In einem Kontext, in dem technologische Innovationen die Standards für Leistung und Effizienz neu definieren, hebt sich das ProgrammAI for Efficiency" von BNP Paribas, das in Zusammenarbeit mit Artefact entwickelt wurde, als ehrgeiziges Modell für die Umgestaltung von Geschäftsbanken durch artificial intelligenceigenz hervor.

Dieses Projekt zeigt, wie ein strukturierter, wertorientierter Ansatz nicht nur Prozesse optimieren, sondern auch die Herausforderungen einer sich ständig weiterentwickelnden Branche bewältigen kann.

Das kommerzielle Bankwesen verändern: AI für mehr Effizienz

Das mit Artefact entwickelte Programm "AI for Efficiency" von BNP Paribas zielt darauf ab, das kommerzielle Bankgeschäft durch AI zu verändern. Mit dem Fokus auf Leistung, Effizienz und Wertschöpfung verkörpert dieses Projekt eine ehrgeizige und strukturierte Vision der AI in Bankprozesse.

Programmstruktur: Ein umfassender und pragmatischer Ansatz

Das in sechs Monaten gestartete Programm "AI for Efficiency" stützt sich auf drei wichtige Säulen: Wertschöpfung, Industrialisierung und Risikomanagement. Diese Schwerpunktbereiche gewährleisten den relevanten Einsatz von AI unter Einhaltung der Vorschriften und der Schaffung einer nachhaltigen positiven Wirkung. Eine "Fabrik", die für die Industrialisierung verantwortlich ist, garantiert die Nachhaltigkeit von Innovationen, während ein Kompetenzzentrum das Programm durch vier Schlüsselbereiche vorantreibt: Expertise, Wert, Erforschung und Abdeckung. Diese Bereiche fördern die Innovation und gewährleisten gleichzeitig die Kohärenz zwischen angewandter Forschung, Risikomanagement und technologischer Anpassung.

Anwendungsfälle: Konkrete Beispiele für die Auswirkungen von AI

Das Programm umfasst mehrere AI :

  • Betrug: Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren das Kundenverhalten, um Anomalien zu erkennen und verschiedene Arten von Betrug zu verhindern, z. B. verdächtige Überweisungen.

  • Verarbeitung von Dokumenten: OCR (Optical Character Recognition) und NLP beschleunigen die Verarbeitung von Kundendateien und verbessern so die Geschwindigkeit und Qualität der Dienstleistungen, insbesondere bei Hypothekendarlehen.

  • Generative Assistenten: Diese Tools bieten Lösungen für die Informationsbeschaffung in natürlicher Sprache sowohl für Kunden als auch für Mitarbeiter und erleichtern die Interaktion und Entscheidungsfindung.

  • Marketing und Interaktionen: Prognosemodelle optimieren Marketingkampagnen und die Effektivität von Antworten auf Kundenanfragen und gewährleisten einen personalisierten und relevanten Service.

"Wir haben das Projekt geleitet, weil es einen Mehrwert schafft, der von den Geschäftsbereichen und Abteilungen geschätzt und befürwortet und von AI validiert wurde."
Jérémie CORNET VUCKOVIC, Beratungsdirektor bei Artefact

Zentrale Erfolgsfaktoren: Wert, Industrialisierung und Verantwortlichkeit

  • 1. Konzentration auf den Wert: Jedes Projekt wird auf der Grundlage seiner direkten Auswirkungen auf die Bank und ihre Kunden bewertet. Dies gewährleistet eine strategische Ressourcenzuweisung und eine optimale Lösungsübernahme.

  • 2. Industrialisierung: Die Einrichtung einer Fabrik stellt sicher, dass die entwickelten Lösungen über das Demonstrationsstadium hinausgehen und nachhaltig in die Bankprozesse integriert werden.

Herausforderungen und nächste Schritte: Der Einsatz für eine nachhaltige Transformation

  • Schnelle technologische Entwicklung: Generative AI und multimodale Modelle bieten vielversprechende Perspektiven, erfordern aber eine ständige Überwachung, um an der Spitze zu bleiben

  • Kohlenstoff-Fußabdruck und Energiekosten: Die Verringerung der Umweltauswirkungen von AI ist eine Priorität, vor allem durch Partnerschaften mit Unternehmen wie Mistral.

  • Entwicklung von Fertigkeiten: Die Ausbildung und Bindung von Talenten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines hohen Niveaus an Fachwissen und Innovation.

  • Risikomanagement: Besonderes Augenmerk wird bei den eingesetzten Lösungen auf Fairness, Transparenz und Compliance gelegt.

"Damit diese Initiative in den nächsten zwei Jahren Bestand haben kann, muss sie industrialisiert werden. Sie muss vollständig in die Prozesse der Bank oder des Unternehmens integriert werden".
Adrien VESTEGHEM, Leiter des AI bei BNP Paribas