{"id":1088948,"date":"2025-12-08T10:02:57","date_gmt":"2025-12-08T10:02:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=1088948"},"modified":"2026-02-19T09:01:31","modified_gmt":"2026-02-19T09:01:31","slug":"from-efficiency-to-transformation-how-ai-is-reshaping-financial-services","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/from-efficiency-to-transformation-how-ai-is-reshaping-financial-services\/","title":{"rendered":"Von Effizienz zu Transformation: Wie AI die Finanzdienstleistungsbranche neu gestaltet"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/UOaj7vl1PTE?si=7vpcyhIqI4hC68yF\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<div class=\"fusion-button-wrapper fusion-aligncenter\"><a class=\"fusion-button button-flat fusion-button-default-size button-default fusion-button-default button-1 fusion-button-default-span fusion-button-default-type\" target=\"_self\" href=\"https:\/\/thebridge.artefact.com\/\" rel=\"noopener\"><span class=\"fusion-button-text awb-button__text awb-button__text--default\">Besuchen Sie thebridge.artefact.com<\/span><\/a><\/div>\n<p style=\"text-align: left;\">Die Regeln der Finanzindustrie werden dank KI und generativer KI neu geschrieben. In ihrem Gespr\u00e4ch f\u00fcr The Bridge, Artefact's <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/joffrey-martinez-b729a7b\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Joffrey Martinez<\/a>, Managing Partner &amp; Global Lead f\u00fcr Finanzdienstleistungen, und <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/alexisbaufineducrocq\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alexis Baufine-Ducrocq<\/a>, Partner &amp; Lead Financial Services, diskutieren \u00fcber den Wettlauf um die Neudefinition der Finanzleistung durch KI.<\/p>\n<p>Joffrey Martinez leitet data und KI-Transformationsprogramme f\u00fcr gro\u00dfe Banken, Versicherer und Finanzinstitute weltweit. Bevor er zu Artefact kam, arbeitete er im Bereich Private Equity und Beratung, unter anderem bei BearingPoint und IBM Consulting Frankreich. Er hat einen Master-Abschluss der Kedge Business School und die Zertifizierung Black Belt Lean Six Sigma, Executive Education der \u00c9cole Polytechnique.<\/p>\n<p>Alexis Baufine-Ducrocq unterst\u00fctzt f\u00fchrende Banken und Versicherer bei der Einf\u00fchrung von KI- und GenAI-L\u00f6sungen. Er verf\u00fcgt \u00fcber mehr als 14 Jahre Beratungserfahrung in Europa und Asien und war zuvor in den Bereichen Strategie und Technologie t\u00e4tig. Alexis studierte Ingenieurwesen und Telekommunikation an der CentraleSup\u00e9lec und ist Absolvent der ESCP Europe.<\/p>\n<p>K\u00fcnstliche Intelligenz ist schon lange Teil der Finanzwelt, aber die <strong>die Beschleunigung der generativen KI und der fortgeschrittenen Analytik definiert jetzt neu, wie Institutionen \u00fcber Leistung, Produktivit\u00e4t und Wertsch\u00f6pfung denken<\/strong>. Im Bank- und Versicherungswesen und in der Verm\u00f6gensverwaltung wird KI nicht nur zu einem Werkzeug f\u00fcr operative Effizienz, sondern zu einem Motor f\u00fcr strategische Ver\u00e4nderungen.<\/p>\n<p>Die Wettbewerbsf\u00e4higkeit im Finanzwesen wird heute nicht mehr nur an den Gewinnspannen oder dem Risiko gemessen, sondern daran, wie effektiv die Institute ihre data erfassen und nutzen k\u00f6nnen. Der Wettlauf um schnellere Entscheidungen, bessere Kundenerfahrungen und stabilere Abl\u00e4ufe, die alle auf der intelligenten Orchestrierung von Informationen beruhen, hat begonnen.