Europ\u00e4ische Privatkundenbanken suchen nach neuen Hebeln der Effizienz, um dem wachsenden Kostendruck zu begegnen. In diesem Zusammenhang bietet KI, insbesondere generative KI, konkrete M\u00f6glichkeiten zur Zeitersparnis und Kostensenkung. Um die versprochenen Gewinne wirklich zu erzielen, m\u00fcssen jedoch einige Herausforderungen bew\u00e4ltigt werden.<\/p>\n<\/div>
Entscheiden (und manchmal aufgeben).<\/h2><\/div>Die Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr KI in Banken sind zahllos: Prozessautomatisierung f\u00fcr Compliance, Betrugsmodelle, Analyse von Kreditakten und mehr. Die Herausforderung liegt nicht in der Vermehrung dieser M\u00f6glichkeiten, sondern in ihrer Auswahl. Jeder Anwendungsfall muss auf der Grundlage seines Gewinnpotenzials bewertet werden. Eine KI-Roadmap f\u00fcr die n\u00e4chsten 2-3 Jahre, die auf die Gesamtstrategie abgestimmt ist und alle 6 Monate \u00fcberarbeitet wird, sowie ein System zur Verfolgung des Wertes w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung sind f\u00fcr die Priorisierung und Verwaltung hochwertiger Projekte unerl\u00e4sslich.<\/p>\n<\/div>
Verwandeln Sie sich, um zu gewinnen.<\/h2><\/div>KI kann nicht einfach L\u00f6sungen auf bestehende Prozesse aufsetzen. Um einen signifikanten ROI zu erzielen, muss KI tief in die Prozesse integriert werden, indem diese vollst\u00e4ndig umgestaltet und Aufgaben und Rollen neu definiert werden. Diese Transformation erfordert einen Multi-Agenten-Ansatz, um die Erledigung ganzer Aufgaben zu orchestrieren, anstatt eine Summe diffuser Gewinne zu erzielen.<\/p>\n<\/div>
Messung und Kontrolle sind der Schl\u00fcssel.<\/h2><\/div>Die Zahl der KI\/GenAI-Anwendungsf\u00e4lle in der Produktion von Banken wird explodieren. Um die IT-Kosten unter Kontrolle zu halten, ist es wichtig, die Teams zu bef\u00e4higen, einen Teil der Anwendungswartung f\u00fcr diese L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen. Die wachsende Autonomie von KI-L\u00f6sungen, insbesondere von Agenten, erfordert eine verbesserte Governance, um sowohl Vertrauen als auch Effizienz zu gew\u00e4hrleisten, die auf drei S\u00e4ulen beruht:<\/p>\n
\n- Beobachtung<\/strong>: IT-Dienste analysieren Interaktionen, um Probleme zu erkennen.<\/li>\n
- Bewertung<\/strong>: Verfeinern Sie die Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von data-Wissenschaftlern.<\/li>\n
- Beaufsichtigung<\/strong>: Identifizieren Sie wiederkehrende Probleme und implementieren Sie Korrekturen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spielen Messung und Kontrolle eine entscheidende Rolle, die sogar die des Modells selbst \u00fcbertrifft.<\/p>\n<\/div>
Einbindung und Unterst\u00fctzung.<\/h2><\/div>Die Schulung der Teams und die Anpassung ihrer F\u00e4higkeiten sind unerl\u00e4sslich. Die reibungslose Einf\u00fchrung dieser Technologien wird letztlich davon abh\u00e4ngen, ob sie von den Mitarbeitern akzeptiert und mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden.<\/p>\n<\/div>
KI bietet den Banken einen m\u00e4chtigen Hebel, um aktuelle Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und Zw\u00e4nge in Chancen zu verwandeln. Es ist jedoch wichtig, die richtigen Hebel zu aktivieren, um Innovation und Effizienz zu kombinieren<\/p>\n<\/div>
