Anzeige
Marketingüberladende Darstellungen, wie Künstliche Intelligenz vermeintlich die großen Menschheitsprobleme lösen kann, verstellt den Blick auf die Realitäten in den meisten Unternehmen und insbesondere im Finanzsektor. Die wirklichen Probleme hier sind eher unsexy.
In ihrem Buch „Live aus dem Krypto-Valley – Blockchain, Krypto und die neuen Business Ökosysteme“ erläutern Michael Lewrick und Christian Di Giorgio, die Vorteile der Blockchain, erklären Tokens und Initial Coin Offerings und wie ein Business-Ökosystem auf Blockchain-Basis angelegt wird.
Dem neuen Mobilfunkstandard 5G kommt eine entscheidende Rolle innerhalb der digitalen Transformation zu. Er ist Grundlage für zahlreiche Technologien. Demzufolge sind die Erwartungen der Wirtschaft hoch.
Bei der Planung neuer IT-Vorhaben lassen sich Entscheider oft von einem Gedanken leiten: Think Big! Aber Größe allein ist kein Garant für Erfolg. Gerade Plattform-Projekte scheitern oft an überbordender Komplexität und ausufernden Funktionalitäten.
Immer mehr – vor allem jüngere – Deutsche nutzen digitale Sprachassistenten von Google, Apple oder Amazon. Auch Finanzgeschäfte per Sprachbefehl liegen im Trend.
Die Bedrohungen durch Cyberattacken nehmen weltweit zu und Unternehmen geben mehr Geld denn je aus, um sich mit den Kosten und Folgen einer immer komplexeren Cyberkriminalität auseinanderzusetzen.
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.
Wo stehen die deutschen Banken beim Thema Innovation und welche Trends bei digitalen Technologien sind zukünftig zu erwarten? Darüber sprach ich mit Remigiusz Smolinski, einem der profiliertesten Experten auf diesem Gebiet.
Die digitale Transformation eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten. Aber auch die Erwartungen sind enorm. Wer sich im Wettbewerb differenzieren will, muss fünf Trends, die unsere post-digitale Zukunft definieren, kennen und nutzen.
Unternehmen und damit auch der Arbeitsmarkt verändern sich unter dem Einfluss von Künstlicher Intelligenz und Digitalisierung. Laut einer aktuellen McKinsey-Studie könnten vor allem Frauen unter diesem Wandel leiden.
Der große Hype um die Blockchain scheint etwas abgekühlt zu sein. Allerdings arbeiten nahezu alle Finanzinstitute an Konzepten und Prototypen für Smart-Contracts. Das hat gute Gründe, denn die Technologie birgt für Finanzinstitute wie für Wettbewerber viel Potential.
In den letzten Jahren starteten einige FinTechs, um Kapitalanleger mit einer reinen Onlineverwaltung – Robo Advice – ihrer Anlagen zu versorgen. Die Erwartungen waren hoch, der große Erfolg der Robo-Advisor bleibt in Deutschland bislang allerdings aus.
Banken haben bereits reichlich zu tun, nützliche Anwendungen für künstliche Intelligenz und Blockchain zu entwickeln. Doch schon steht mit Quantencomputern die nächste aussichtsreiche Technologie bereit, die in einigen Jahren deutlich an Relevanz gewinnen wird.
Chatbots wurden als große Heilsbringer angekündigt und bleiben häufig hinter den Erwartungen zurück. Ein Erfahrungsbericht zeigt, dass es auch anders geht und dass für eine erfolgreiche Chatbot-Entwicklung sechs Schritte zu durchlaufen sind.
Der Paradigmenwechsel von Prozessorientierung hin zu Informations- und Kundenzentrierung verlangt ein innovatives Gesamtkonzept, wenn Finanzdienstleister eine leistungsfähige Basis für neue, differenzierende Geschäfts- und Betriebsmodelle schaffen wollen.
Bei alltäglichen Bankgeschäften wird die biometrische Authentifizierung langsam aber sicher zur Normalität. Kunden schätzen vor allem die Bequemlichkeit der neuen Methoden, wie Fingerabdruck oder Gesichtserkennung.
Künstliche Intelligenz ist einer der wichtigsten Trends für Banken und Sparkassen. Es lohnt sich, frühzeitig entsprechende Technologie zu prüfen und in entsprechenden Pilotprojekten Erfahrungen zu sammeln.
Chatbots bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten für Banken und Sparkassen. Mit Künstlicher Intelligenz versehen, können Sie Bankmitarbeiter im Kundenservice mit automatisierten Antworten und Prozessen effizient untersützen.
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.
Die Digitalisierung dringt in immer mehr Lebens- und Wirtschaftsbereiche vor. Deutschland spielt leider in den wenigsten Fällen in der ersten Liga. Während andere Länder bald die Mobilfunknetze der fünften Generation ausrollen, existieren bei uns Funklöcher.
Moderne Roboter-Technologie verändert die deutsche Industrielandschaft. Einer Studie zufolge könnten mehr als 300.000 Arbeitsplätze in Deutschland alleine in der Industrie abgebaut werden.
Die Automatisierung der Prozesse spielt bei der Digitalisierung der Banken eine zentrale Rolle. Ziel ist eine intelligente („smarte“) Gestaltung der Prozesse unter Nutzung der heute verfügbaren und sinnvoll einsetzbaren Technologien.
Künstliche Intelligenz wird zum strategischen Erfolgsfaktor. Doch bevor Führungskräfte mithilfe von KI Mehrwerte schaffen können, müssen sie die Technologie dahinter verstehen – und vor allem, wo diese an ihre Grenzen stößt.
International organisierte Betrügerbanden manipulieren durch vorgetäuschte Personalidentitäten Mitarbeiter von Firmen zu objektiv unbegründeten Auslandsüberweisungen. Den meisten Unternehmen ist diese Bedrohung ebenso wenig bewusst wie die Möglichkeit, sich dagegen zu versichern.
Die (wunderbare) Digitalisierung hat eine (unvermeidbare) dunkle Seite. Kriminelle Energie findet neue Ansatzpunkte, für die keine Data-Fachexpertise notwendig ist. Es entsteht eine bedrohliche Asymmetrie, wenn Unternehmen diese Herausforderung nicht umfassend oder gar rein IT-lastig aufnehmen.
Im Buch „Data Science für Unternehmen – Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden“ zeigen Foster Provost und Tom Fawcett welche Herausforderungen bei Data Science zu meistern sind und wie Data-Mining die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens steigern kann.
Robotic Process Automation besitzt das Potenzial, die nächste Revolution in den Unternehmensabläufen auszulösen. Vor allem in der Finanzdienstleistungsbranche verspricht RPA hohe Kosteneinsparungen und kurze Amortisierungszeiten.
