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Mit KI Wirkung erzielen: Die menschlichen Qualitäten, die sie besser funktionieren lassen können

Obwohl allgemeines Einvernehmen darüber herrscht, dass KI in den kommenden Jahrzehnten die meisten Branchen verändern wird, hat eine aktuelle BCG-Umfrage unter 2.700 Unternehmen ergeben, dass nur 11% der Einsatz von KI einen nennenswerten Nutzen und Einfluss gezeigt hat. Tatsächlich haben es nur wenige geschafft, über Pilotprojekte hinauszuwachsen. Mit bescheidenen Investitionen in spezifische KI-Anwendungsfälle können die 11% der erfolgreichen Unternehmen bis zu 6% mehr Umsatz generieren, und wenn die Investitionen steigen, kann sich die Umsatzwirkung von KI auf 20% oder mehr verdreifachen. Die fortschrittlichsten Unternehmen schneiden auch bei anderen KPIs besser ab. Aber was ist mit den anderen 90% der Unternehmen, die sich abmühen, irgendeine Art von Wirkung zu zeigen? Welche Eigenschaften haben die erfolgreichen Unternehmen, die den anderen fehlen?

Wie GenAI dabei hilft, Chinas äußerst beliebte soziale Plattform Little Red Book zu vergrößern

Edouard de Mézerac, CEO von Artefact APAC, verrät, was hinter dem Vorhang von Little Red Book, auch bekannt als Xiaohongshu, Chinas Social Media Kanal, steckt. Die App, die von ihren Nutzern einfach Red genannt wird, hat sich zu einer der angesagtesten sozialen Plattformen in China entwickelt. Die 2013 ursprünglich als grenzüberschreitender Shopping-Hub gegründete Plattform mit Sitz in Shanghai hat sich mit über 300 Millionen monatlich aktiven Nutzern zu einem unverzichtbaren Bestandteil der chinesischen Social-Media-Landschaft entwickelt. Mit über 80 Millionen Community-Sharern und 90% nutzergenerierten Inhalten ist die einzigartige Mischung aus sozialen Medien und E-Commerce darauf ausgerichtet, das Leben der Nutzer zu inspirieren, indem sie ihnen die Möglichkeit geben, ihre Erfahrungen in Bildern, Videos und Texten zu teilen.

KI in Singapur und China: Chancen und Herausforderungen für multinationale Unternehmen

In einem wöchentlichen Video-Update berichtete Edouard de Mézerac, CEO von Artefact APAC, dass der stellvertretende Premierminister von Singapur “eine beträchtliche Investition von einer Milliarde Singapur-Dollar (ca. 750 Mio. USD) über die nächsten drei bis fünf Jahre angekündigt hat, um die KI-Kapazitäten des Landes zu stärken”. Diese Initiative ist nicht nur ein weiterer Vorstoß in die KI-Entwicklung, sondern sie spiegelt Singapurs strategischen Ansatz wider, KI in seine Kernindustrien zu integrieren. Zwei Aspekte stechen bei der KI-Strategie Singapurs hervor: die geschäftliche Anwendung und die regulatorische Weitsicht.

Steve Rosenblum, Gründer von Libertify , und Vinit Srivastava, Mitbegründer & CEO von MerQube, bei AI for Financial Services NYC - Elevate Client Engagement & Boost Revenue

In diesem Vortrag gab der Gründer von Libertify Einblicke in seine innovativen Lösungen, die den Umgang mit Kunden im Finanzdienstleistungssektor verändern sollen. Libertify, ein Unternehmen mit Niederlassungen in New York, Dubai und Hongkong, nimmt sich eines großen Problems in der Branche an: der Komplexität langwieriger, Compliance-lastiger Dokumente, die Kunden oft übersehen oder ignorieren. Diese Dokumente, die für regulatorische Zwecke unerlässlich sind, werden häufig nicht gelesen, was zu Compliance-Risiken und verpassten Chancen zur Umsatzgenerierung führt.

Charlie Flanagan, Head of AI bei BAM, und Adam Wenchel, CEO & Gründer von Arthur AI, bei AI for Financial Services NYC - Driving Smarter Investments

Adam Wenchel, Mitbegründer und CEO von Arthur, begrüßt Charlie Flanigan, Leiter der KI bei Balyasny Asset Management. BAM ist ein großer Hedgefonds, der $21 Milliarden in verschiedenen Märkten verwaltet. Charlie unterstreicht die Bedeutung des zentralisierten Teams für angewandte KI, das aus sechs Ingenieuren und sechs Forschern besteht, die Tools zur Verbesserung der Effizienz und Produktivität von Investitionen entwickeln.

Johan Bryssinck, Programmleiter für AI/ML bei Swift, Chalapathy Neti, Leiter der AI/ML-Plattform bei Swift, & Tobias Hann, CEO Mostly AI - Global Financial Crime Prevention

Die Diskussion konzentriert sich auf die großen Herausforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche, insbesondere in Bezug auf Finanzkriminalität, Betrug und Geldwäschebekämpfung. Diese Probleme verursachen weltweit schätzungsweise Kosten in Höhe von $480 Milliarden. Die Bewältigung dieser Probleme in großem Maßstab erfordert kollaborative Innovation, vor allem weil data über mehrere Silos verstreut ist.

Dr. Sai Zeng, Head of AI CoE & Distinguished Engineer bei UBS, bei AI for Financial Services NYC - AI Successes in Investment Management

Bei UBS leitet Sai Zeng die Umsetzung von KI-gesteuerten Strategien zur Verbesserung des data-Managements, der Risikoreduzierung und der operativen Effizienz in allen Konzernfunktionen der Bank.

Abdelaziz Benyahya, CTO bei AXA AFRICA, bei AI for Financial Services NYC - Der Weg zu wertorientierter KI: Eine Geschichte aus Afrika

Abdelaziz Benyahya verfügt über umfangreiche Erfahrungen in der Unternehmensberatung aus seiner Zeit bei Accenture und lehrt außerdem Business Strategy und Design Thinking an der ESSEC Business School. Seine Rolle bei AXA konzentriert sich auf die Leitung von Initiativen zur digitalen Transformation und Innovation in der Region.

Richard Falk-Wallace, Mitbegründer & CEO von ARCANA, bei AI for Financial Services NYC - Risikomodellierung & Performance im Zeitalter von AI / ML

Richard Falk-Wallace ist CEO und Mitbegründer von Arcana, einem Unternehmen, das sich darauf konzentriert, institutionellen Anlegern die Möglichkeit zu geben, Portfoliorisiken zu verstehen und die Performance mit Hilfe ausgefeilter data-Analysen zu optimieren. Er hat einen Abschluss von der Columbia University und verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Finanzsektor.