{"id":68315,"date":"2022-10-27T10:09:31","date_gmt":"2022-10-27T09:09:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68315"},"modified":"2024-09-20T17:45:51","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:51","slug":"unlocking-the-future-how-financial-institutions-can-prepare-to-scale-ai","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/unlocking-the-future-how-financial-institutions-can-prepare-to-scale-ai\/","title":{"rendered":"Die Zukunft freisetzen:  Wie sich Finanzinstitute auf die Skalierung von KI vorbereiten k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling article-author\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-background-color:#ffffff;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_2 1_2 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:50%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:50%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Autor<\/h2><\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/athena-sharma.jpeg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left article-author-image\" style=\"width: 150px; border-radius: 54% 46% 77% 23% \/ 74% 40% 60% 26%; overflow: hidden;\" width=\"150\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-three article-author-name-title\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h3 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:20;line-height:1.2;\">Athena Sharma<\/h3><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 article-author-description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Direktor und Leiter der globalen Finanzdienstleistungen bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:600px;--awb-max-height:360px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:60%;\" ><iframe title=\"YouTube-Videoplayer 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/_3XbkTbGV4M?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"600\" height=\"360\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Athena Sharma sprach am 20. September auf dem AI for Finance 2022 Summit \u00fcber die Verbreitung von Projekten der K\u00fcnstlichen Intelligenz in der Banken- und Versicherungsbranche, die Schwierigkeiten, mit denen einige Finanzinstitute bei deren Umsetzung konfrontiert sind, und die M\u00f6glichkeiten, diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Nach Angaben von The Economist hatten etwa 54% der gro\u00dfen Finanzinstitute (FIs) artificial intelligence bereits im vergangenen Jahr eingef\u00fchrt.<a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/louiscolumbus\/2020\/10\/31\/the-state-of-ai-adoption-in-financial-services\/?sh=7b89800d2aac\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 2020<\/a>, Stellen Sie sich also vor, wo diese Zahlen heute stehen. Hinzu kommt, dass 86% der F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Finanzbranche angeben, dass sie bis 2025 mehr in KI investieren wollen. Und in einem weiteren<a href=\"https:\/\/impact.economist.com\/perspectives\/sites\/default\/files\/aiinfinancialservices.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> Umfrage<\/a>, 81% sagte, dass die Erschlie\u00dfung von Werten aus der KI das entscheidende Unterscheidungsmerkmal zwischen Gewinnern und Verlierern im Bankensektor sein wird.<\/p>\n<p>\u201cEs gibt eindeutig einen sehr guten Grund f\u00fcr den Einsatz von KI in Finanzinstituten\u201d, sagte Athena. \u201cInvestmentbanken sind vielleicht die fr\u00fchesten Anwender und Nutznie\u00dfer der maschinellen Lerntechnologie im Bereich des algorithmischen Handels. Immerhin 70% der Finanzinstitute nutzen heute maschinelles Lernen f\u00fcr die Erkennung von Betrug, die Kreditw\u00fcrdigkeitspr\u00fcfung oder die Vorhersage von Cashflow-Ereignissen, und konversationelle KI wird h\u00e4ufig im Privatkundengesch\u00e4ft und bei Versicherungen eingesetzt. Trotzdem gelingt es vielen Finanzinstituten nicht, ihre KI-Projekte so zu gestalten, dass sie einen konkreten, unternehmensweiten Nutzen bringen.\u201d<\/p>\n<p>Athena erl\u00e4uterte die wichtigsten Herausforderungen f\u00fcr den Erfolg von KI-Projekten und wie man sie \u00fcberwinden kann:<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Nummer eins erfordert Investitionen in Kerntechnologie und data-Management.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Nummer zwei ist die Implementierung eines zukunftsorientierten Betriebsmodells.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Nummer drei betrifft die proaktive Ber\u00fccksichtigung von KI-Ethik und Regulierung.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Investitionen in Kerntechnologie und data-Management<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>F\u00fcr Athena besteht eine der Hauptschwierigkeiten f\u00fcr Finanzinstitute darin, dass ihre Kerntechnologie f\u00fcr traditionelle Abl\u00e4ufe wie Zahlungen, Kreditvergabe und Forderungsmanagement konzipiert ist. \u201c\u00c4ltere IT-Strukturen haben nicht die Flexibilit\u00e4t, um KI-F\u00e4higkeiten einzusetzen. Die Rechenkapazit\u00e4t f\u00fcr data-Management und Analysen, die Sie in einer VR-Anwendung mit geschlossenem Kreislauf ben\u00f6tigen, ist einfach nicht vorhanden und das Testen und Entwickeln von KI-Technologien kann Tage oder sogar Monate dauern - unerschwinglich, wenn Sie versuchen, innovativ zu sein. Die L\u00f6sung? Wechseln Sie die Kerntechnologien: wechseln Sie zu cloud Computing.