<\/p>\n<p><strong>Geschwindigkeit, Genauigkeit und Qualit\u00e4t sind untrennbar geworden<\/strong>. In einem Umfeld, in dem eine Bank einen Kredit innerhalb von Stunden statt Tagen bewilligen oder ein Versicherer einen Schaden innerhalb von Minuten erstatten kann, haben sich die Erwartungen der Kunden dauerhaft ver\u00e4ndert. Die F\u00fchrung im Finanzwesen wird denjenigen geh\u00f6ren, die Agilit\u00e4t mit Vertrauen verbinden k\u00f6nnen: eine Kombination, die durch KI erm\u00f6glicht wird.<\/p>\n<h2>Zwei Wege zur KI-Reife<\/h2>\n<p>Jedes Finanzinstitut ist mit der Umstellung auf KI besch\u00e4ftigt, aber der Reifegrad ist in den einzelnen Sektoren sehr unterschiedlich. Das Privatkundengesch\u00e4ft und das Versicherungswesen geh\u00f6rten zu den ersten, die KI industrialisiert haben. Das liegt vor allem daran, dass ihre Gesch\u00e4ftsmodelle von Skaleneffekten abh\u00e4ngen: Millionen von Kunden, Milliarden von data-Punkten und konstanter Druck auf die Margen. Diese Bedingungen machen die Rendite von KI-Investitionen sowohl messbar als auch unmittelbar.<\/p>\n<p>Retail-Banken nutzen jetzt maschinelles Lernen, um <strong>Kreditantragsteller vorqualifizieren, Angebote personalisieren und Anomalien in Kundentransaktionen erkennen<\/strong>. Versicherer verwenden \u00e4hnliche Techniken, um <strong>Vertragsverl\u00e4ngerungen vorhersagen, Betrug aufdecken und das Underwriting optimieren<\/strong>. In beiden Sektoren unterst\u00fctzt KI direkt die Rentabilit\u00e4t, indem sie die Betriebskosten senkt und das Cross-Selling-Potenzial erh\u00f6ht.<\/p>\n<p>Im Gegensatz dazu traten das Investmentbanking, das Private Banking und die Verm\u00f6gensverwaltung in die \u00c4ra der KI ein, indem sie sich auf bestimmte Bereiche spezialisierten: quantitativer Handel, Risikomodellierung und Betrugserkennung. Diese Anwendungen waren tiefgr\u00fcndig, aber eng und auf Experten wie Quants und Aktuare beschr\u00e4nkt. Was sich heute \u00e4ndert, ist die Verbreitung von KI in der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette. Kundenbeziehungen, Kreditvergabe und Risikomanagement werden nun von KI durchdrungen. <strong>Vorhersagemodelle und automatisierte Schlussfolgerungen<\/strong>. Was einst in isolierten Exzellenzzentren stattfand, wird nun in die t\u00e4gliche Entscheidungsfindung integriert.<\/p>\n<p>Wie Joffrey es ausdr\u00fcckt, <em>\u201cAlle Akteure haben sich in das Rennen um die KI gest\u00fcrzt, denn es ist eine echte Herausforderung f\u00fcr den Wettbewerb, dieses Potenzial zu erschlie\u00dfen.\u201d<\/em> Die Verbreitung von KI markiert den \u00dcbergang vom Experimentieren zur Integration, von isolierten Projekten zu einer branchenweiten F\u00e4higkeit, die die Wettbewerbsf\u00e4higkeit untermauert.<\/p>\n<h2>Bau des data foundations<\/h2>\n<p>Unter den Teilsektoren des Finanzsektors bietet das Versicherungswesen vielleicht das deutlichste Bild davon, wie tief data den Wandel definiert. Versicherungsmathematiker, die urspr\u00fcnglichen data-Wissenschaftler der Branche, haben schon immer statistische Modelle verwendet, um Risiken zu bewerten. Diese Kultur der Quantifizierung verschafft den Versicherern einen nat\u00fcrlichen Vorteil, wenn sie ihre Infrastruktur modernisieren.<\/p>\n<p>In den letzten Jahren hat sich der Schwerpunkt auf die Schaffung von <strong>Ende-zu-Ende data-\u00d6kosysteme<\/strong>. Kranken-, Sach- und Unfallversicherer bauen Plattformen auf, die in der Lage sind, Kunden data, Schadensf\u00e4lle data, Verhaltensdaten data und externe Quellen in Echtzeit zu erfassen. Das Ergebnis ist ein <strong>einheitliche Grundlage f\u00fcr Vorhersage und Personalisierung<\/strong>.