Finanzbranche dreht sich viel um neue Technologien. Ist dies berechtigt oder nur ein übertriebener Hype? Und worauf kommt es an, um als etablierte Bank weiterhin erfolgreich zu sein?
Innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz eröffnen neue Potenziale für Unternehmen. Eine Studie hat wichtige aktuelle Trends untersucht und stellt konkrete Ansatzpunkte für Geschäftsmöglichkeiten vor.
Weltweit nimmt die Zahl von Cyber-Attacken auf Unternehmen, Regierungen und Privatpersonen zu. Der Mensch in seinem kulturellen Umfeld ist dabei ein wichtiges Element. Unterschiedliche Kulturen scheinen mit unterschiedlichen Anfälligkeiten verbunden zu sein.
Je größer die technologischen Möglichkeiten der Datenverarbeitung werden, desto größer sind die Herausforderungen rund um Schutz und Sicherheit persönlicher Daten und Privatsphäre. Datenschutz muss international werden.
