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ChatGPT hat einen wahren Hype rund um künstliche Intelligenz ausgelöst. Doch was kann KI wirklich leisten? Ein Blick auf neun mögliche Einsatzbereiche in der Finanz- und Investitionsentscheidung von Banken zeigt: Die Anwendungen sind breit gefächert.
Unternehmen geben Millionen für die neuesten Technologien und künstliche Intelligenz aus. Doch um das volle Potenzial von Daten zu nutzen, müssen Banken und Versicherungen einen Kulturwandel durchlaufen – einen Haltungswechsel hin zu einer Data Culture.
KI bietet Banken viele Chancen – wenn die richtigen Use Cases gefunden und Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter nachhaltig für die technologischen Möglichkeiten begeistert werden. Doch wie überwindet man anfängliche Herausforderungen und hebt das Potenzial? Ein Leitfaden!
Die von der EU dargelegten Schlüsselprinzipien für vertrauenswürdige KI fordern von Banken eine integrierte Orchestrierungsplattform für datengesteuerte Entscheidungen. Diese muss durchgängig Compliance und Governance sicherstellen.
Virtuelle Assistenten haben das Potenzial, die Kundenberatung im Finanzsektor grundlegend zu verändern und auf ein neues Level zu heben. Personalisierte Beratung wird dabei zum neuen Standard.
Das Metaverse nur ein Hype? Digitale Assets, Tokenisierung und digitale Identitäten schaffen neue Möglichkeiten und Herausforderungen für traditionelle Finanzinstitute. Wenn wir über die Zukunft des Geldes im Metaverse sprechen, sprechen wir über „Metamoney”.
Künstliche Intelligenz ist aus der Bankenwelt nicht mehr wegzudenken, birgt aber auch Risiken. Banken sollten die Treiber hinter sicherer und ethischer KI kennen und wissen, welche Aspekte für die Umsetzung vertrauenswürdiger KI wichtig sind.
Die Absicherung gegen Cyberkriminalität ist eine große Herausforderung für Organisationen. Das Buch „Cybersicherheit für Unternehmen“ von Larry Clinton bietet wertvolle Strategien dafür. Bank-Blog-Leser haben die Chance, ein Exemplar zu gewinnen.
Die Vorteile generativer KI für Banken sind unbestritten. Dennoch setzen zu wenige Finanzinstitute in Deutschland und weltweit GenAI produktiv ein. Das muss sich dringend ändern, wenn Banken ihre Wettbewerbsfähigkeit nicht gefährden wollen.
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.