<\/p>\n<p>Die meisten Versicherer arbeiten heute mit hybriden, Multi-cloud-Architekturen. Hochsensible data-Sets, wie z.B. Krankenakten, bleiben vor Ort, w\u00e4hrend weniger kritische data auf \u00f6ffentliche clouds migriert werden, um Skalierbarkeit und fortschrittliche Analysen zu erm\u00f6glichen. Zunehmend wird ein <strong>Eine dritte Ebene, die souver\u00e4nen clouds, entsteht, um Innovation und gesetzliche Anforderungen in Einklang zu bringen<\/strong>. Dieser mehrstufige Ansatz erm\u00f6glicht es Unternehmen, ein Gleichgewicht zwischen Compliance, Flexibilit\u00e4t und Kosten herzustellen.<\/p>\n<p>Ebenso wichtig ist der Aufstieg des robusten data governance. Die Verantwortung f\u00fcr data r\u00fcckt n\u00e4her an die Gesch\u00e4ftsfunktionen heran, so dass Underwriter, Schadensmanager und Marketingspezialisten direkt f\u00fcr die Qualit\u00e4t und Nutzung von data verantwortlich sind. Eine starke Governance macht data von einem technischen Asset zu einem operativen Asset: sauber, kontextbezogen und f\u00fcr KI nutzbar. Mit starker Governance, <strong>KI entwickelt sich von Experten-Tools zu Selbstbedienungssystemen, die den Gesch\u00e4ftserfolg beschleunigen<\/strong>.<\/p>\n<p>Kundenplattformen (Customer Data Platforms, CDPs) werden zu einem zentralen Bestandteil dieser Strategie. Durch die Verkn\u00fcpfung von Informationen \u00fcber alle Ber\u00fchrungspunkte hinweg erm\u00f6glichen CDPs den Versicherern, fr\u00fche Anzeichen von Abwanderung zu erkennen, Angebote anzupassen und dynamisch auf das Kundenverhalten zu reagieren. In einem Sektor, der f\u00fcr hohe Fluktuation bekannt ist, wo, wie Alexis es ausdr\u00fcckt, <em>\u201cDas Spiel besteht darin, die Badewanne schneller zu f\u00fcllen, als sie sich leert\u201d<\/em>, ist die data-Integration jetzt ein Synonym f\u00fcr Kundenbindung.<\/p>\n<p>Wenn diese Grundlagen vorhanden sind, kann sich KI von expertengesteuerten Initiativen zu Self-Service-Anwendungen entwickeln, die jeder Gesch\u00e4ftseinheit zug\u00e4nglich sind. <strong>Data wird so zur Br\u00fccke zwischen technologischem Potenzial und kommerzieller Wirkung<\/strong>.<\/p>\n<h2>Globale Kontraste bei der Einf\u00fchrung von KI<\/h2>\n<p>Vergleicht man den Reifegrad der KI weltweit, ergeben sich klare Muster. Die Vereinigten Staaten sind mit deutlichem Abstand f\u00fchrend und machen mehr als ein Drittel des weltweiten KI-Umsatzes im Finanzdienstleistungsbereich aus. Amerikanische Institute wie JPMorgan haben KI in nahezu jeden Prozess integriert, vom Handel \u00fcber das Kreditmanagement bis hin zur Kundenberatung, und zeigen damit, wie eine vollst\u00e4ndige Integration in gro\u00dfem Ma\u00dfstab aussehen kann.<\/p>\n<p>Asien folgt dicht auf den Fersen, angetrieben von Chinas au\u00dfergew\u00f6hnlicher Innovationskraft. Ping An zum Beispiel hat sich von einem Versicherer zu einem diversifizierten Technologieunternehmen entwickelt, das Tausende von KI-Patenten angemeldet und Hunderte von Anwendungsf\u00e4llen in den Bereichen Gesundheitswesen, Kreditvergabe und Verm\u00f6gensverwaltung industrialisiert hat.<\/p>\n<p>Europa steht in Bezug auf den Umfang seiner Initiativen in einer Reihe mit Asien, unterscheidet sich jedoch durch seine <strong>Schwerpunkt auf Ethik und Regulierung<\/strong>. Banken wie UBS, BNP Paribas und Santander investieren stark in verantwortungsvolle KI-Frameworks und setzen gleichzeitig fortschrittliche Modelle zur Betrugspr\u00e4vention und im Kundenservice ein.<\/p>\n<p>Andere Regionen machen auf ganz eigene Weise rasche Fortschritte. Lateinamerika, angef\u00fchrt von der brasilianischen Ita\u00fa und der Nubank, nutzt KI zur Betrugsbek\u00e4mpfung und zur Verwaltung rein digitaler Banking-\u00d6kosysteme. Der Nahe Osten profitiert von staatlich gef\u00f6rderten KI-Investitionsstrategien, die Innovationen in allen Sektoren beschleunigen, w\u00e4hrend afrikanische Institute KI nutzen, um die finanzielle Inklusion auf unterversorgte Bev\u00f6lkerungsgruppen auszuweiten.