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KINOTE 01.2021

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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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46 01 | 2021 02 | Schlüsselaspekte eines erfolgreichen ersten PoCs Daten Modell Prozess Definition und Zusammentragen der relevanten Daten, z.B. einer Wissensdatenbank oder Dokumente Begrenzung des Scopes bspw. durch Fokus auf einen Kanal und eine Datenfabrik Erprobung der Praxistauglichkeit durch Integration in einen gelebten Prozess Quelle: d-fine. abhängigkeit von den Herstellern am Markt. Auch ist es hier möglich, maßgeschneiderte Lösungen für komplexe Use Cases zu implementieren. Der Rückgriff auf einen Anbieter hat den Vorteil, dass keine eigenen Ressourcen gebunden werden und man sich um Themen wie Hosting, Weiterentwicklung, Wartung oder Sicherheits­Updates keine Gedanken machen muss. Differenzierte Analyse der Bedürfnisse Eine weitere Frage ist oft die nach der geeigneten Umgebung, also On­Premise oder Cloud? Auch hier ist wieder eine differenzierte Analyse der eigenen Bedürfnisse notwendig. Mehr und mehr Anbieter bieten ihre Lösungen als Web­ oder Cloud­ Services an. Zu nennen wären hier beispielsweise die Software­as­a­Service­Lösungen der großen Cloud Provider, die über die entsprechenden Software­Development­Kits in verschiedenen Programmiersprachen umgesetzt werden können – aber auch No­Code/Low­Code­Plattformen, die eine über ein Webdashboard konfigurierbare Chatbot­Funktionalität per RESTful­APIs bereitstellen. Gerade im bankfachlichem Kontext gibt es aber oft große Vorbehalte, die unternehmensinterne Kommunikation in eine Public Cloud auszulagern. Wenn Sicherheits­ und Vertraulichkeitsaspekte im Fokus der eigenen Überlegungen stehen, kann das Hosting On­Premise, beispielsweise in einer Private Cloud, sinnvoll sein. Zwar sind die Sicherheitsbedenken im Cloud­Kontext bei Einhaltung entsprechender Standards unbegründet, jedoch kommen die großen Cloud­Anbieter diesem Wunsch der Unternehmen zunehmend nach und bieten nun teilweise auch On­Premise­Lösungen an. Dominierend sind im On­Premise­Kontext aber immer noch die Lösungen von Telekommunikationsanbietern oder der Einsatz von Open Source Frameworks. Die Einführung eines Chatbots zur Unterstützung interner Geschäftsprozesse ist ein ideales Projekt für einen agilen Projektmanagementansatz. Aus der Praxis ist bekannt, dass es einerseits sehr schwierig und andererseits nicht besonders sinnvoll ist, einen solchen Use Case auf dem Reißbrett zu entwerfen und dann anhand eines festen Projektplans umzusetzen. Viele Feinheiten im Bereich der technischen Integration und auch der Dialoggestaltung lassen sich deutlich besser in einem iterativen Vorgehensmodell, wie einem Scrum­Ansatz, ausarbeiten und umsetzen. Daher macht es Sinn, sich für den Anfang kleine Ziele zu setzen. Ideal ist es, mit einem ersten und funktional begrenzten Proof­of­Concept (PoC) zu starten. » 2 visualisiert die Schlüsselaspekte für eine erfolgreiche PoC­Umsetzung. Es empfiehlt sich, sowohl die Datenbasis als auch die Modellfunktionalität zu beschränken. Letztlich muss ein PoC einem umfassenden

01 | 2021 47 Praxistest unterzogen werden, damit der potenzielle Mehrwert auch spürbar wird. Sobald das erste Inkrement – in Scrum ist ein Inkrement das potenziell lieferfähige Resultat eines Sprints – lauffähig ist, kann die Lösung nach und nach erweitert werden, beispielsweise durch einen Ausbau der angebundenen Wissensdatenbank, der Einbindung von weiteren KI­Services oder dem Erschließen neuer Eingangskanäle für den Bot. Fazit Unternehmen können von Chatbot-Anwendungen zur Unterstützung interner Geschäftsprozesse profitieren. Die Anwendungs- und Umsetzungsmöglichkeiten sind vielfältig und müssen sowohl den Status quo der IT- Systemlandschaft als auch geplante zukünftige Erweiterungen in Betracht ziehen. Indem Fachbereiche und IT zusammenarbeiten, Use Cases entwickeln und sich über PoCs einer finalen Lösung nähern, kann mit der Umsetzung jedoch nicht nur eine Mitarbeiterentlastung und Produktivitätssteigerung erzielt, sondern ebenfalls ein wichtiger Grundstein für die Entwicklung einer ganzheitlichen, unternehmensinternen KI-Kultur gelegt werden. Alle reden über KI – mit Chatbots bietet sich ein idealer Einstieg in die Thematik. Mitarbeiter müssen involviert werden Neben einer zukunftssicheren Technik gibt es noch weitere Aspekte, die für einen nachhaltig erfolgreichen Einstieg in die Chatbot­Thematik wichtig sind. Es bringt offensichtlich keinen Mehrwert, wenn eine Chatbot­Plattform erst kostenintensiv eingeführt, aber dann von den Mitarbeitern nicht genutzt wird. Es ist also wichtig, die Mitarbeiter zu involvieren und im besten Fall zu den Treibern eines solchen Digitalisierungsvorhabens zu machen. Ideenwettbewerbe, Hackathons und Design­Thinking­Workshops mit gemischten Teams sind passende Events, um die Use Cases mit dem größten Mehrwert für die Belegschaft herauszuarbeiten und einzelne Fachbereiche als Use Case Owner zu involvieren. Wichtig ist dafür natürlich, dass die Mitarbeiter überhaupt über die Möglichkeiten und aktuellen Grenzen der Technologie Bescheid wissen. Es ist also von großer Bedeutung, ein nachhaltiges Investment in Mitarbeiterschulungen für den Themenkomplex der Künstlichen Intelligenz – insbesondere die Teilbereiche Machine Learning und Natural Language Processing – als festen Bestandteil einer Digitalisierungsstrategie oder gar einer KI­Kultur zu etablieren. Ein Chatbot kann ein erstes Leuchtturm­Projekt in diesem Bereich sein, denn die Wirkung und Wahrnehmung eines Chatbots sind durch die direkte Nutzerinteraktion besonders hoch. Autoren Dr. Simon Behrendt ist Consultant bei der Unternehmensberatung d­fine. Mit dem Schwerpunkt Natural Language Processing berät er Unternehmen bei der Einführung von Chatbot­ Lösungen. Dr. Ulf Menzler arbeitet als Manager in der gleichen Firma. Er ist Experte für die Industrialisierung von Machine Learning (MLOps), Cloud­ Dienste und die Automatisierung interner Prozesse mit KI. Vassilios Rendoumis ist Innovation Manager bei der Deutschen Bundesbank. Mit dem Hintergrund als Full­Stack Software Engineer treibt er die Themen KI, Cloud und Chatbot für interne Use Cases voran. Der Artikel stellt die persönliche Ansicht des Autors Vassilios Rendoumis dar, nicht die der Deutschen Bundesbank.

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