In einem Kontext, in dem technologische Innovationen die Standards für Leistung und Effizienz neu definieren, sticht das Programm 'AI for Efficiency" von BNP Paribas, das in Zusammenarbeit mit Artefact entwickelt wurde, als ehrgeiziges Modell für die Umgestaltung des Geschäftsbankwesens durch artificial intelligence 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: KI für mehr Effizienz

Das mit Artefact entwickelte Programm ’AI for Efficiency“ von BNP Paribas zielt darauf ab, das kommerzielle Bankgeschäft durch KI zu verändern. Mit dem Fokus auf Leistung, Effizienz und Wertschöpfung verkörpert dieses Projekt eine ehrgeizige und strukturierte Vision der KI-Integration 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 Schwerpunkte sorgen für den sinnvollen Einsatz von KI unter Einhaltung der Vorschriften und für eine nachhaltige positive 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 sorgen gleichzeitig für Konsistenz zwischen angewandter Forschung, Risikomanagement und technologischer Anpassung.

Anwendungsfälle: Konkrete Beispiele für die Auswirkungen von KI

Das Programm umfasst mehrere KI-Anwendungsströme:

  • 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 Bearbeitung von Kundendateien und verbessern so die Geschwindigkeit und Qualität der Dienstleistungen, insbesondere bei Hypothekendarlehen.

  • Generative Assistenten: Diese Tools bieten Lösungen zum Abrufen von Informationen in natürlicher Sprache sowohl für Kunden als auch für Mitarbeiter und erleichtern so die Interaktion und Entscheidungsfindung.

  • Marketing und Interaktionen: Prädiktive Modelle optimieren Marketingkampagnen und die Effektivität von Antworten auf Kundenanfragen und sorgen für 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 KI-Experten validiert wurde.”
Jérémie CORNET VUCKOVIC, beratender Direktor bei Artefact

Wichtige Erfolgsfaktoren: Wert, Industrialisierung und Verantwortlichkeit

  • 1. Fokus auf Wert: Jedes Projekt wird auf der Grundlage seiner direkten Auswirkungen auf die Bank und ihre Kunden bewertet. Dies gewährleistet eine strategische Ressourcenzuweisung und den optimalen Einsatz von Lösungen.

  • 2. Industrialisierung: Die Einrichtung einer Factory 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 KI und multimodale Modelle bieten vielversprechende Perspektiven, erfordern aber ständige Überwachung, um an der Spitze zu bleiben

  • Kohlenstoff-Fußabdruck und Energiekosten: Die Verringerung der Umweltauswirkungen von KI-Modellen ist eine Priorität, insbesondere 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: Bei den eingesetzten Lösungen wird besonders auf Fairness, Transparenz und Compliance geachtet.

“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 KI-Programms bei BNP Paribas