Von Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Die Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr KI in Banken sind zahllos: Prozessautomatisierung f\u00fcr Compliance, Betrugsmodelle, Analyse von Kreditakten und mehr. Die Herausforderung liegt nicht in der Vermehrung dieser M\u00f6glichkeiten, sondern in ihrer Auswahl. Jeder Anwendungsfall muss auf der Grundlage seines Gewinnpotenzials bewertet werden. Eine KI-Roadmap f\u00fcr die n\u00e4chsten 2-3 Jahre, die auf die Gesamtstrategie abgestimmt ist und alle 6 Monate \u00fcberarbeitet wird, sowie ein System zur Verfolgung des Wertes w\u00e4hrend der Ausf\u00fchrung sind f\u00fcr die Priorisierung und Verwaltung hochwertiger Projekte unerl\u00e4sslich.<\/p>\n<\/div>
Verwandeln Sie sich, um zu gewinnen.<\/h2><\/div>KI kann nicht einfach L\u00f6sungen auf bestehende Prozesse aufsetzen. Um einen signifikanten ROI zu erzielen, muss KI tief in die Prozesse integriert werden, indem diese vollst\u00e4ndig umgestaltet und Aufgaben und Rollen neu definiert werden. Diese Transformation erfordert einen Multi-Agenten-Ansatz, um die Erledigung ganzer Aufgaben zu orchestrieren, anstatt eine Summe diffuser Gewinne zu erzielen.<\/p>\n<\/div>
Messung und Kontrolle sind der Schl\u00fcssel.<\/h2><\/div>Die Zahl der KI\/GenAI-Anwendungsf\u00e4lle in der Produktion von Banken wird explodieren. Um die IT-Kosten unter Kontrolle zu halten, ist es wichtig, die Teams zu bef\u00e4higen, einen Teil der Anwendungswartung f\u00fcr diese L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen. Die wachsende Autonomie von KI-L\u00f6sungen, insbesondere von Agenten, erfordert eine verbesserte Governance, um sowohl Vertrauen als auch Effizienz zu gew\u00e4hrleisten, die auf drei S\u00e4ulen beruht:<\/p>\n
\n- Beobachtung<\/strong>: IT-Dienste analysieren Interaktionen, um Probleme zu erkennen.<\/li>\n
- Bewertung<\/strong>: Verfeinern Sie die Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von data-Wissenschaftlern.<\/li>\n
- Beaufsichtigung<\/strong>: Identifizieren Sie wiederkehrende Probleme und implementieren Sie Korrekturen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spielen Messung und Kontrolle eine entscheidende Rolle, die sogar die des Modells selbst \u00fcbertrifft.<\/p>\n<\/div>
Einbindung und Unterst\u00fctzung.<\/h2><\/div>Die Schulung der Teams und die Anpassung ihrer F\u00e4higkeiten sind unerl\u00e4sslich. Die reibungslose Einf\u00fchrung dieser Technologien wird letztlich davon abh\u00e4ngen, ob sie von den Mitarbeitern akzeptiert und mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden.<\/p>\n<\/div>
KI bietet den Banken einen m\u00e4chtigen Hebel, um aktuelle Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und Zw\u00e4nge in Chancen zu verwandeln. Es ist jedoch wichtig, die richtigen Hebel zu aktivieren, um Innovation und Effizienz zu kombinieren<\/p>\n<\/div>
Von Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
KI kann nicht einfach L\u00f6sungen auf bestehende Prozesse aufsetzen. Um einen signifikanten ROI zu erzielen, muss KI tief in die Prozesse integriert werden, indem diese vollst\u00e4ndig umgestaltet und Aufgaben und Rollen neu definiert werden. Diese Transformation erfordert einen Multi-Agenten-Ansatz, um die Erledigung ganzer Aufgaben zu orchestrieren, anstatt eine Summe diffuser Gewinne zu erzielen.<\/p>\n<\/div>
