Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Keynote von Vincent Martin, Technical Business Developer bei Pasqal, über Quantencomputing im Finanzwesen mit neutralen Atomen.
Die wichtigsten Erkenntnisse aus der Podiumsdiskussion mit Eric Bezille, Office of CTO - CTO Ambassador - Senior Manager Solution Architects bei Dell Technologies, Marco Mengotto, EMEA Financial Services Practice Leader bei Dell Technologies, Laetitia Faucon, FSO Lead France bei Nvidia, und Andrea Mogini, Head of Language Analytics - Pace, bei BNP Paribas.
Obwohl allgemeines Einvernehmen darüber herrscht, dass KI in den kommenden Jahrzehnten die meisten Branchen verändern wird, hat eine aktuelle BCG-Umfrage unter 2.700 Unternehmen ergeben, dass nur 11% der Einsatz von KI einen nennenswerten Nutzen und Einfluss gezeigt hat. Tatsächlich haben es nur wenige geschafft, über Pilotprojekte hinauszuwachsen. Mit bescheidenen Investitionen in spezifische KI-Anwendungsfälle können die 11% der erfolgreichen Unternehmen bis zu 6% mehr Umsatz generieren, und wenn die Investitionen steigen, kann sich die Umsatzwirkung von KI auf 20% oder mehr verdreifachen. Die fortschrittlichsten Unternehmen schneiden auch bei anderen KPIs besser ab. Aber was ist mit den anderen 90% der Unternehmen, die sich abmühen, irgendeine Art von Wirkung zu zeigen? Welche Eigenschaften haben die erfolgreichen Unternehmen, die den anderen fehlen?
Edouard de Mézerac, CEO von Artefact APAC, verrät, was hinter dem Vorhang von Little Red Book, auch bekannt als Xiaohongshu, Chinas Social Media Kanal, steckt. Die App, die von ihren Nutzern einfach Red genannt wird, hat sich zu einer der angesagtesten sozialen Plattformen in China entwickelt. Die 2013 ursprünglich als grenzüberschreitender Shopping-Hub gegründete Plattform mit Sitz in Shanghai hat sich mit über 300 Millionen monatlich aktiven Nutzern zu einem unverzichtbaren Bestandteil der chinesischen Social-Media-Landschaft entwickelt. Mit über 80 Millionen Community-Sharern und 90% nutzergenerierten Inhalten ist die einzigartige Mischung aus sozialen Medien und E-Commerce darauf ausgerichtet, das Leben der Nutzer zu inspirieren, indem sie ihnen die Möglichkeit geben, ihre Erfahrungen in Bildern, Videos und Texten zu teilen.
In einem wöchentlichen Video-Update berichtete Edouard de Mézerac, CEO von Artefact APAC, dass der stellvertretende Premierminister von Singapur “eine beträchtliche Investition von einer Milliarde Singapur-Dollar (ca. 750 Mio. USD) über die nächsten drei bis fünf Jahre angekündigt hat, um die KI-Kapazitäten des Landes zu stärken”. Diese Initiative ist nicht nur ein weiterer Vorstoß in die KI-Entwicklung, sondern sie spiegelt Singapurs strategischen Ansatz wider, KI in seine Kernindustrien zu integrieren. Zwei Aspekte stechen bei der KI-Strategie Singapurs hervor: die geschäftliche Anwendung und die regulatorische Weitsicht.
In diesem Vortrag gab der Gründer von Libertify Einblicke in seine innovativen Lösungen, die den Umgang mit Kunden im Finanzdienstleistungssektor verändern sollen. Libertify, ein Unternehmen mit Niederlassungen in New York, Dubai und Hongkong, nimmt sich eines großen Problems in der Branche an: der Komplexität langwieriger, Compliance-lastiger Dokumente, die Kunden oft übersehen oder ignorieren. Diese Dokumente, die für regulatorische Zwecke unerlässlich sind, werden häufig nicht gelesen, was zu Compliance-Risiken und verpassten Chancen zur Umsatzgenerierung führt.
Adam Wenchel, Mitbegründer und CEO von Arthur, begrüßt Charlie Flanigan, Leiter der KI bei Balyasny Asset Management. BAM ist ein großer Hedgefonds, der $21 Milliarden in verschiedenen Märkten verwaltet. Charlie unterstreicht die Bedeutung des zentralisierten Teams für angewandte KI, das aus sechs Ingenieuren und sechs Forschern besteht, die Tools zur Verbesserung der Effizienz und Produktivität von Investitionen entwickeln.
Die Diskussion konzentriert sich auf die großen Herausforderungen in der Finanzdienstleistungsbranche, insbesondere in Bezug auf Finanzkriminalität, Betrug und Geldwäschebekämpfung. Diese Probleme verursachen weltweit schätzungsweise Kosten in Höhe von $480 Milliarden. Die Bewältigung dieser Probleme in großem Maßstab erfordert kollaborative Innovation, vor allem weil data über mehrere Silos verstreut ist.
Bei UBS leitet Sai Zeng die Umsetzung von KI-gesteuerten Strategien zur Verbesserung des data-Managements, der Risikoreduzierung und der operativen Effizienz in allen Konzernfunktionen der Bank.