<\/p>\n<p>Trotz dieser Unterschiede gibt es einen Faktor, der die Spitzenreiter eint: <strong>die Anerkennung von KI als strategische Infrastruktur<\/strong>. Nationen und Institutionen, die KI nicht als Kostenhebel, sondern als Wachstumsplattform betrachten, bewegen sich schneller, selbstbewusster und koh\u00e4renter.<\/p>\n<h2>Drei Vektoren der Wertsch\u00f6pfung<\/h2>\n<p>Im gesamten Finanzsektor schafft KI durch drei miteinander verkn\u00fcpfte Hebel Werte: <strong>Kostenoptimierung<\/strong>, <strong>Umsatzwachstum<\/strong>, und <strong>Risikoschutz<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>Kostenoptimierung bleibt die sichtbarste<\/strong>. Die Automatisierung senkt die \u201cCost to Serve\u201d, indem sie die Dokumentenverarbeitung, das Underwriting und die Kundenbetreuung rationalisiert. Im Privatkundengesch\u00e4ft hat die KI-gesteuerte Kreditanalyse die Kreditgenehmigungszeiten um Tage verk\u00fcrzt, was die Betriebskosten reduziert und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erh\u00f6ht. Im Versicherungswesen, <strong>Durch die End-to-End-Automatisierung k\u00f6nnen jetzt bis zu 30 Prozent der Schadensf\u00e4lle in der Sach- und Krankenversicherung innerhalb von Minuten bearbeitet werden.<\/strong>. Optische Zeichenerkennung und generative Modelle lesen Rechnungen, \u00fcberpr\u00fcfen die Deckung und l\u00f6sen sofortige Zahlungen aus: ein greifbares Beispiel f\u00fcr Effizienz, die sich in Erfahrung niederschl\u00e4gt.<\/p>\n<p>Die gleichen Systeme erh\u00f6hen den menschlichen Beitrag. Durch die automatische Bearbeitung von Routinef\u00e4llen k\u00f6nnen sich KI-Experten auf komplexe oder sensible Situationen konzentrieren, in denen Urteilsverm\u00f6gen und Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen am wichtigsten sind. In diesem Sinne wird die Automatisierung zu einem Weg, die Arbeit zu re-humanisieren, anstatt sie zu eliminieren.<\/p>\n<p><strong>Umsatzwachstum ist die n\u00e4chste Grenze<\/strong>. Pr\u00e4diktive Analytik erm\u00f6glicht es Banken und Versicherungen, die Bed\u00fcrfnisse ihrer Kunden zu antizipieren - ein neuer Job, ein Hauskauf, eine Ver\u00e4nderung im Leben - und ihnen genau im richtigen Moment die passenden Produkte vorzuschlagen. Generative KI erweitert diesen Vorteil im Beratungskontext: Im Private Banking kann sie komplexe Marktanalysen zu pr\u00e4gnanten, umsetzbaren Erkenntnissen verdichten und so die Zeitspanne zwischen Expertise und Kundenentscheidung verk\u00fcrzen.<\/p>\n<p>Solche F\u00e4higkeiten verwandeln Servicemodelle von reaktiv zu proaktiv. <strong>Beziehungen werden kontinuierlich, kontextabh\u00e4ngig und personalisiert<\/strong>, und stellt ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal in M\u00e4rkten dar, in denen Produktangebote ansonsten zur Massenware werden. KI setzt einen neuen Standard f\u00fcr Kundenbeziehungen: verf\u00fcgbar, erreichbar, personalisiert und jederzeit ansprechbar.<\/p>\n<p><strong>Der dritte Vektor, der Schutz, ist vielleicht der wichtigste f\u00fcr das Vertrauen<\/strong>. Machine-Learning-Modelle \u00fcberwachen jetzt Millionen von Transaktionen in Echtzeit und erkennen Anomalien, die auf potenzielle Betrugs- oder Geldw\u00e4scheaktivit\u00e4ten hindeuten. Die F\u00e4higkeit der KI, mit unausgewogenen data umzugehen, bei denen die echten Transaktionen die betr\u00fcgerischen bei weitem \u00fcberwiegen, hat die Risikoerkennung revolutioniert.