Im März trafen sich auf der NVIDIA GTC AI in San Jose Tausende an Experten, um sich ein Bild von der Vielzahl an Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu machen, und das Credo war recht eindeutig: Selbst viele Fachleute waren und sind überwältigt von der Masse und der Dynamik an Innovationen und Möglichkeiten, die nahezu im Wochenrhythmus zu entstehen scheinen.
Herausforderung für regulierte Unternehmen: Mit KI Schritt halten und das Kerngeschäft bewahren
Stellt sich die Frage: Wie können stark regulierte Unternehmen wie Banken und Versicherungen hier schritthalten und gleichzeitig das Kerngeschäft nicht aus den Augen lassen?
Dass es keine Option ist, die Entwicklungen rund um Data Analytics und künstliche Intelligenz zu ignorieren, zeigt auch der „World Retail Banking Report 2024“, der unlängst vorgestellt wurde. So glauben laut dem Report rund 80 % der Entscheider, dass generative KI einen bedeutenden Fortschritt in der Weiterentwicklung der KI-Technologie darstellt. Die Experten sehen bei generativer KI vor allem Potenzial, um die Zeit der Mitarbeiter mehr im Sinne der Kunden zu nutzen: Fast 70 % der Zeit der Bankmitarbeiter wird für operative Tätigkeiten eingesetzt und nur 30 % für Kundeninteraktionen genutzt.
Bis künstliche Intelligenz zielgerichtet, sicher und effizient eingesetzt werden kann, ist es aber bei den allermeisten Banken noch ein weiter Weg: Nur vier Prozent der Banken geben an, dass sie in großem Umfang unterstützt, motiviert und technologisch in der Lage sind, KI-gestütztes, intelligentes Banking umzusetzen. Ganze 41 Prozent bewerten ihre Ausgangsbedingungen als „mittelmäßig“ und fast ein Drittel (29 Prozent) gibt an, sowohl technologisch als auch organisatorisch kaum in der Lage zu sein, die Potenziale von künstlicher Intelligenz zu nutzen.
Strategische Entscheidungen bei der Implementierung von KI in Banken
Ein gutes Beispiel dafür ist die Debatte bei vielen Banken, ob man eine komplett eigene KI-Infrastruktur aufbauen möchte (und kann), was erhebliche Investitionen in Hardware, Software und Fachpersonal erfordern würde, oder ob man sich rein auf die Dienste der großen Hyperscaler verlässt – Stichwort „KI aus der Cloud“ – was zwar Flexibilität und Skalierbarkeit bietet, aber auch Abhängigkeiten und Sicherheitsbedenken mit sich bringen kann. Alternativ könnte man sich für ein hybrides Modell entscheiden, das versucht, die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren, indem es eine Balance zwischen interner Kontrolle und externer Unterstützung schafft. Diese Entscheidung ist nicht nur eine technische, sondern auch eine strategische, da sie die langfristige Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit der Bank beeinflussen kann.
Neben dieser sehr grundsätzlichen Frage gibt es noch unzählige weitere Aspekte, Themen, Optionen und Technologien, die allesamt in die Entwicklung einer zielführenden KI-Strategie einbezogen werden müssen:
- Auswahl geeigneter Algorithmen
- Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen
- Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit neuen Technologien
- Berücksichtigung ethischer und datenschutzrechtlicher Fragen
- Anpassung an sich ständig ändernde regulatorische Anforderungen
- Sicherstellung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen
Darüber hinaus müssen Unternehmen die potenziellen Auswirkungen von KI auf ihre Geschäftsmodelle und die Kundenerfahrung sorgfältig analysieren, um sicherzustellen, dass die Implementierung von KI nicht nur technologisch, sondern auch strategisch sinnvoll ist. All diese Überlegungen erfordern eine umfassende Planung und eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen, um eine nachhaltige und effektive KI-Strategie zu entwickeln.
Die Vorbereitung einer solchen Strategie ist das Ziel der COMECO KI-Workshops, die von erfahrenen Entwicklern und Branchenkennern konzipiert und geleitet werden. Dabei werden sowohl technologische als auch branchenspezifische Perspektiven eingenommen, um sicherzustellen, dass am Ende ein Konzept entsteht, das den Besonderheiten eines jeden Unternehmens und den regulatorischen Anforderungen (Stichwort AI Act und Co.) gerecht wird. Darauf aufbauen kann dann die KI-Strategie für Ihr Unternehmen entwickelt und umgesetzt werden.
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