Messung und Kontrolle sind der Schl\u00fcssel.<\/h2><\/div>Die Zahl der KI\/GenAI-Anwendungsf\u00e4lle in der Produktion von Banken wird explodieren. Um die IT-Kosten unter Kontrolle zu halten, ist es wichtig, die Teams zu bef\u00e4higen, einen Teil der Anwendungswartung f\u00fcr diese L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen. Die wachsende Autonomie von KI-L\u00f6sungen, insbesondere von Agenten, erfordert eine verbesserte Governance, um sowohl Vertrauen als auch Effizienz zu gew\u00e4hrleisten, die auf drei S\u00e4ulen beruht:<\/p>\n
\n- Beobachtung<\/strong>: IT-Dienste analysieren Interaktionen, um Probleme zu erkennen.<\/li>\n
- Bewertung<\/strong>: Verfeinern Sie die Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von data-Wissenschaftlern.<\/li>\n
- Beaufsichtigung<\/strong>: Identifizieren Sie wiederkehrende Probleme und implementieren Sie Korrekturen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spielen Messung und Kontrolle eine entscheidende Rolle, die sogar die des Modells selbst \u00fcbertrifft.<\/p>\n<\/div>
Einbindung und Unterst\u00fctzung.<\/h2><\/div>Die Schulung der Teams und die Anpassung ihrer F\u00e4higkeiten sind unerl\u00e4sslich. Die reibungslose Einf\u00fchrung dieser Technologien wird letztlich davon abh\u00e4ngen, ob sie von den Mitarbeitern akzeptiert und mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden.<\/p>\n<\/div>
KI bietet den Banken einen m\u00e4chtigen Hebel, um aktuelle Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und Zw\u00e4nge in Chancen zu verwandeln. Es ist jedoch wichtig, die richtigen Hebel zu aktivieren, um Innovation und Effizienz zu kombinieren<\/p>\n<\/div>
Von Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Die Zahl der KI\/GenAI-Anwendungsf\u00e4lle in der Produktion von Banken wird explodieren. Um die IT-Kosten unter Kontrolle zu halten, ist es wichtig, die Teams zu bef\u00e4higen, einen Teil der Anwendungswartung f\u00fcr diese L\u00f6sungen zu \u00fcbernehmen. Die wachsende Autonomie von KI-L\u00f6sungen, insbesondere von Agenten, erfordert eine verbesserte Governance, um sowohl Vertrauen als auch Effizienz zu gew\u00e4hrleisten, die auf drei S\u00e4ulen beruht:<\/p>\n
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- Bewertung<\/strong>: Verfeinern Sie die Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von data-Wissenschaftlern.<\/li>\n
- Beaufsichtigung<\/strong>: Identifizieren Sie wiederkehrende Probleme und implementieren Sie Korrekturen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spielen Messung und Kontrolle eine entscheidende Rolle, die sogar die des Modells selbst \u00fcbertrifft.<\/p>\n<\/div>
Einbindung und Unterst\u00fctzung.<\/h2><\/div>
Die Schulung der Teams und die Anpassung ihrer F\u00e4higkeiten sind unerl\u00e4sslich. Die reibungslose Einf\u00fchrung dieser Technologien wird letztlich davon abh\u00e4ngen, ob sie von den Mitarbeitern akzeptiert und mit den Unternehmenszielen in Einklang gebracht werden.<\/p>\n<\/div>
KI bietet den Banken einen m\u00e4chtigen Hebel, um aktuelle Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und Zw\u00e4nge in Chancen zu verwandeln. Es ist jedoch wichtig, die richtigen Hebel zu aktivieren, um Innovation und Effizienz zu kombinieren<\/p>\n<\/div>
Von Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
- Bewertung<\/strong>: Verfeinern Sie die Modelle auf der Grundlage des Feedbacks von data-Wissenschaftlern.<\/li>\n
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