Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.
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62 01 | 2020 02 | Insbesondere Data Science ist kritischer Ressourcenengpass, Datenhaushalt als größte inhaltliche Herausforderung Was sehen Sie als größte Herausforderung bei KI-Initiativen in Ihrem Institut? (Max. 3 Antworten, Angaben in Prozent) Commitment Unternehmensleitung Zusammenarbeit Business/IT Analyse Business Case 14 12 8 54 Ressourcenverfügbarkeit Wesentliche Herausforderungen im Bereich Ressourcen / Skills*: 80 % Data Science 52 % Business-Analyse 46 % IT-Integration Kultureller Wandel 27 Wesentliche Herausforderungen im Bereich Daten: 32 34 34 Mangelndes Know-how 47 41 Daten Datenverfügbarkeit Datenqualität Datenschutz DSGVO Auffälligkeiten: Die größten Herausforderungen bei der Umsetzung von KI stellen die Ressourcenverfügbarkeit und mangelndes Know-how dar. Die Zusammenarbeit zwischen IT und Business sowie die Business-Analyse werden eher selten als Herausforderung gesehen. Nicht die technische Umsetzung, sondern der Datenhaushalt (Verfügbarkeit, Qualität und Datenschutz) ist fachlich die häufigste Herausforderung. Quelle: Eurogroup Consulting. welchen Bereichen eine Effizienzsteigerung durch die neuen Technologien angestrebt wird. 3. Strukturen transparent machen Damit KI-Anwendungen gezielt entwickelt und eingeführt werden können, muss für alle Bereiche und alle Mitarbeiter klar sein, auf welchem Weg dies geschehen kann: Wer sind die richtigen Ansprechpartner im Unternehmen? Welche Budgets gibt es, und wie lassen sie sich beantragen? 4. Use Cases mit klaren Zielen (Kosten, Effizienz oder Optimierung) entwickeln Im Hinblick auf die Umsetzung konkreter Anwendungen gilt es, Use Cases zu entwickeln und ihr Potenzial und ihre technische Machbarkeit zu prüfen. Dann werden diejenigen ausgewählt, die die größten Einsparungen und Vorteile versprechen. 5. Prototypen bauen Ausgewählte Anwendungen werden zunächst in bestimmten Bereichen oder mit einer begrenzten Zielgruppe getestet. Bewähren sie sich dort, gehen sie in den Regelbetrieb über. 6. Qualifizierte Mitarbeiter finden / Fortbildung verstärken Ohne qualifizierte Mitarbeiter wird es Banken kaum gelingen, KI-Technologien im größeren Umfang einzusetzen und weiterzuentwickeln. Wichtig ist es daher, KI-Experten gezielt zu rekrutieren und Qualifikationsmöglichkeiten anzubieten. Fazit Obwohl KI-Anwendungen eine große Wirkung haben, sind die Kosten etwa für intelligente Datenauswertungen häufig überschaubar. In der Regel ist ein vergleichsweise kleiner Eingriff in bestehende IT-Systeme nötig. Ein im Hinblick auf Innovationen grundsätzlich empfohlenes iteratives Vorgehen verspricht hier sehr gute und schnelle Ergebnisse. Wichtig ist jedoch, dass dieses systematisch in Angriff genommen wird. Autor Christian Leurs ist Partner bei Eurogroup Consulting (EGC) und Experte für die Digitalisierung in der Finanzbranche.
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