<\/p>\n<p>In \u00dcbereinstimmung, <strong>KI reduziert Fehlalarme drastisch<\/strong>. Anstelle von Heerscharen von Analysten, die Transaktionen manuell \u00fcberpr\u00fcfen, filtert die KI Warnungen, um die menschliche Aufmerksamkeit auf wirklich verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten zu lenken. In einigen Instituten wird die Anzahl der verd\u00e4chtigen Aktivit\u00e4ten um den Faktor 100 reduziert, ohne dass die Genauigkeit beeintr\u00e4chtigt wird. Das Ergebnis? Geringere Kosten, schnellere Reaktionszeiten und ein gr\u00f6\u00dferes Vertrauen der Regulierungsbeh\u00f6rden und Kunden.<\/p>\n<h2>\u00dcber den ROI hinaus: die kulturelle Rendite<\/h2>\n<p>Die Auswirkungen von KI sind relativ einfach zu quantifizieren. Betrugsmodelle k\u00f6nnen zweistellige Millionenbetr\u00e4ge einsparen; <strong>Prozessautomatisierung kann 20 bis 30 Prozent Effizienzsteigerung bringen<\/strong>. Der tiefere Wert liegt jedoch darin, wie KI die Art und Weise, wie Unternehmen denken und arbeiten, ver\u00e4ndert.<\/p>\n<p>Wenn Sie KI nur als Automatisierungswerkzeug betrachten, verpassen Sie ihr transformatives Potenzial. Es geht nicht nur darum, bei Routineaufgaben Minuten zu sparen, sondern um <strong>die Neudefinition von Rollen, Managementpraktiken und sogar des Konzepts der Expertise<\/strong>. In der Versicherungsgesellschaft von morgen werden Manager beispielsweise KI-Agenten beaufsichtigen, die die meisten Standardsch\u00e4den bearbeiten, und menschliche Zeit f\u00fcr au\u00dfergew\u00f6hnliche F\u00e4lle aufwenden, die Einf\u00fchlungsverm\u00f6gen und Urteilsverm\u00f6gen erfordern.<\/p>\n<p>Es gibt auch die leisere Produktivit\u00e4t der allt\u00e4glichen Werkzeuge, die Alexis wie folgt beschreibt <em><strong>diffuse Produktivit\u00e4t<\/strong><\/em>. Hilfstechnologien wie Copilot sparen vielleicht nur ein paar Minuten pro Benutzer, aber ihr kumulativer Effekt harmonisiert die Qualit\u00e4t in allen Teams. Wenn Mitarbeiter Entdeckungen und bew\u00e4hrte Verfahren miteinander teilen, beschleunigen sie die Einf\u00fchrung und schaffen Vertrauen in komplexere KI-Anwendungen.<\/p>\n<p>Auf diese Weise wird die kulturelle Bereitschaft sowohl zu einer Voraussetzung als auch zu einem Produkt des KI-Erfolgs. Unternehmen, die Neugier und Zusammenarbeit f\u00f6rdern, erzielen langfristig weitaus gr\u00f6\u00dfere Gewinne als solche, die sich nur auf unmittelbare Finanzkennzahlen konzentrieren.<\/p>\n<h2>Die neuen Dimensionen des Risikos verwalten<\/h2>\n<p>Kein Sektor hat mehr Erfahrung im Risikomanagement als der Finanzsektor. Dennoch f\u00fchrt KI neue Formen von Risiken ein, die angepasste Kontrollen erfordern, von data Datenschutz und Modellverzerrungen bis hin zu Cyber-Resilienz und Erkl\u00e4rbarkeit.<\/p>\n<p>Viele Institutionen stellen sich diesen Herausforderungen mit Hilfe der <strong>\u201cModell der \u201ddrei Verteidigungslinien\"<\/strong>. Ein Team entwickelt den Algorithmus, ein anderes validiert seine Integrit\u00e4t und ein drittes, zu dem oft auch Regulierungsbeh\u00f6rden geh\u00f6ren, \u00fcberpr\u00fcft seine Leistung. Diese Aufgabentrennung sorgt f\u00fcr Verantwortlichkeit und Transparenz \u00fcber den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg.<\/p>\n<p>Entscheidend ist, dass die in der Branche tief verwurzelte Kultur der <strong>Governance bietet eine starke Grundlage f\u00fcr verantwortungsvolle KI<\/strong>. Banken und Versicherer arbeiten bereits nach strengen Standards f\u00fcr Vertraulichkeit und Compliance; die Ausweitung dieser Prinzipien auf algorithmische Systeme ist eine nat\u00fcrliche Entwicklung. Wie Joffrey bemerkt, <em>\u201cDas gr\u00f6\u00dfte Risiko ist das Risiko, nichts zu tun.