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cEine cloud-Umgebung kann die Zeit, die zum Testen und Entwickeln von KI-L\u00f6sungen ben\u00f6tigt wird, dank verwalteter Dienste auf wenige Minuten reduzieren\u201d, versichert Athena. \u201cEine Bank, mit der ich zusammengearbeitet habe, hat vor zwei Jahren mit der Umstellung auf cloud begonnen, und ihre Innovationsrate hat sich nach ihren eigenen KPIs um etwa 49% erh\u00f6ht. Das mag wenig erscheinen, aber f\u00fcr ein etabliertes, monolithisches Institut ist das ziemlich revolution\u00e4r.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Eine weitere Facette dieser Herausforderung sind Investitionen in die data-Verwaltung - sowohl im Hinblick auf die data-Qualit\u00e4t als auch auf den data-Zugang. In Finanzinstituten ist data auf verschiedene Gesch\u00e4ftseinheiten und Abteilungen verteilt. Infolgedessen ist data nicht standardisiert, die Qualit\u00e4t ist schwer zu verwalten und es gibt keine einzige Quelle der Wahrheit, so dass die Beteiligten nicht sicher sind, ob das data der vorgeschlagenen Projekte vertrauensw\u00fcrdig ist. \u201cInvestitionen in moderne data governance- und data-Managementpraktiken sind f\u00fcr Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung\u201d, betont Athena. \u201cUnd eine Schl\u00fcsselkomponente dabei ist das, was wir ein Enterprise Data Model oder EDM nennen. Dabei handelt es sich nicht um ein IT-Konzept, sondern um eine M\u00f6glichkeit, Ihr data - Ihr gesamtes data - in einer gesch\u00e4ftsrelevanten Sprache zu beschreiben und logisch zu organisieren - eine Art Gesch\u00e4ftsglossar, wenn Sie so wollen, das das data-Qualit\u00e4tsmanagement f\u00fcr alle zertifizierten Benutzer vereinfacht.\u201d<\/p>\n<p>Der letzte Teil dieser Herausforderung ist der data-Zugang.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cData ist der wertvollste Rohstoff, den ein Unternehmen besitzt. Der Schl\u00fcssel zur Nutzung seines Wertes ist der Zugang zu Analysen in gro\u00dfem Umfang, direkt bei der Entscheidungsfindung. In Banken ist dies aufgrund der Vertraulichkeit von data besonders schwierig. Eine innovative L\u00f6sung besteht darin, API-f\u00e4hige data-Datenbanken f\u00fcr einen effektiveren und sichereren data-Zugang zu schaffen, aber in gro\u00dfem Umfang und in Echtzeit, um Ihre Gesch\u00e4ftsziele zu erf\u00fcllen.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Implementierung eines zukunftsorientierten Betriebsmodells<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Die zweite Herausforderung f\u00fcr Finanzinstitute liegt im Betriebsmodell, das sie verwenden. Die meisten sind nach Gesch\u00e4ftsbereichen organisiert, oft mit zentralisierten IT-Funktionen, was ihre F\u00e4higkeit zur Innovation behindert. Die Leiter der Gesch\u00e4ftsbereiche legen ihre eigenen Agenden und KI-Strategien fest, was zu zersplitterten Teams und einem Wasserfall-Ansatz f\u00fchrt, der Verz\u00f6gerungen, Kosten\u00fcberschreitungen, suboptimale Leistung und ein v\u00f6lliges Fehlen einer Test- und Lernmentalit\u00e4t zur Folge hat. Finanzdienstleister m\u00fcssen in der Lage sein, iterativ zu arbeiten, um kontinuierlich zu innovieren und zu verbessern - eine Notwendigkeit, um KI zu skalieren, denn niemand macht es beim ersten Mal richtig.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cWir von Artefact schlagen stattdessen ein agileres und flexibleres zukunftsorientiertes Betriebsmodell vor, das auf<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/data-mesh-the-path-to-data-decentralization\/\"> data Produkte<\/a>. Ein data-Produkt ist im Wesentlichen eine Reihe von data-L\u00f6sungen, die sich direkt auf eine gesch\u00e4ftliche Herausforderung oder ein Gesch\u00e4ftsergebnis beziehen. Jedes data-Produkt wird von einem speziellen Team entwickelt, das \u00fcber ein eigenes Budget, eigene Ressourcen und eigene KPIs verf\u00fcgt.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>\u201cNehmen wir an, Sie haben ein Kunden-360-Team, das sich aus Gesch\u00e4fts-, IT- und data-Stakeholdern zusammensetzt. Sie k\u00f6nnen mehrere data-Produkte f\u00fcr das Unternehmen sowie f\u00fcr externe Kunden bereitstellen, so dass Sie eine Kunden-360-Analyseschicht erhalten. Data-Wissenschaftler und -Ingenieure k\u00f6nnen diese Analyseschicht nutzen, um KI-ML-L\u00f6sungen zu testen und zu lernen. Sie k\u00f6nnten auch \u00fcber ein Kunden-360-Dashboard mit relevanten KPIs f\u00fcr Ihre Vertriebsmitarbeiter verf\u00fcgen und es nutzen, um den Customer Lifetime Value zu verbessern. Sie k\u00f6nnten Ihrem Marketingteam auch data zur Optimierung und Personalisierung zur Verf\u00fcgung stellen, damit sie ihre Budgets besser einsetzen k\u00f6nnen.