Künstliche Intelligenz (KI)

DATEN VERSTEHEN UND OPTIMAL NUTZEN

Die Finanzbrache stellt sich aktuell vielen digitalen Trends – Künstliche Intelligenz ist dabei zu einem besonders dominanten Thema avanciert. Kaum einer Technologie wird ein derart großes Nutzenpotenzial zugesagt, und doch ist das Thema KI bei Finanzinstituten bisher noch weitestgehend unerschlossen. Dabei hat gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Big Data der „Angriff“ branchenfremder Unternehmen (Stichwort GAAFA) bereits begonnen und ändert die Spielregeln – Innovationen und die Optimierung der Daten entscheiden den Kampf um Kunden und Kosten.

Selbstlernende Algorithmen sollen Entscheidungsprozesse in vielen Gebieten vorbereiten oder unterstützen, wenn nicht gar ersetzen. KI kann dabei in vielerlei Hinsicht nicht nur als Ersatz, sondern als virtueller Kollege eingesetzt werden, der hilft, die Arbeitsabläufe schneller, besser und fehlerreduzierender zu gestalten. Mit Hilfe intelligenter Algorithmen kann z.B. der vorhandene Datenhaushalt besser genutzt werden, um die Kundenansprache oder das Produktangebot zu optimieren, Ineffizienzen im Unternehmen schneller zu identifizieren und zu beheben.

Neben der Analyse von Daten werden auch neue „intelligente“ Formen der Automatisierung umgesetzt. Bisherige Ansätze, beispielsweise mit RPA, durchlaufen meist nur einfache, manuelle Prozesse, kommen jedoch bei komplexen Prozessen und kognitiven Problemstellungen schnell an ihre Grenzen. Der gezielte Einsatz von Algorithmen und Methoden der Künstlichen Intelligenz automatisiert selbst Prozesse, die für die Bearbeitung „menschliche Intelligenz“ benötigen.

In der Praxis zeigt sich, dass viele KI-Ansätze als „Proof of Concept“ sehr gut funktionieren, jedoch den Sprung in die Breitenanwendung oft nicht schaffen. Mangelnde fachliche Themenanalyse, Vernetzung in der gesamten Prozesskette, schlechte Datenqualität und fehlende Governance blockieren die Leistungsfähigkeit der Algorithmen.

Dies spiegeln auch die Ergebnisse unserer Marktstudie zum Einsatz und zu den Herausforderungen Künstlicher Intelligenz in der Finanzindustrie wider.

Selbst die Institute, die KI bereits vereinzelt in Produktion haben, folgen weder einer festen Strategie, noch haben sie es geschafft, Prozesse, Verfahren und Methoden in der Organisation zu verankern. Eine effiziente Skalierung für den Einsatz von KI-Lösungen ist dadurch nur schwer zu realisieren. Die größten Herausforderungen liegen derzeit in der Ressourcenverfügbarkeit, mangelndem KI-Know-how, der Datenquantität/-qualität und dem Datenschutz DSGVO.

UNSERE EXPERTISE

EUROGROUP CONSULTING betrachtet den Einsatz von KI end-to-end, von der fachlichen Detaillierung der Themen und Prozesse bis hin zur Integration in die Organisation und IT-Landschaft. Wir begleiten Sie von der Identifizierung passender Use Cases über eine geeignete Daten- und Technologiepartner­auswahl bis hin zur nachhaltigen Verankerung von KI im Unternehmen.

Für eine optimale Nutzung von KI ihn Ihrem Unternehmen unterstützen wir Sie u.a. mit:

• Evaluierung: Identifikation der Einsatzmöglichkeiten von geeigneten Technologien durch Analyse und Bewertung des vorhandenen Datenhaushalts und der gegebenen System­landschaft inkl. einer ersten Nutzenanalyse (Business Case) zur Entscheidungs­unterstützung
• Datathon: Dreistufiger Ansatz zur schnellen Identifikation (Design Thinking) und Verifizierung (Rapid Prototyping) von Use-Cases, die individuell auf die Unternehmens­anforderungen zugeschnitten sind
• KI-Strategie: Analyse der Unternehmensposition hinsichtlich KI-Reife und Verankerung von Zielen und Maßnahmen als Umsetzungsrahmen und strategische Roadmap für die Implementierung von KI-Anwendungen
• KI-Governance: Aufbau der Betriebsstruktur mit klaren Rollen, Prozesse und Kompetenzen inkl. nachhaltiger Integration in die bestehende Infrastruktur und Organisation
• Orchestrierung: Management des KI-Portfolios (Technologiepartner bzw. KI-Lösungen) inkl. Steuerung und Monitoring von komplexen KI-Projekten
• KI as a Service (KIaaS): Angebot ausgewählter Use Cases als Dienstleistung, ohne hohe Anfangsinvestitionen oder Implementierungsrisiken und unter Nutzung sicherer Verfahren zur Datenanonymisierung (u.a. Lösung zur Datensegmentierung).

WESENTLICHE VORTEILE DURCH DEN EINSATZ VON KÜNSTLICHER INTELLIGENZ AUF EINEN BLICK

• Automatisierung und Optimierung von komplexen Prozessketten mit Künstlicher Intelligenz
• Entwicklung bzw. Ergänzung neuer innovativer Produkte und Angebote als Wettbewerbs­anspruch
• Präzisierung von Prognosen und Vorbereitung von Entscheidungen (z.B. Kundenansprache, Controlling)
• Mithalten mit der Markt- und Wettbewerbsdynamik und Steigerung des Handlungs­spielraums
• Besseres Verständnis und effizientere Gestaltung von Kundenbeziehungen und internen Themen – verbesserte Kundenzufriedenheit (Kundenservice) oder Identifizierung von unzufriedenen bzw. abwanderungswilligen Kunden, präzisere Entscheidungen zu Produkten und Abläufen
• Vereinfachung von bisherigen Arbeiten – Konzentration auf Wertschöpfung, Schnelligkeit und mehr inhaltliche Breite bei Datenanalysen, Effizienz in Bearbeitung und Qualität von Prozessen und Entscheidungen
• Bessere Beherrschbarkeit von Komplexität