Eröffnungsrede: AI Finanzdienstleistungssektor: Wichtige Markttrends und Einblicke für 2024 von ARTEFACT

Vor sechzehn Jahren schienen Investitionen in traditionelle Finanzinstitute eine sichere Sache zu sein. Der rasante Aufstieg der AI jedoch gezeigt, dass Technologie selbst die etabliertesten Banken hinter sich lassen kann. In den letzten Jahren AI die Finanzlandschaft erheblich verändert, von der Verbesserung der Betrugserkennung durch maschinelles Lernen bis hin zur Effizienzsteigerung des algorithmischen Handels. Der bemerkenswerteste Sprung erfolgte in den letzten zwei Jahren mit generativer AI GenAI), die es Technologien nun ermöglicht, in der Kundeninteraktion Empathie zu zeigen – ein zuvor unvorstellbarer Meilenstein.

Trotz der Fortschritte bei AI und sinkender Kosten schaffen es nur etwa 10 % der Finanzunternehmen, ihre AI erfolgreich zu skalieren. Die meisten Anwendungen beschränken sich auf die Integration von Tools wie ChatGPT oder Copilot in bestehende Prozesse, was es schwierig macht, den Return on Investment, Kosteneinsparungen oder eine gesteigerte Kundenzufriedenheit zu messen. Es stellt sich daher die Frage: Welche Hindernisse stehen dem erfolgreichen Einsatz von AI im Weg, und wie lassen sich diese überwinden?

Die Lösung für AI liegt in TIME – einem Akronym, das für Transformation, Integration, Messung und Befähigung steht.

Um greifbare Ergebnisse zu erzielen, muss der Fokus auf einer umfassenden Unternehmenstransformation liegen, die auf die Konzernstrategie und die Prioritäten abgestimmt ist. Die Transformation muss durchgängig erfolgen und darf sich nicht darauf beschränken, bestehende Prozesse lediglich um Technologie zu ergänzen. So kann die Optimierung der Servicekosten beispielsweise die Überarbeitung von Backoffice-Prozessen bedeuten, während eine umsatzorientierte Transformation auf Vertriebsmodelle und Kundenkanäle abzielen könnte. Entscheidend ist, zu erkennen, wo der Mehrwert liegt, und sich voll und ganz darauf einzulassen.

Altsysteme im Finanzdienstleistungssektor führen häufig zur Bildung von Silos, was data und die Qualitätskontrolle erschwert. cloud lokale Betriebsabläufe sind selten vollständig integriert. Der Fokus sollte über die Infrastruktur hinausgehen, um sicherzustellen, dass Modelle vollständig in die data und die Geschäftsprozesse eingebettet sind. Der Einsatz von „LLMOps“ – einem Konzept, das DevOps ähnelt, jedoch auf große Sprachmodelle zugeschnitten ist – ist entscheidend für die effektive Integration AI das bestehende Ökosystem.

Der Schwerpunkt hat sich von der Modellentwicklung hin zur Messung ihrer Auswirkungen und Abweichungen verlagert. Die Modellentwicklung wird zunehmend zur Standarddienstleistung, doch die Überwachung ihrer Leistungsfähigkeit bei der Betrugsaufdeckung, der Kapitalallokation und der Kundeninteraktion ist von entscheidender Bedeutung. Ein robustes Bewertungssystem umfasst die Erfassung von Problemen, deren Quantifizierung und Analyse sowie die Überwachung der geschäftlichen Auswirkungen des Modells, um eine kontinuierliche Verbesserung sicherzustellen.

Der wahre Wert AIliegt in den Menschen. Der Erfolg beim AI hängt davon ab, dass die Mitarbeiter an vorderster Front befähigt und geschult werden. Echte Produktivitätssteigerungen lassen sich nur dann erzielen, wenn die Belegschaft aktiv einbezogen, geschult und bereit ist, AI zu nutzen. Daher ist es unerlässlich, sicherzustellen, dass die Mitarbeiter, die am nächsten am operativen Geschehen sind, mit ins Boot geholt werden und verstehen, wie AI ihnen in ihrer jeweiligen Rolle AI .

AI Zeit, um stark regulierte Umgebungen und Prozesse zu transformieren. Dennoch lautet die Devise: schnell handeln, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Wie bei jedem Wettlauf kommt es auf Schnelligkeit an, aber ebenso darauf, dass jeder Schritt der Transformation auf soliden Füßen steht. Die Schlussfolgerung ist klar: Geben Sie AI Zeit, aber handeln Sie schnell, um in diesem sich rasch wandelnden Umfeld die Nase vorn zu behalten.