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Der neue Mobilfunkstandard 5G soll eine Revolution in der Datenübertragung mit sich bringen und den Ausbau des Internet of Things beschleunigen. Doch 5G ist nicht nur für die Industrie sondern auch für Finanzinstitute relevant. Die Auswirkungen sind vielfältig.
Künstliche Intelligenz? Blockchain? Nicht nur Technologie-Trends bewegen die Finanzbranche. Mindestens genauso wichtig sind Markttrends. McKinsey & Company hat zehn Trends identifiziert, die für die Branche in 2019 prägend sind.
Künstliche Intelligenz (KI) ist das beherrschende Technologie-Thema – in den Medien, in der Werbung und im Geschäftsleben. Was bedeutet das für Unternehmen im Financial Services-Umfeld und welche Chancen und Risiken bestehen hierbei?
Distributed-Ledger-Technologien wie die Blockchain bieten für den internationalen Handel enormes Potential. Banken könnten die damit verbundene digitale Revolution entscheidend vorantreiben und sich damit hohe Zusatzerträge sichern.
Die Finanzbranche blickt überwiegend optimistisch in die Zukunft. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung setzen immer mehr Banken auf Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Es zeichnen sich allerdings auch Risiken ab.
Die öffentliche Aufmerksamkeit beim Thema Kryptowährungen gilt vor allem dem Bitcoin und seiner Kursentwicklung. Viele interessante Entwicklungen in diesem Bereich drohen dadurch unentdeckt zu bleiben.
Der Einsatz moderner Technologie ist eines der Wesensmerkmale der digitalen Transformation. Doch eine erfolgreiche Digitalisierung bedingt mehr als nur eine Modernisierung der IT-Systeme.
Heute ist es dank neuer Technologien wie Robotic Process Automation (RPA) problemlos möglich, Finanzprozesse zu automatisieren. Allerdings ist nicht jeder Prozess geeignet und es gilt, Stolperfallen zu beachten.
Cloud Computing und Data Analytics haben bereits strategische Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Und weitere digitale Innovationen revolutionieren Geschäftsmodelle und Prozesse. Sieben Trends zeigen disruptive Zukunftstechnologien, die in den nächsten 18-24 Monaten die Wirtschaft verändern.
Vor 30 Jahren wurde der Grundstein für das World Wide Web gelegt. Seitdem verzeichnet das Internet jährliche Wachstumsrekorde, auch wenn es für den einen oder anderen immer noch #Neuland ist.
Einer aktuellen McKinsey-Analyse zufolge nutzen Europäische Unternehmen das Potential Künstlicher Intelligenz nicht ausreichend. Eine konzertierte Initiative sei erforderlich, um bestehende Hürden zu überwinden.
Robotic Process Automation bietet Banken vielfältige Möglichkeiten. Durch den Einsatz von Software-Robotern und Künstlicher Intelligenz erfolgt zunehmend eine kognitive Automatisierung. Sechs Beispiele zeigen die Erfolgspotentiale.
Städte entwickeln sich zunehmend zu vernetzten Städten. Gegenstände und Personen vernetzen sich untereinander immer stärker. Banken könnten in diesem Ökosystem die Rolle des sicheren und verlässlichen Zahlungsabwicklers oder aber die Rolle einer Art „Daten-Safe“ einnehmen.
Aktuell sind Robo-Advisor ein wichtiger digitaler Trend in der Vermögensverwaltung mit vielversprechenden Zukunftsaussichten. Eine aktuelle Analyse geht der Frage nach, welche Methoden und Modelle dabei verwendet werden.
Können Banken genau so schnell agieren wie Amazon & Co. und damit ihre Zukunft in Zeiten von Mobile Banking und Digitaler Transformation sichern? Durchaus, wenn sie moderne Technologieansätze wie DevOps für die Entwicklung ihrer Anwendungen nutzen.
Der Zusammenhang zwischen Banking und autonomem Fahren liegt sicher nicht für jeden Betrachter sofort auf der Hand. Auf den zweiten Blick stellt sich dann jedoch schnell heraus, dass sich einige Auswirkungen dieses Mobilitätstrends auf das Bankgeschäft bereits heute abzeichnen.
Mit Big Data lassen sich Zusammenhänge entdecken, Komplexität beherrschen und Transparenz ebenso wie intelligente Vernetzung herstellen. Datenmanagement wird zur Kerndisziplin für die Finanzwirtschaft, nicht zuletzt aufgrund der regulatorischen Herausforderungen.
Das Internet der Dinge ist in der deutschen Wirtschaft auf dem Vormarsch. Immer mehr Unternehmen sehen die Chancen, setzen bereits IoT-Projekte um und planen langfristig steigende Investitionen.
Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz rufen viel Sorgen her – Maschinenethik soll die Probleme lösen. Es kommt jedoch nicht auf eine Maschinenethik an, sondern auf das verantwortliche Handeln der Menschen, die hinter der KI stehen und sie entwickeln.
Anhand eines umfangreichen Kriterienkatalogs hat eine Studie analysiert, wie gut deutsche DAX- und MDAX-Konzerne beim Einsatz von Chatbots bereits sind und welche Defizite und Herausforderungen noch bestehen.
Verstehen, Interpretieren und Nutzen von natürlicher Sprache sind wichtige Teile Künstlicher Intelligenz. Doch sprachgesteuerte Robo Advisor und Service Bots sind bei deutschen Banken und Sparkassen eine Seltenheit. Das hat verschiedene Gründe.
Werden Chatbots bald menschliche Bank- und Versicherungsberater ersetzen? Nicht so schnell. Aber zumindest werden sie laut einer Studie als unparteiischer eingeschätzt – und sie werden mit rasender Geschwindigkeit intelligenter.
Biometrische Daten werden die Zukunft neugestalten? Falsch, sie sind schon überall vorhanden und an vielen Stellen auch im Einsatz. Auch für Banken und Sparkassen eröffnen sie eine Vielzahl von Möglichkeiten, von denen Finanzinstitute und Kunden profitieren.
Durch einen Anstieg der Cyberkriminalität drohen Unternehmen weltweit erhebliche Mehrkosten und Umsatzverluste. Es gilt das Thema Cybersicherheit nachhaltig in der Unternehmensführung zu verankern. Drei Elemente sollten dabei berücksichtigt werden.
Der Trend zu cloudbasierten digitalen Sprachassistenten scheint unaufhaltsam. Mit ihrer schnellen Verbreitung eröffnet sich auch für Banken und Sparkassen ein neuer Kommunikations- und Vertriebskanal zum Kunden. Doch die Entwicklung hat einen Haken.
Ein Neuanfang auf der grünen Wiese soll Banken in die Lage versetzen, zusätzliches wirtschaftliches Potential zu heben. Eine Studie zeigt die für einen solchen radikalen Neuanfang notwendigen konkreten Schritte.
Die traditionelle Finanzbranche arbeitet schon immer auf Basis verschiedenster Informationen und verfügt daher über einen großen Datenschatz. Doch bei dessen Nutzung mittels neuer Analysemethoden hinkt sie hinterher. Dabei ist das Potenzial groß – wenn man die richtige Strategie hat.
