In einem Umfeld, in dem technologische Innovationen die Maßstäbe für Leistung und Effizienz neu definieren, sticht das in Zusammenarbeit mit Artefact entwickelte ProgrammAI Efficiency“ von BNP Paribas als ehrgeiziges Modell für die Transformation des Firmenkundengeschäfts 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.

Die Transformation des Firmenkundengeschäfts: AI mehr Effizienz

Das gemeinsam mit Artefact entwickelte ProgrammAI “ von BNP Paribas zielt darauf ab, das Firmenkundengeschäft mithilfe von AI zu transformieren. Durch die Konzentration auf Leistung, Effizienz und Wertschöpfung verkörpert dieses Projekt eine ehrgeizige und strukturierte Vision für AI in Bankprozesse.

Programmstruktur: Ein umfassender und praxisorientierter Ansatz

Das in sechs Monaten ins Leben gerufene ProgrammAI “ stützt sich auf drei zentrale Säulen: Wertschöpfung, Industrialisierung und Risikomanagement. Diese Schwerpunkte gewährleisten den sinnvollen Einsatz von AI Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und sorgen für nachhaltige positive Auswirkungen. Eine für die Industrialisierung zuständige „Factory“ garantiert die Nachhaltigkeit von Innovationen, während ein Kompetenzzentrum das Programm in vier Schlüsselbereichen vorantreibt: Fachwissen, Wertschöpfung, Erforschung und Reichweite. Diese Bereiche fördern Innovation und sorgen gleichzeitig für Kohärenz zwischen angewandter Forschung, Risikomanagement und technologischer Anpassung.

Anwendungsfälle: Konkrete Beispiele für AI

Das Programm umfasst mehrere Anwendungsbereiche AI :

  • Betrug: Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren das Kundenverhalten, um Anomalien zu erkennen und verschiedene Arten von Betrug, wie beispielsweise verdächtige Überweisungen, zu verhindern.

  • Dokumentenverarbeitung: 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 zur Informationsbeschaffung in natürlicher Sprache sowohl für Kunden als auch für Mitarbeiter und erleichtern so die Interaktion und Entscheidungsfindung.

  • Marketing und Interaktionen: Vorhersagemodelle optimieren Marketingkampagnen und die Effektivität der Reaktion auf Kundenanfragen und gewährleisten so einen persönlicheren und relevanteren Service.

„Wir haben das Projekt geleitet, weil es einen Mehrwert schafft, der von den Geschäftsbereichen und Abteilungen eingeschätzt und befürwortet sowie von AI bestätigt wurde.“
Jérémie CORNET VUCKOVIC, Beratungsdirektor bei Artefact

Entscheidende Erfolgsfaktoren: Mehrwert, Industrialisierung und Verantwortlichkeit

  • 1. Fokus auf den Mehrwert: Jedes Projekt wird anhand seiner direkten Auswirkungen auf die Bank und ihre Kunden bewertet. Dies gewährleistet eine strategische Ressourcenzuweisung und die Einführung optimaler Lösungen.

  • 2. Industrialisierung: Die Einrichtung einer Factory stellt sicher, dass entwickelte Lösungen die Demonstrationsphase hinter sich lassen und nachhaltig in die Bankprozesse integriert werden.

Herausforderungen und nächste Schritte: Was bei einer nachhaltigen Transformation auf dem Spiel steht

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

  • CO₂-Bilanz und Energiekosten: Die Verringerung der Umweltbelastung durch AI hat Priorität, insbesondere durch Partnerschaften mit Unternehmen wie Mistral.

  • Kompetenzentwicklung: Die Ausbildung und Bindung von Talenten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines hohen Niveaus an Fachkompetenz und Innovation.

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

„Damit diese Initiative in den nächsten zwei Jahren Bestand hat, muss sie institutionalisiert werden. Sie muss vollständig in die Prozesse der Bank oder des Unternehmens integriert werden.“
Adrien VESTEGHEM, Leiter AI bei BNP Paribas