\u201d<\/p>\n<p>Die M\u00f6glichkeiten sind endlos, aber im Wesentlichen erm\u00f6glicht ein modulares Betriebsmodell Ihren Teams eine bessere Zusammenarbeit und die Arbeit an einem gemeinsamen strategischen Ziel, anstatt in den Silos, die derzeit die Finanzdienstleister trennen - ebenso wie eine Vielzahl von Unternehmen in allen Branchen, in denen Produktteams noch keine Realit\u00e4t sind.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-5 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Proaktive Ber\u00fccksichtigung von KI-Ethik und Regulierung<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Investition in KI<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/including-ethics-best-practices-in-your-data-science-project-from-day-one\/\"> Ethik<\/a> und Regulierung ist f\u00fcr Finanzinstitute gerade jetzt entscheidend. Bei der Pr\u00fcfung der von der Europ\u00e4ischen Kommission vorgeschlagenen <a href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/EN\/TXT\/?uri=celex%3A52021PC0206\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gesetz \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, den europ\u00e4ischen Data-Schutz\u00fcberwacher (<a href=\"https:\/\/edps.europa.eu\/about-edps_en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">EDSB<\/a>) ist der Ansicht, dass ein st\u00e4rkerer Schutz der Grundrechte erforderlich ist, einschlie\u00dflich eines st\u00e4rkeren Schutzes der Grundrechte des Einzelnen, einschlie\u00dflich des Rechts auf Privatsph\u00e4re und des Rechts auf Schutz der pers\u00f6nlichen data.<\/p>\n<p>Jeder, der Software im Zusammenhang mit biometrischer Technologie in Finanzinstituten, bei der Verwaltung von Humankapital oder der Bonit\u00e4tspr\u00fcfung von Personen einsetzt, muss mit regulatorischen Einschr\u00e4nkungen rechnen. Nach dem derzeitigen Stand der Dinge wird dies fast alle Finanzinstitute betreffen. Auch wenn das volle Ausma\u00df der k\u00fcnftigen KI-Regulierung noch nicht klar ist, so ist doch klar, dass die Regulierung auf ethischen Grunds\u00e4tzen beruhen wird. Aber viele F\u00fchrungskr\u00e4fte in der Finanzdienstleistungsbranche haben das Gef\u00fchl, dass ihre Unternehmen die ethischen Fragen im Zusammenhang mit KI nicht verstehen.<\/p>\n<p>Artefact schl\u00e4gt die Entwicklung eines ethischen<a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/artefacts-field-experience-data-governance-a-prerequisite-for-ai-project-success\/\"> interner KI-Governance-Rahmen<\/a> die alle Aspekte der KI-Ethik abdeckt, einschlie\u00dflich K\u00e4ufer, einschlie\u00dflich data-Management, Modellschulung und Umschulung der KI-Erkl\u00e4rbarkeit. Um dies zu erreichen, kann Expertenrat n\u00fctzlich sein, aber was wirklich ben\u00f6tigt wird, ist ein zweiteiliger Bewusstseinswandel, der alle Aspekte der KI-Ethik abdeckt, einschlie\u00dflich der K\u00e4ufer, des data-Managements, der Modellschulung und der Umschulung der KI-Erkl\u00e4rbarkeit.<\/p>\n<p>Die erste Ver\u00e4nderung erfordert eine breite Zustimmung der Stakeholder, indem sie gezwungen werden, sich von der Silo-Mentalit\u00e4t, den Abteilungen und den Betriebsmodellen zu l\u00f6sen, die Sie daran hindern, KI produktiv zu machen. Der zweite Schritt ist der \u00dcbergang von einer risikoscheuen zu einer Pioniermentalit\u00e4t. Dies erfordert einen tiefgreifenden kulturellen Wandel, bei dem das gesamte Unternehmen ein hohes Ma\u00df an Wissen \u00fcber die Auswirkungen von KI, ihre Anwendungen und ihre Ethik erlangt, um innovativ zu sein, ohne unverantwortlich zu handeln.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-12\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cEs ist nicht einfach, besonders in einer Branche, in der die Risikoaversion tief verwurzelt ist. Aber letztlich glaube ich nicht, dass Finanzinstitute bei der Einf\u00fchrung von KI viele Optionen haben. Es geht nicht darum, ob oder wie KI einen Mehrwert f\u00fcr Ihr Unternehmen schaffen kann. Es geht darum, wie Sie KI in Ihr Tagesgesch\u00e4ft einbinden k\u00f6nnen, um in einem sich schnell ver\u00e4ndernden globalen Markt relevant und wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Athena Sharma spricht \u00fcber die Verbreitung von KI-Projekten in der Banken- und Versicherungsbranche, die Schwierigkeiten, mit denen einige Finanzinstitute bei deren Umsetzung konfrontiert sind, und die M\u00f6glichkeiten, diese Hindernisse zu \u00fcberwinden. <\/p>","protected":false},"featured_media":68328,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[21930],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68315","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\/68315","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\/68328"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68315"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68315"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68315"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}