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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.

4 02 | 2019

4 02 | 2019 Inhaltsverzeichnis Top-Thema Kunden- und prozessorientierte Lösungen: 06 Wo Banken bereits KI nutzen Orçun Kaya Impressum Verlag und Herausgeber: Bank-Verlag GmbH, Wendelinstraße 1, 50933 Köln Tel.: +49/221/5490-0, Fax.: +49/221/5490-315 E-Mail: kinote@bank-verlag.de Redaktion: Chefredaktion: Wilhelm Niehoff Redaktion: Anja U. Kraus, Tel.: +49/221/5490-542 E-Mail: anja.kraus@bank-verlag.de Mediaberatung: medien@bank-verlag.de Tel.: +49/221/5490-602 oder Tel.: +49/221/5490-327 Produktionsleitung: Armin Denzel Layout: Cathrin Schmitz Lektorat: Ulrike Ascheberg-Klever, Köln Druck: ICS Communications-Service GmbH Voiswinkeler Straße 11d, 51467 Bergisch Gladbach Copyright und Haftungsausschluss: Kein Teil dieser Zeitschrift darf ohne schriftliche Genehmigung des Verlags vervielfältigt werden. Unter dieses Verbot fallen insbesondere die gewerbliche Vervielfältigung per Kopie, die Aufnahme in elektronische Datenbanken und die Vervielfältigung auf Datenträgern. Die Beiträge sind mit größtmöglicher Sorgfalt erstellt, die Redaktion übernimmt jedoch keine Gewähr für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der abgedruckten Inhalte. Mit Namen gekennzeichnete Beiträge geben nicht unbedingt die Meinung des Verlags und Herausgebers wieder. Empfehlungen sind keine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren sowie anderer Finanz- oder Versicherungsprodukte. Eine Haftung für Vermögensschäden ist ausgeschlossen. Für die Inhalte der Werbeanzeigen ist das jeweilige Unternehmen oder die Gesellschaft verantwortlich. Bildnachweise: iStock.com: © v_alex Titel, © Lidiia Moor S. 3, © Vertigo3d S. 6, S. 9, © pxel66 S. 32, © enjoynz S. 12ff. , © wildpixel S. 18, S. 22, © Nosyrevy S. 26 ff., © anyaberkut S. 38, © brunorbs S. 43, © Sensay S. 46, © Ridofranz S. 50, © Halfpoint S. 52, © undefined undefined S. 54, © antoniokhr S. 54

02 | 2019 5 12 Derivatebewertung 4.0: Deep Neural Networks als schnelle Pricer Christian Kappen | Sascha Geier | Artur Steiner 43 Betrug und Geldwäsche leichter verhindern: Machine Learning revolutioniert das Compliance-Management Steffen Gutjahr 18 Machine-Learning-Anwendungen im Banking: Wie aus Daten Produkte werden Kerem Tomak 46 Strategische Kommunikationssteuerung durch Social Listening: Im Datennebel den korrekten Kurs finden und halten Roland Heintze 26 Dem dominanten Trend auf der Spur: Status quo und Entwicklung KI-unterstützter Anwendungsfälle Anja Peters | Stephan Weber 50 Potenziale möglichst schnell erschließen: Der Kredit der Zukunft Christoph Tahedl 32 Machine Learning im Credit Management: Risikofrüherkennung mittelständischer Unternehmen auf Basis von Nachrichten Márton Eifert | Janis Bauer | Franz-Rudolf Brüggemann 54 Kommentar: Know-how in der Anwendung weiter und effizienter fördern Heiner Pollert 38 KI und RPA bei Banken: Mit Bots Kundenanfragen in Echtzeit beantworten Dogan Michael Ulusoy

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