\u201d<\/em> Unt\u00e4tigkeit w\u00fcrde in diesem Zusammenhang bedeuten, Wettbewerbsvorteile gegen\u00fcber agileren Konkurrenten einzub\u00fc\u00dfen.<\/p>\n<h2>Die menschliche Transformation<\/h2>\n<p>Die tiefgreifendste Ver\u00e4nderung ist jedoch die menschliche. Die Geschichte zeigt, dass jede Automatisierungswelle den beruflichen Schwerpunkt verlagert, anstatt ihn auszul\u00f6schen. Als im sp\u00e4ten neunzehnten Jahrhundert die mechanische Rechenmaschine aufkam, wurden die B\u00fcroangestellten nicht ersetzt, sondern zu Analytikern. Dieselbe Logik gilt auch heute.<\/p>\n<p>KI wird Berechnungen, Dokumentation und \u00dcberwachung automatisieren, aber <strong>wird der Bedarf an menschlicher Aufsicht, Interpretation und Empathie nur noch wachsen<\/strong>. Die Fachleute von morgen werden intelligente Agenten beaufsichtigen, Prozesse orchestrieren und den Wandel gestalten. Ihr Wert wird nicht in der routinem\u00e4\u00dfigen Ausf\u00fchrung liegen, sondern in ihrer Einsicht und ihrem Urteilsverm\u00f6gen.<\/p>\n<p>Die Herausforderung ist <strong>den Menschen nicht \u00fcberfl\u00fcssig zu machen, sondern ihn auf eine neue Art und Weise unentbehrlich zu machen<\/strong>.<\/p>\n<h2>Auf dem Weg zu einem intelligenteren Finanz-\u00d6kosystem<\/h2>\n<p>KI hat bereits die Art und Weise ver\u00e4ndert, wie Finanzinstitute ihre Gesch\u00e4fte verwalten, mit Kunden in Kontakt treten und Risiken kontrollieren. In der n\u00e4chsten Phase werden spezialisierte KI-Agenten durchg\u00e4ngig neben menschlichen Experten arbeiten und Intelligenz in jeden Prozess einbetten.<\/p>\n<p>Die Institute, die diesen Wandel anf\u00fchren werden, sind diejenigen, die in der Lage sind, Innovation mit der Disziplin zu verbinden, die das Finanzwesen seit jeher ausmacht. Sie werden KI nicht nur als Technologie betrachten, sondern als Mittel zur Erneuerung des grundlegenden Auftrags der Branche: den Kunden besser zu dienen, Risiken verantwortungsvoll zu managen und mit Intelligenz und Integrit\u00e4t Werte zu schaffen.<\/p>\n<p>Kurz gesagt, die Zukunft der Finanzdienstleistungen wird nicht dadurch entschieden, wer die meisten Modelle einsetzt, sondern durch <strong>der sie nutzt, um die vertrauensw\u00fcrdigsten, anpassungsf\u00e4higsten und menschenzentriertesten Institutionen aufzubauen<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"text-decoration: underline;\">Sehen Sie sich das Originalinterview auf Franz\u00f6sisch an<\/span>:<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><iframe title=\"YouTube-Video-Player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/p3tXXjg_6v4?si=hlMgHxa4zXvij72K\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dank KI und generativer KI werden die Regeln der Finanzbranche neu geschrieben. In ihrem Gespr\u00e4ch f\u00fcr \u201eThe Bridge\u201c diskutieren Joffrey Martinez, Artefact, Managing Partner und Global Lead f\u00fcr Finanzdienstleistungen, sowie Alexis Baufine-Ducrocq, Partner und Leiter des Bereichs Finanzdienstleistungen, den Wettlauf um die Neudefinition der finanziellen Leistungsf\u00e4higkeit mithilfe von KI.<\/p>","protected":false},"featured_media":1090940,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1088948","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-finance","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1088948","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1090940"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1088948"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1088948"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1088948"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}