ODDO BHF & INDOSUEZ WEALTH MANAGEMENT auf der AI Finance“ von Artefact AI Private Banking und Finanzdienstleistungen

Das Private Banking ist ein sehr persönlicher Bereich der Finanzdienstleistungen, und beide Banken sprachen über ihre AI . Eine Bank, AI mit AI begann, hat einen AI Investmentfonds aufgelegt und Algorithmen für gezielte Wertpapiergeschäfte eingesetzt. Die andere Bank startete mit NLP, um reports Vermögensverwalter zusammenzufassen, und testet derzeit Anwendungsfälle für Generative KI, wie Übersetzungen, Sprach-zu-Text-Umwandlung und data .

Beide Banken haben verschiedene AI getestet. Ein Schwerpunkt liegt darauf, den Mitarbeitern im Kundenkontakt die Möglichkeit zu geben, Besprechungen zu optimieren, Kundenaktivitäten zu verwalten und personalisierte Aufgabenlisten zu erstellen. AI Bankmitarbeitern AI , komplexe Abläufe zu bewältigen, sodass sie mehr Zeit für ihre Kunden haben. Die Herausforderung besteht jedoch darin, wirkungsvolle Anwendungsfälle mit der operativen Machbarkeit in Einklang zu bringen und den Mitarbeitern sinnvolle Unterstützung zu bieten, ohne die täglichen Arbeitsabläufe unnötig zu verkomplizieren.

Vertrauen und Personalisierung sind in der Vermögensverwaltung von entscheidender Bedeutung. AI ersetzt nicht die zwischenmenschliche Interaktion, sondern AI , die Fähigkeiten der Bankmitarbeiter zu stärken, damit diese ihre Kunden effektiv betreuen können. Durch den Einsatz interner Tools – wie beispielsweise in CRM-Systeme integrierte Chatbots – erhalten Bankmitarbeiter umsetzbare Erkenntnisse über ihre Kunden, die ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Beide Banken betrachten AI ein Instrument, das die für das Private Banking so wichtigen persönlichen Kundenbeziehungen ergänzt, anstatt sie zu ersetzen.

Den Return on Investment von AI nachzuweisen, ist komplex, doch beide Banken legen großen Wert auf Agilität. Die Strategie sieht schnelle, kleine Investitionen mit rascher Validierung vor, um Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Geldgeber zu stärken. Eine Bank setzt Design-Sprints ein, um Konzepte vor größeren Investitionen zu validieren, während beide davon überzeugt sind, dass AI die Branche erheblich beeinflussen AI . Sie vermeiden es jedoch, voreilige Schlüsse zu ziehen, und konzentrieren sich stattdessen auf langfristige Gewinne.

Die Industrialisierung und Skalierung AI stellt nach wie vor eine Herausforderung dar. Altsysteme, sich weiterentwickelnde Tech-Stacks und neue Qualifikationsanforderungen in data und AI dabei Hindernisse AI . Beide Banken investieren in die Einstellung von Fachkräften wie data und ML-Experten und fördern gleichzeitig die Weiterbildung ihrer bestehenden Mitarbeiter, um die Kontinuität zu gewährleisten. Trotz der Unterstützung durch das Management ist es entscheidend, die Richtigkeit dieser Investitionen nachzuweisen, um eine breitere Unterstützung für AI Initiativen zu gewinnen.

Eine Bank fördert die Akzeptanz, indem sie ein stressfreies Umfeld schafft, in dem Bankmitarbeiter sich AI auseinandersetzen können, wobei zunächst allgemeine Anwendungsfälle behandelt werden, bevor man zu spezifischeren Anwendungen übergeht. Das Ziel besteht darin, den Bankmitarbeitern den Mehrwert zu verdeutlichen, AI für ihren Arbeitsalltag AI . Im Rahmen der Schulungen werden Rollenspiele durchgeführt, um zu zeigen, wie AI bei der Kundenakquise und anderen Aufgaben helfen AI . Die zweite Bank legt den Schwerpunkt auf die Einbindung der Führungskräfte, schult das Top-Management in AI, fördert data AI und veranstaltet regelmäßig Informationsveranstaltungen, um Erfolgsgeschichten auszutauschen und das Lernen zu erleichtern. Die Banken legen den Schwerpunkt auf verschiedene Schulungsebenen – sowohl breit angelegte als auch auf Experten ausgerichtete –, um Vertrauen und Akzeptanz unter den Mitarbeitern aufzubauen.