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.
Eine aktuelle Studie untersucht Trends der Softwarelandschaft und wie sich Sicherheitspraktiken entlang dieser Trends entwickeln. Für Softwaresicherheit bei Finanzdienstleistern sind demnach zwei Faktoren besonders wichtig.
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.
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.
Eine aktuelle Studie zeigt: Die verbesserte Nutzung von Daten ist eine wichtige Voraussetzung, damit Chief Financial Officer in Banken eine aktivere Rolle im Hinblick auf die strategische Steuerung einnehmen können.
Prozessautomatisierung mithilfe digitaler Dokumente? Ein guter Anfang, ganz so einfach ist es jedoch nicht. Denn digitale Unterlagen statt Papierdokumente führen nicht automatisch zu effizienteren Prozessen und geringerem Fehlerrisiko.
Fünf Thesen sollen zeigen, wie Digitalisierung mit Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und optimierter Entscheidungsfindung das Privatkundengeschäft auf ein neues Level bringt und wie Retail-Banken diese neuen Möglichkeiten nutzen können.
Daten sind das Gold der Banken. Künstliche Intelligenz hilft ihnen dabei, diesen Schatz zu heben. Sie kann nicht nur die steigende Informationsflut beherrschbar machen, sondern auch helfen, erhebliche Wissens- und Effizienzvorsprünge zu erzielen.
Crowdfinanzierer schließen die digitale Lücke beim Kreditantrag. Durch die technologiegestützte Ermittlung der Kreditausfallprognose arbeiten sie deutlich schneller als traditionelle Banken. Davon profitieren sowohl Kreditnehmer als auch Investoren.
Schnellere Finanzsimulationen und bessere Lösungen für Portfoliooptimierung sind potenzielle Anwendungen, die Quantencomputing für die Finanzbranche interessant machen. Für den effizienten Einsatz, benötigt man nicht nur Hardware, sondern auch qualifizierte Fachkräfte.
2021 geht es für viele Banken darum, sich nach dem Fahren auf Sicht auch wieder mit der strategischen Zukunft zu befassen. Technologisch betrachtet gehören Quantencomputer auf jeden Fall auf das Themenradar, auch weil sie die IT von heute verändern werden.
Sind Big Data und Augmented Analytics nur Schlagwörter, die bald wieder aus dem Gedächtnis und den Systemen im Banking verschwunden sind? Oder können sie die Zukunft des Banking mit neuen nie gesehenen Innovationsmöglichkeiten versorgen?
In den letzten Jahren ist die Digitalisierung des Bankgeschäfts weit fortgeschritten. Die Corona-Pandemie hat dies nochmals beschleunigt. Vor allem Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz bieten den Instituten enorme Chancen.
Von der Mustererkennung bis zur Robotik – die Praxis der Künstlichen Intelligenz besteht heute größtenteils in Anwendungen Maschinellen Lernens. Ihre erfolgreiche Nutzung braucht den klaren Blick auf das Mögliche und ein unterstützendes Transformationsmanagement.
Das Thema Künstliche Intelligenz beherrscht seit einiger Zeit die Diskussionen auch in der Finanzbranche. Doch was genau ist KI und wie funktioniert sie? Beispiele aus der Finanzbranche und Erkenntnisse aus der Wissenschaft sollen dies zeigen.
Die Zeiten ändern sich. Genauer gesagt: Sie ändern sich sogar rasant. Künstliche Intelligenz ist zum großen Hoffnungsträger der Finanzbranche geworden, der kritische Ereignisse wie die Finanzkrise verhindern soll. Doch kann dies tatsächlich gelingen?
Von der Medizin bis zum Marketing: Maschinelles Lernen revolutioniert viele Branchen. Insbesondere für Versicherungen und Banken ergeben sich Riesenchancen. Denn sie sitzen auf einem kostbaren Schatz: Bestands- und Kontodaten. Diesen Schatz können sie nur mit systematischer Analyse heben.
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.
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.
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.
Noch immer sind handgeschriebene Schecks anerkanntes und genutztes Zahlungsmittel. Ihre Echtheit lässt sich allerdings nur aufwändig prüfen. Dank Künstlicher Intelligenz macht ein neues Tool die Prüfung einfacher und kostengünstiger.
Digitale Plattformen bestimmen zunehmend die Wertschöpfung bei Finanzdienstleistern. Für ein erfolgreiches Angebot von Produkten und Services in der Plattformökonomie müssen Kreditinstitute verschiedene Technologien wie ein Start-up beherrschen.
Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz und ihr Nutzen für den Bereich Finanzdienstleistung werden intensiv diskutiert. Vor allem Machine Learning verspricht für das Banking der Zukunft enorme Möglichkeiten, die es zu nutzen gilt.
Das Buch „Künstliche Intelligenz – Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg“ soll helfen, neue Technologien und Anwendungspotenziale der künstlichen Intelligenz besser zu verstehen und einzuordnen. Bank Blog Leser haben die Chance, ein Exemplar zu gewinnen.
Auch wenn die Digitalisierung viele Möglichkeiten der Vereinfachung bietet, ist das Managen von Forderungen für viele Unternehmen ein Buch mit sieben Siegeln. Eine aktuelle Studie zeigt die Herausforderungen für Forderungsmanager bis 2020.
Große Technologie-Unternehmen investieren aktuell massiv in Systeme, die durch Einsatz Künstlicher Intelligenz Spracherkennung und -steuerung erlauben. Auch und gerade für Banken und Sparkassen stellt Voice Banking eine große Chance dar.
Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz läuten die vierte industrielle Revolution ein. Eine McKinsey-Studie sieht dahinter ein größeres Potential als bei der Einführung anderer grundlegender neuer Technologien.
