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Künstliche Intelligenz neue Chancen für Banken und ihre Mitarbeitern. Atruvia fördert als Digitalisierungspartner der genossenschaftlichen FinanzGruppe KI-gestützte Prozesse, die Effizienz steigern und Kundenbedürfnisse besser erfüllen.
Im November endet die Testphase der drei Lösungsansätze zu Wholesale CBDCs im Eurosystem. Wie könnte es nach der Testphase weitergehen und welche Anpassungen müssen Banken vornehmen?
Viele Finanzinstitute, wie die Sparkassen mit dem S-KIPiloten, nutzen bereits generative KI. Trotz des verbreiteten Einsatzes sind die Fortschritte bisher gering. Bei Einführung und Ausbau kommt es auf mehr an als nur die Bereitstellung der Technologie.
Reicht die Perspektive der IT auf Technologiethemen aus oder sollte der Vorstand einer Bank eine unabhängige Sicht entwickeln? Effektive Steuerung und Kontrolle erfordern wenigstens eine Retained Organisation, ggf. unter Einbezug externer Experten.
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.
Vor 20 Jahren startete das Web 2.0 mit digitalen Interaktionen. Jetzt kann das Web 3.0 auf der Blockchain digitales Geld und andere Rechte verwahren und innerhalb von Sekunden übertragen. Droht dem Banksystem eine Disruption wie seinerzeit den Buchläden?
Künstliche Intelligenz beflügelt die Phantasie möglicher Effizienzsteigerungen, doch in den Bilanzen ist bisher wenig davon angekommen. Mensch und Maschine stehen vor völlig neuen Anforderungen. Wie lässt sich das KI-Effizienzwunder realisieren?
ChatGPT hat künstliche Intelligenz massentauglich gemacht. Unternehmen, allen voran die BigTechs sagen für KI eine großartige Zukunft voraus. Doch wo ist das Ziel und wo liegen Grenzen?
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.
Nicht nur Finanzinstitute, auch Betrüger und Cyberkriminelle nutzen Künstliche Intelligenz. Betrugserkennung wird für immer schwieriger. Der Einsatz von Generativer KI und synthetischen Daten kann Banken und Sparkassen hier wirkungsvoll unterstützen.
Künstliche Intelligenz wird oft als Co-Pilot der menschlichen Arbeit bezeichnet. Sie soll Menschen unterstützen, nicht ersetzen. Doch die schnelle Weiterentwicklung generativer KI lässt erste Zweifel an diesem Modell aufkommen.
Die Blockchain-Technologie läutet eine neue Evolutionsstufe des Internets ein. Viele Geschäftsmodelle kommen auf den Prüfstand – auch und gerade in der Finanzwirtschaft. Das neue digitale Ökosystem bietet große Chancen für den Standort Deutschland und Europa.
Die rasche Verbreitung Künstlicher Intelligenz bringt Fortschritt aber auch Risiken mit sich. Sie ist damit nicht nur eine Herausforderung für Unternehmen, sondern auch für Politik und Gesellschaft. Der Ruf nach Regulierung wird immer lauter.
„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.
Wir befinden uns in einer surrealen Phase der Einführung generativer KI, in der einige der Geburtswehen dieser noch relativ neuen Technologie auf lustige und bizarre Weise deutlich werden.
Die Auslieferung eines Software-Releases erfordert umfangreiche Tests der neuen sowie bestehenden Funktionen. Qualität und regulatorische Vorgaben müssen stimmen bzw. erfüllt sein. Testautomatisierung ist hier das Mittel der Wahl und bringt für Banken erhebliche Einsparungen.
Mit dem Buch „Business 5.0“ legen Julia Finkeissen und Thomas R. Köhler einen Praxis-Guide für Künstliche Intelligenz in Unternehmen vor. Sie beschreiben Chancen und Risiken und geben einen praktischen 7-Schritte-Plan zur Umsetzung an die Hand.
Das Metaverse hat Auswirkungen auf die Finanzbranche und die Zukunft des Geldes. Zu den Mechanismen der Metaverse-Ökonomie gehören digitale Vermögenswerte und Web3-Technologien. Diese könnten die Finanzlandschaft in nie dagewesener Weise verändern.
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.
KI bietet Banken viele Chancen – wenn die richtigen Use Cases gefunden und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nachhaltig für die technologischen Möglichkeiten begeistert werden. Doch wie überwindet man anfängliche Herausforderungen und hebt das Potenzial? Ein Leitfaden!
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.
Virtuelle Assistenten haben das Potenzial, die Kundenberatung im Finanzsektor grundlegend zu verändern und auf ein neues Level zu heben. Personalisierte Beratung wird dabei zum neuen Standard.
Das Metaverse nur ein Hype? Digitale Assets, Tokenisierung und digitale Identitäten schaffen neue Möglichkeiten und Herausforderungen für traditionelle Finanzinstitute. Wenn wir über die Zukunft des Geldes im Metaverse sprechen, sprechen wir über „Metamoney”.
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.
Die Absicherung gegen Cyberkriminalität ist eine große Herausforderung für Organisationen. Das Buch „Cybersicherheit für Unternehmen“ von Larry Clinton bietet wertvolle Strategien dafür. Bank-Blog-Leser haben die Chance, ein Exemplar zu gewinnen.
Die Vorteile generativer KI für Banken sind unbestritten. Dennoch setzen zu wenige Finanzinstitute in Deutschland und weltweit GenAI produktiv ein. Das muss sich dringend ändern, wenn Banken ihre Wettbewerbsfähigkeit nicht gefährden wollen.
