Finanzinstitute sehen sich konfrontiert mit steigenden Kundenerwartungen und sinkenden Budgets, diese zu erfüllen. Eine aktuelle Studie hat untersucht, wie digitale Technologien hier helfen können und wo die deutschen Banken dabei stehen.
Künstliche Intelligenz wird zur Schlüsseltechnologie dieses Jahrzehnts. Doch wie können Unternehmen diese Entwicklung optimal nutzen und eine klare Strategie für den Einsatz von KI entwickeln? Ein Whitepaper identifiziert drei wesentliche Schritte.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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?
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.
