Die SIBOS gilt als richtungsweisende Fachmesse für aktuelle strategische Ansätze und Trends im Banking. Dieses Jahr standen zwei plus eins Basisthemen sowie fünf Technologie-getriebene Innovationsthemen im Fokus der Diskussionen.
Künstliche Intelligenz wird künftig deutlich stärker in die Wertschöpfung von Finanzinstituten integriert – mit weitreichenden Folgen für viele Geschäftsmodelle. Insbesondere die Kundenansprache wird davon profitieren.
Mit der Entwicklung der generativen KI zeichnet sich eine Technologie-Evolution ab, die die Finanzbranche revolutionieren kann. Das Potenzial ist gewaltig: Ihr Einsatz wird innerhalb kürzester Zeit einen Paradigmenwechsel in der Art des Arbeitens einläuten.
Eine aktuelle Studie zeigt: Schweizer Finanzinstitute setzen vermehrt auf Künstliche Intelligenz (KI). Auch generative KI ist auf dem Vormarsch. Der Einsatz erfolgt dabei in verschiedenen Bereichen – insbesondere im Kundenkontakt.
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.
Künstliche Intelligenz verändert die Finanzwelt. Eine Veränderung, die von vielen begrüßt wird. KI-Modelle sind bereits tief in die Geschäftsprozesse integriert und ermöglichen es Finanzexperten, präzisere, effektivere und effizientere Ergebnisse zu erzielen.
Eine Studie hat die IT-Bedrohungslandschaft des vergangenen Jahres genauer analysiert. Die Resultate deuten darauf hin, dass Deutschland zu den fünf führenden Ländern gehört, in denen Malware- und Phishing-URLs gehostet werden.
Eine aktuelle Studie verdeutlicht, dass Banken zur Entwicklung erstklassiger KI-Anwendungen nicht nur geeignete Anwendungsfälle benötigen, sondern auch eine qualitativ hochwertige Datenbasis von entscheidender Bedeutung ist.
„Wer Visionen hat, sollte zum Arzt gehen“, hat Ex-Bundeskanzler Helmut Schmidt kantig zu Protokoll gegeben. Bei Daten ist das anders: Die Erschließung von KI-Innovationen bedarf einer Datenvision, zu welcher sich auf Vorstandsebene commited wird.
Vor dem Hintergrund anhaltender Inflation, schwieriger Konjunkturaussichten, steigender Energiepreise und zunehmender geopolitischer Spannungen stoppen immer mehr deutsche Unternehmen ihre geplanten Großinvestitionen. Nur ein Bereich bleibt davon unberührt.
Auch „und ums Geld“ bietet Künstliche Intelligenz (KI) zahlreiche und vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Doch einem Einsatz bei der Finanzberatung stehen die Deutschen skeptisch gegenüber, wie eine aktuelle Umfrage zeigt.
Banken müssen weg vom einseitigen Effizienzdenken hin zum nachhaltigen Umgang mit Kundenanliegen. Technologie kann dazu beitrage, den Fokus verstärkt auf den Kunden zu legen. Eine Schlüsselrolle spielen dabei die Kontaktgründe sowie KI-gestützte Hilfsmittel.
ChatGPT ist derzeit in aller Munde. Die Anwendung zeigt, welchen Mehrwert generative Künstliche Intelligenz (KI) mit ihrem Sprach- und Kontextverständnis leisten kann. Damit ist KI endgültig im öffentlichen Bewusstsein angekommen und für Finanzdienstleister noch interessanter geworden.
Zur Entwicklung und Inbetriebnahme mehrwertgenerierender Modelle im Bereich der Künstlichen Intelligenz gehören viele wichtige Prozesse. Doch vor allem ein Schritt bildet die Grundlage für ein erfolgreiches KI-Projekt.
Eine aktuelle Studie zeigt: Cybersicherheit wird zu einem zentralen Thema für deutsche Unternehmen. Die Gefahr von Cyberattacken nimmt zu und die Folgen der Angriffe sind massiv. Unternehmen rufen zum Handeln auf.
Eine aktuelle Studie zeigt: Obwohl die Risiken generativer künstlicher Intelligenz offenkundig sind, glaubet eine deutliche Mehrheit von Führungskräften, dass die mit ihr verbundenen Vorteile größer sind als die Probleme.
Kann generative KI einen inhaltlichen Beitrag zum Banking leisten? Was meinen Sie? Zwei Texte zur Nutzung Künstlicher Intelligenz und zur Bedeutung des Kundenservice in Banken stehen zur Auswahl. Welcher ist menschen- und welcher ist maschinengeneriert?
Während viele Unternehmen sich darum bemühen, Künstliche Intelligenz zu integrieren, weiß niemand so recht, wie sich KI auf die Zukunft der Arbeit auswirken wird. Wird die Produktivität tatsächlich steigen?
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.
Dank neuer KI-Systeme ergeben sich für Finanzinstitute Möglichkeiten, die noch vor einigen Jahren als Science-Fiction erschienen. Sechs Thesen verdeutlichen, wie sich diese Veränderungen zukünftig auf Mitarbeiter, Kunden und Aufsichtsbehörden auswirken werden.
ChatGPT ist noch kein Jahr auf dem Markt, da überschlagen sich die Meldungen über die Wunder, die generative Künstliche Intelligenz für Unternehmen, Gesellschaft und Verbraucher zu leisten imstande ist. Die Risiken scheint kaum jemand wahrzunehmen.
Wird Künstliche Intelligenz (KI) in Zukunft die Arbeit erleichtern oder sie ersetzen? Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele Menschen in Deutschland Angst vor Jobverlust durch KI haben.
Gibt es den Content Overload? Haben wir mehr Inhalte als wir konsumieren können? Die Antwort ist ein eindeutiges „Ja“. Um in der digitalen Inhaltswelt nachhaltig Gehör zu finden, kommt es auf einen Faktor ganz besonders an.
Spätestens seit ChatGPT ist Künstliche Intelligenz in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Eine aktuelle Studie untersucht, wie die Deutschen ChatGPT nutzen und wie sie den Einsatz von KI in anderen Bereichen bewerten.
Künstliche Intelligenz sorgt für Schlagzeilen – und könnte das Banking, wie wir es kennen, für immer verändern. Conversational AI kann dazu beitragen, großartige Kundenerlebnisse zu schaffen und gleichzeitig die Finanzindustrie vor Betrug schützen.
Bei den meistgelesenen Beiträgen im Monat Juli standen neben der Generation Z vor allem die Themen generative Künstliche Intelligenz und ChatGPT im Mittelpunkt des Leserinteresses.
Intelligente Modelle haben die Chance, die Finanzbranche zu revolutionieren – von der Betrugserkennung bis hin zu personalisierten Kundenerlebnissen. Der Einsatz von KI-Modellen in der Produktion stellt die Finanzinstitute jedoch vor erhebliche Herausforderungen.
