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KINOTE 02.2019

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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.

28 02 | 2019 sprechenden

28 02 | 2019 sprechenden Anwendungsfall auch zukünftig kein KI-Einsatz finden wird. Andere entwickeln hingegen in ausgewählten Einsatzgebieten KI-Systeme zur Unterstützung, haben bereits einen Prototyp im Einsatz oder planen den Einsatz in den nächsten zwei bis fünf Jahren. In diesen Fällen wird von einem Großteil der Befragten davon ausgegangen, dass mit einer (vollständig) automatisierten Durchführung der Prozesse zu rechnen ist. Ein Beispiel dafür ist der Einsatz von KI-unterstützten Empfehlungssystemen zur Ableitung personalisierter Angebotsvorschläge. » 2 Mit KI unterstützte personalisierte Angebotsvorschläge sind bereits bei 8 Prozent der Befragten im Einsatz, 64 Prozent entwickeln oder planen derartige Lösungen. Diese Aktivitäten spiegeln sich deutlich im Ausblick wider: Ein Viertel der Befragten geht davon aus, dass zukünftig personalisierte Angebotsvorschläge ausschließlich durch KI generiert werden, die Hälfte rechnet zumindest zu großen Teilen mit KI-Unterstützung für diesen Anwendungsfall. Die beiden Diagramme » 3 und » 4 stellen die Prozesskategorien mit Sicht auf Status quo und Ausblick jeweils vergleichend und aggregiert gegenüber. Es zeigt sich deutlich, welche KI-Schwerpunkte sich aktuell abzeichnen und welche nach Meinung der Experten in den nächsten zehn Jahren priorisiert werden. Lediglich die Führungsprozesse werden aktuell kaum mit Methoden der KI unterstützt. Dies ist auch nur bedingt für die nächsten Jahre in Planung. In allen anderen 01 | KI-unterstützte Anwendungsfälle, eingeordnet im generischen Prozessmodell Szenarienentwicklung Social Customer Analysis Marktanalyse & Prognose Robotic Process Automation Log Daten Auswertung Kategorisierung von Mails KI USE CASES Betrugserkennung, -prävention Rating von Unternehmen Portfoliomanagement IVR im Kundenservice Kundensegmentierung, -clusterung Robo Advisor Next Best Offer Credit Scoring Authentifizierung Sentiment Analyse Chatbots ... Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an: Alt R., Puschmann T. (2016): Bankmodell. 02 | Status quo und Ausblick KI-unterstützter Empfehlungssysteme Status quo 8 % 21 % 43 % 11 % 17 % Ausblick 25 % 54 % 17 % 4 % eingesetzt / angeboten in Entwicklung / Prototyp im Einsatz Planung / Prüfung (2-5 Jahre) nicht im Einsatz und nicht geplant weiß nicht vollständig zu großen Teilen nur zum Teil nur im geringen Maß gar nicht Quelle: Eigene Darstellung.

02 | 2019 29 03 | Prozesskategorien im Vergleich – Status quo Führungsprozesse 2 % 8 % 34 % 31 % 25 % Marketingprozesse 4 % 21 % 37 % 18 % 20 % Vertriebsprozesse 5 % 17 % 36 % 25 % 17 % Transaktionsbezogene Prozesse 11 % 22 % 29 % 16 % 22 % Transaktionsübergreifende Prozesse 3 % 16 % 35 % 22 % 24 % Unterstützungsprozesse 2 % 16 % 34 % 21 % 27 % eingesetzt / angeboten in Entwicklung / Prototyp im Einsatz Planung / Prüfung (2–5 Jahre) nicht im Einsatz und nicht geplant weiß nicht Quelle: Eigene Darstellung. 04 | Prozesskategorien im Vergleich – Ausblick Führungsprozesse 3 % 39 % 40 % 12 % 6 % Marketingprozesse 23 % 50 % 21 % 2 % 4 % Vertriebsprozesse 20 % 49 % 20 % 7 % 4 % Transaktionsbezogene Prozesse 24 % 58 % 13 % 4 % 1 % Transaktionsübergreifende Prozesse 18 % 55 % 21 % 3 % 3 % Unterstützungsprozesse 8 % 66 % 20 % 5 % 1 % vollständig zu großen Teilen nur zum Teil nur im geringen Maß gar nicht Quelle: Eigene Darstellung.

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