„War of Talents” war gestern …
Der Kampf um die besten Mitarbeiter war gestern – heute dreht sich alles um die leistungsfähigsten Technologien. Künstliche Intelligenz hat den Fokus verschoben – und Banken müssen sich strategisch positionieren.
Artikel zu Maschinelles Lernen
Ganzheitliche Betrugsbekämpfung in Banken
Betrüger entwickeln immer raffiniertere Methoden. Um Betrug zu bekämpfen, müssen Unternehmen genau wissen, welche Kunden vertrauenswürdig sind. Eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden und der Austausch von Risikoinformationen sind entscheidend.
9 Einsatzbereiche für Künstliche Intelligenz im Banking
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.
KI-Regulierung: Leitplanken für Vertrauen erfolgreich umsetzen
Die von der EU dargelegten Schlüsselprinzipien für vertrauenswürdige KI fordern von Banken eine integrierte Orchestrierungsplattform für datengesteuerte Entscheidungen. Diese muss durchgängig Compliance und Governance sicherstellen.
KI-Regulierung: Leitplanken für Vertrauen
Künstliche Intelligenz ist aus der Bankenwelt nicht mehr wegzudenken, birgt aber auch Risiken. Banken sollten die Treiber hinter sicherer und ethischer KI kennen und wissen, welche Aspekte für die Umsetzung vertrauenswürdiger KI wichtig sind.
5 Beispiele für den Einsatz von GenKI in Banken
Generative KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und Bankgeschäfte tätigen, in bedeutendem Umfang zu revolutionieren. Fünf konkrete Einsatzfelder verdeutlichen den Mehrwert für Kreditinstitute.
Welchen Mehrwert bieten KI-Lösungen für das Banking?
In der sich ständig weiterentwickelnden Welt des Bankwesens spielen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen eine zunehmend entscheidende Rolle. Doch welchen Mehrwert bieten diese KI-Lösungen konkret?
Unternehmen setzen im Risikomanagement auf KI
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.
So macht KI Banken wieder zum Treiber des Wandels
Risikomanagement, Forecasting oder Kundenkommunikation – Banken können mehr als andere Branchen von den Potenzialen Künstlicher Intelligenz profitieren und sich mit optimierten Prozessen und individuellem Service nachhaltig fit für die Zukunft machen.
Die wichtigsten Treiber für Softwaresicherheit bei Finanzinstituten
Eine aktuelle Studie untersucht Trends der Softwarelandschaft und wie sich Sicherheitspraktiken entlang dieser Trends entwickeln. Für Softwaresicherheit bei Finanzdienstleistern sind demnach zwei Faktoren besonders wichtig.
Unstrukturierte Daten bieten großes Potential für Finanzinstitute
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.
Systematisches Datenmanagement in der Berlin Hyp
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.
Daten verbessern die Rolle des CFOs in Banken
Eine aktuelle Studie zeigt: Die verbesserte Nutzung von Daten ist eine wichtige Voraussetzung, damit Chief Financial Officer in Banken eine aktivere Rolle im Hinblick auf die strategische Steuerung einnehmen können.
Warum Banken ihre Abläufe einfacher gestalten sollten
Prozessautomatisierung mithilfe digitaler Dokumente? Ein guter Anfang, ganz so einfach ist es jedoch nicht. Denn digitale Unterlagen statt Papierdokumente führen nicht automatisch zu effizienteren Prozessen und geringerem Fehlerrisiko.
5 Thesen zu Digitalisierung und KI im Retail Banking
Fünf Thesen sollen zeigen, wie Digitalisierung mit Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und optimierter Entscheidungsfindung das Privatkundengeschäft auf ein neues Level bringt und wie Retail-Banken diese neuen Möglichkeiten nutzen können.
Künstliche Intelligenz im praktischen Einsatz
Daten sind das Gold der Banken. Künstliche Intelligenz hilft ihnen dabei, diesen Schatz zu heben. Sie kann nicht nur die steigende Informationsflut beherrschbar machen, sondern auch helfen, erhebliche Wissens- und Effizienzvorsprünge zu erzielen.
Crowdfinanzierer überzeugen mit digitalen Antragsprozessen
Crowdfinanzierer schließen die digitale Lücke beim Kreditantrag. Durch die technologiegestützte Ermittlung der Kreditausfallprognose arbeiten sie deutlich schneller als traditionelle Banken. Davon profitieren sowohl Kreditnehmer als auch Investoren.
Quantencomputer im Bankensektor: Die Schritte vor dem Sprung
Schnellere Finanzsimulationen und bessere Lösungen für Portfoliooptimierung sind potenzielle Anwendungen, die Quantencomputing für die Finanzbranche interessant machen. Für den effizienten Einsatz, benötigt man nicht nur Hardware, sondern auch qualifizierte Fachkräfte.
Darum sollten Banker etwas von Quantencomputern verstehen
2021 geht es für viele Banken darum, sich nach dem Fahren auf Sicht auch wieder mit der strategischen Zukunft zu befassen. Technologisch betrachtet gehören Quantencomputer auf jeden Fall auf das Themenradar, auch weil sie die IT von heute verändern werden.
Reinfall, Hype oder Trend, der bleibt?
Sind Big Data und Augmented Analytics nur Schlagwörter, die bald wieder aus dem Gedächtnis und den Systemen im Banking verschwunden sind? Oder können sie die Zukunft des Banking mit neuen nie gesehenen Innovationsmöglichkeiten versorgen?
Digitale Technologien verändern das Banking
In den letzten Jahren ist die Digitalisierung des Bankgeschäfts weit fortgeschritten. Die Corona-Pandemie hat dies nochmals beschleunigt. Vor allem Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz bieten den Instituten enorme Chancen.
KI braucht Erwartungsmanagement und Mindset
Von der Mustererkennung bis zur Robotik – die Praxis der Künstlichen Intelligenz besteht heute größtenteils in Anwendungen Maschinellen Lernens. Ihre erfolgreiche Nutzung braucht den klaren Blick auf das Mögliche und ein unterstützendes Transformationsmanagement.
Kurz erklärt: Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche
Das Thema Künstliche Intelligenz beherrscht seit einiger Zeit die Diskussionen auch in der Finanzbranche. Doch was genau ist KI und wie funktioniert sie? Beispiele aus der Finanzbranche und Erkenntnisse aus der Wissenschaft sollen dies zeigen.
„Is this time really different?“
Die Zeiten ändern sich. Genauer gesagt: Sie ändern sich sogar rasant. Künstliche Intelligenz ist zum großen Hoffnungsträger der Finanzbranche geworden, der kritische Ereignisse wie die Finanzkrise verhindern soll. Doch kann dies tatsächlich gelingen?
Goldgrube Kontodaten: Die Macht der Algorithmen
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.
8 Beispiele für Künstliche Intelligenz im Alltag
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.
Konsumentenkredite 4.0: Symbiose von Mensch und Maschine
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.
