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Der EU AI Act hat Auswirkungen auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche. Doch wie wirkt er sich konkret auf die Finanzindustrie aus und welche Chancen und Herausforderungen ergeben sich daraus?
Digitale Transformation und regulatorische Innovationen revolutionieren den Finanzmarkt. APIs und Business Ecosystems sind Schlüssel für zukunftsweisende Geschäftsmodelle. Branchenübergreifende Kooperationen können die Zukunft des Finanzsektors neu definieren.
Steht die Finanzwelt vor einer Revolution oder einem Untergang? Web 3.0 und Bitcoin verändern das Bankenwesen grundlegend. Banken müssen jetzt handeln, um nicht zurückzufallen. Innovative Schulungsprogramme können dabei helfen.
Zweifelsohne haben die hinter Künstlicher Intelligenz stehenden Technologien enormes Potential. Doch sie bergen auch Herausforderungen. Gerade Banken sollten einen wichtigen Erfolgsfaktor nicht außer Acht lassen.
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?
Immersive Technologien sind auf dem Vormarsch. Auch für Banken und Finanzdienstleister bieten die Verbindung aus Web3, Spatial Computing und Metaverse relevantes Potenzial. Unterstützt durch KI ergeben sich vielseitige Anwendungsfälle.
Die „Schwachstelle Mensch“ ist das größte Risiko für digitale Sicherheit. Doppelte Authentifizierung nervt die Nutzer. Biometrische Verfahren sind umstritten und müssen sicher integriert werden. Wie kann ihr Einsatz sicher und sinnvoll erfolgen?
Vermögensverwalter können mit Generative KI ihre Kosten senken. Aufgrund verschiedener Faktoren sind dem Einsatz von GenKI im Asset Management jedoch enge Grenzen gesetzt. Konkret behindern vier Faktoren eine erfolgreiche Umsetzung.
Die Digitalisierung der Finanzbranche ist seit in vollem Gange. Oder vielleicht doch nicht? Ist womöglich doch alles nur ein Hype der vorübergehen könnte, noch ehe wirklich etwas passiert ist? Der eine oder andere mag dies noch immer glauben oder hoffen…
Quantencomputer verlassen die Sphäre der reinen Forschung und nähern sich der kommerziellen Nutzung. Mit ihrer Rechenleistung können sie eine Bedrohung für bislang sicher verschlüsselte Zahlungstransaktionen werden. Es wird Zeit, sich darauf einzustellen.
Auch im Börsengeschäft wächst der Appetit nach dynamischen Cloud-Ressourcen vor allem für Analyse- und Testumgebungen. Die Case-Study zeigt, wie die Kosten transparent und nachhaltig im Griff bleiben.
Private Banking basiert auf Persönlichkeit – auf der Beziehung von Mensch zu Mensch. Das schließt Künstliche Intelligenz nicht aus. Ganz im Gegenteil: Das richtige Verständnis vorausgesetzt, birgt die Technologie immense Mehrwerte für unsere Bankhäuser.
Künstliche Intelligenz verändert die Wirtschaftswelt grundlegend. Für Unternehmen und ihre Führung bedeutet das neue Chancen, aber auch neue Herausforderungen. Eine aktuelle Studie zeigt Handlungsbedarf.
Der Finanzsektor wird sich durch generative Künstliche Intelligenz drastisch verändern, aber der Weg dorthin ist nicht trivial und erfordert mehr als Spielerei mit Chat-Maschinen. Es wird Rückschläge geben und die Zukunft sieht nicht für alle Häuser gleich aus.
Künstliche Intelligenz, Distributed-Ledger-Technologie, Metaverse – die Finanzindustrie befindet sich inmitten einer digitalen Transformation. Unbemerkt von der Öffentlichkeit ermöglicht eine Technologie diesen Wandel: das Cloud-Computing.
Die größte deutsche Bausparkasse hat ihr hochfunktionales, aber veraltetes Kernbankensystem umgestellt. Das größte IT-Infrastrukturprojekt der Firmengeschichte war vergleichbar mit einer Operation am offenen Herzen: komplex, risikoreich, zeitaufwändig.
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 Finanzbranche steht unter hohem Druck: Cloud-Lösungen müssen daher fester Bestandteil der IT-Strategie sein – allerdings unter Berücksichtigung regulatorischer Anforderungen wie der MaRisk und BAIT. Dabei sind einige Voraussetzungen zu beachten.
Mit eIDAS 2.0 und der von der EU ausgerufenen „digitalen Dekade“ steht der Status Quo der Identitätsprüfung in Deutschland vor einer Zeitenwende. Die Einführung der digitalen Identity Wallets wird Bankgeschäfte und Kreditprozesse von Grund auf verändern.
Prozessautomatisierung hat sich zu einem wichtigen Faktor in der modernen Finanzwelt entwickelt. Ein Gespräch mit Georg Kolin, Appian zeigt Nutzen, Herausforderungen und Perspektiven für Banken und Finanzdienstleister auf.
Für viele Unternehmen stellt die Umstellung auf S/4HANA einen riesigen Meilenstein in der Projektpipeline dar. Bei Beachtung von sieben Erfolgsfaktoren und dem richtigen methodischen Ansatz lassen sich jedoch viele Stolpersteine im Vorfeld umgehen.
ChatGPT hat vor kurzem seinen einjährigen Geburtstag gefeiert. Intelligente Chatbots können das Banking personalisieren und effizienter gestalten. Dabei sind neun Herausforderungen und Lösungsansätze wichtig und zu beachten.
Atruvia, Digitalisierungspartner der Volks- und Raiffeisenbanken, hat sich ein umfassendes IT-Zielbild gegeben, um den Banken und deren Endkunden auch in Zukunft moderne Banking-Lösungen zu bieten. Sieben Megatrends geben dabei Orientierung.
Künstliche Intelligenz soll Finanzdienstleistern helfen, Abläufe zu optimieren und so viel Geld einzusparen – etwa in der Baufinanzierung. Weil aber die Datentöpfe zu klein sind, stehen die Banken vor einem Henne-Ei-Problem.
Technologien aus dem Bereich KI sind dabei, immer anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen. In seinem Buch „Künstliche Intelligenz und Intuition“ zeigt Andreas Moring, wie Mensch und Maschinen zukünftig zusammenarbeiten sollten.
Alle wollen generative KI – auch Banken und Versicherungen. Der Wille allein wird aber noch nicht den erhofften Return on Investment bringen. Finanzdienstleister brauchen einen Plan für ihren neuen KI-Kollegen und müssen ihm klare Grenzen setzen.
