AI Finance Summit von Artefact 17. September 2024 – Paris
Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Eröffnungsvortrag von Adrien Vesteghem, Leiter AI bei BNP Paribas.
Einführung und Schwerpunkt auf AI Unternehmen
Adrien Vesteghem stellte zu Beginn seiner Keynote klar, dass sich seine Arbeit im Gegensatz zu gängigeren AI wie selbstfahrenden Autos oder der Erstellung von Inhalten darauf konzentriert, AI zu nutzen AI einen Mehrwert für die Geschäftsabläufe zu schaffen. Er betonte, wie wichtig es sei, den erwarteten Nutzen von AI auf der Grundlage des Reifegrades eines Unternehmens zu ermitteln, und wies darauf hin, dass selbst Untätigkeit zu gewissen passiven, AI Vorteilen führen könne. Die aktive Einführung von AI jedoch einen erheblichen Mehrwert bieten, beginnend mit einem „einfachen generativen“ Ansatz, der die betriebliche Effizienz steigern und die Margen um etwa 5 % erhöhen könnte.
Data und MLOps
Im AI bei BNP Paribas bestand der nächste Schritt darin, Kompetenzen in den Bereichen data und Machine Learning Operations (MLOps) zu erwerben. Vesteghem verglich diese Phase mit der Arbeit von „Goldgräbern“, die nach hochwertigen AI suchen, durch die sich die Margen um weitere 10 % steigern lassen. Er berichtete, dass sich BNP Paribas bereits seit mehreren Jahren auf dieser Stufe befinde, und erklärte, dass es in dieser Phase darum gehe, AI unternehmensweit einzusetzen und wertvolle „Goldklumpen“ aufzudecken. Vesteghem betonte, dass die Identifizierung und Umsetzung dieser Anwendungsfälle entscheidend zur Weiterentwicklung AI von BNP Paribas beigetragen habe.
Der globale AI : Integration und Skalierung
Die dritte Stufe der AI ist laut Vesteghem AI globaler AI , bei AI AI allen Geschäftsbereichen integriert wird, um den Wert zu steigern und die Margen potenziell um bis zu 25 % zu erhöhen. Vesteghem betont jedoch, wie wichtig es ist, von einem anwendungsfallorientierten Ansatz zu einer produktorientierten Denkweise überzugehen. Als Beispiel nennt er die Bündelung verschiedener Geschäftsanforderungen in einem AI für personalisierte Kundeninhalte, wodurch Ressourcen optimiert und Kosten gesenkt werden.
Beispiel für einen intelligenten Posteingang: Vom Anwendungsfall zum AI
Um den produktbasierten Ansatz näher zu erläutern, berichtete Vesteghem von einem Projekt namens „Smart Inbox“, das ursprünglich als einfache Lösung zur E-Mail-Triage gedacht war. Obwohl das Projekt zunächst einen negativen ROI zu haben schien, erkannte das Team im Laufe der Zeit sein Potenzial als AI . Der Smart Inbox entwickelte sich zu einer umfassenderen Lösung, die Funktionen wie automatisierte E-Mail-Antworten und Dokumentenmanagement integrierte. Diese Transformation zeigte, wie wertvoll es ist, über einzelne Anwendungsfälle hinauszuschauen und in skalierbare AI zu investieren, die breitere geschäftliche Anforderungen erfüllen.
Halten Sie Ausschau nach langfristigen Wertsteigerungen
Vesteghems wichtigste Erkenntnis war, „weit vorauszuschauen“ und AI nicht voreilig aufzugeben. Er betonte, dass eine langfristige Vision die Weiterentwicklung einfacher Lösungen zu komplexen Produkten ermögliche, wie es beim „Smart Inbox“ der Fall war. Sein zweiter Ratschlag lautete, „tief zu blicken“ und bestehende Lösungen kontinuierlich zu hinterfragen. Er berichtete von einer Erkenntnis aus einem AI Dokumentenverarbeitung, bei dem die anfängliche Genauigkeit von 50 % durch eine Neubewertung der Technologie und die Entscheidung für effektivere Open-Source-Lösungen deutlich verbessert und auf 90–99 % gesteigert werden konnte.
AI messen und Risiken mindern
In seiner dritten und letzten Lektion betonte er, wie wichtig es ist, die Wirksamkeit von AI zu „messen“, insbesondere beim Einsatz generativer AI. Vesteghem berichtete, wie die Befürchtung hinsichtlich AIGrenzen AI, wie beispielsweise Halluzinationen, das Unternehmen dazu veranlasste, mit externen Partnern wie J. Gard zusammenzuarbeiten, um Risiken zu bewerten und zu messen. Dies half BNP Paribas dabei, Risiken in kundenorientierten AI , wie beispielsweise generativen Chatbots, besser zu mindern – was für das risikosensible Umfeld des Bankensektors von entscheidender Bedeutung ist.
Fazit
Adrien Vesteghem schloss seine Keynote mit Überlegungen zu den möglichen zukünftigen AI bei BNP Paribas. Auch wenn die Zukunft ungewiss ist, zeigte er sich zuversichtlich, dass kontinuierliches Lernen und Anpassen zu neuen Erkenntnissen führen werden, und beendete seinen Vortrag mit einer optimistischen Botschaft und einer Einladung zur weiteren Diskussion.

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