Dabei geht es um Effizienz, Umfang und Fähigkeiten. KI ermöglicht es Banken, bestehende Aufgaben schneller auszuführen, ein breiteres Spektrum an Risiken abzudecken (Risiken A, B und C statt nur A) und bisher unmögliche Aufgaben zu erfüllen, wie z.B. die Analyse riesiger Dokumentenmengen für die Sentimentanalyse im Aktienresearch.
CNP Assurances ist als führender internationaler Akteur vor allem in Europa und Lateinamerika tätig und hält die Position des zweitgrößten Kreditversicherers in Frankreich und des drittgrößten Versicherers in Brasilien. Das Unternehmen arbeitet auf der Grundlage eines robusten B2B2C-Modells und unterhält langfristige Vereinbarungen mit großen Bankpartnern wie La Banque Postale und Caixa Econômica Federal, während es auch offene Modelle mit Einzelhändlern und Maklern nutzt. Finanziell erwirtschaftet die Gruppe ein Nettoergebnis von 1,5 Milliarden Euro und ist für ihr Engagement im Bereich ESG anerkannt und gehört zu den Top 9% der nachhaltigen Unternehmen weltweit.
Bei Adopt AI wird er untersuchen, wie Innovation und artificial intelligence die Versicherungsbranche verändern. KI ermöglicht es den Versicherern, einen individuelleren und nachhaltigeren Schutz anzubieten, der auf tieferen Kundenkenntnissen beruht.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie die agentische Lösung AI die Marketingmessung revolutioniert, indem sie Analysen automatisiert, Entscheidungen unterstützt und die Umsetzung über den gesamten Trichter hinweg beschleunigt.
Auf dem jüngsten TCG Retail Summit machte sich Edouard de Mézerac daran, Klarheit in den Wirrwarr rund um AI zu bringen. Seine Botschaft: Die Ära der vereinzelten Anwendungsfälle ist vorbei. Was nun folgt, ist etwas weitaus Strukturierteres und weitaus Anspruchsvolleres. Jahrelang haben Unternehmen mit AI in isolierten Nischen experimentiert, die als “Farbpunkte” im gesamten Unternehmen bezeichnet wurden. Nützlich, vielleicht. Transformativ? Nicht ganz. Jetzt verschiebt sich das Terrain. Bei Agentic AI geht es nicht darum, eine weitere Technologieebene hinzuzufügen. Es geht darum, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, von Anfang bis Ende neu zu überdenken.
Ein Patient wacht mit wiederkehrenden Rückenschmerzen auf und fragt einen AI-Assistenten, was er tun soll. Die App überprüft die Krankengeschichte, stellt eine frühere Verschreibung fest und schlägt vor, auf ein anderes entzündungshemmendes Mittel umzusteigen. Ihr Wirkstoff wird dabei nicht erwähnt. Wenn der Patient am Nachmittag seinen Arzt aufsucht, um sich ein Rezept ausstellen zu lassen, ist der Rahmen bereits abgesteckt.
Stellen Sie sich vor, ein Finanzvorstand prüft die Ausgaben für das Quartal cloud. Das AI-Team legt ein überzeugendes Diagramm vor: Die Inferenzkosten pro Token sind im Vergleich zum Vorjahr um 75% gesunken. Die Modelle sind schneller, die APIs sind günstiger, und der Anbieter gewährt Mengenrabatte. Alles deutet auf Einsparungen hin. Dann trifft die eigentliche Rechnung ein, und der Gesamtbetrag ist höher als im letzten Quartal.
In der sich rasch wandelnden Private-Equity-Landschaft geht es längst nicht mehr nur um einfache Finanzkonstrukte. Heute wird die Wertschöpfung zunehmend von der Fähigkeit eines Unternehmens bestimmt, data zu nutzen. Auf der zweiten Ausgabe der Konferenz „AI for Alternative Investment (AI x AI)“ unterhielt sich Arthur Garnier mit Elina Ashkinazi-Ildis, um den Weg vom theoretischen AI-Potenzial zu greifbarer operativer Exzellenz zu beleuchten.
Das neue E-Book von Artefact mit dem Titel „Scaling Data Collaboration in the AI Era“ untersucht, wie Unternehmen einen höheren Mehrwert erzielen können, indem sie data-Silos aufbrechen und eine nahtlose teamübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von AI hängt der Erfolg nicht nur von der Technologie ab, sondern auch von der Fähigkeit, data, Menschen und Prozesse effektiv miteinander zu verknüpfen. Das E-Book zeigt auf, wie moderne Ansätze für die Zusammenarbeit im Bereich data schnellere Erkenntnisse, eine stärkere Governance und wirkungsvollere, AI-gesteuerte Ergebnisse ermöglichen und data so zu einem echten strategischen Vorteil machen.
