Seit über einem Jahrzehnt halten uns große Medienunternehmen in Unruhe, oszillierend zwischen zwei gegensätzlichen Polen des AI-Fortschritts: Entweder steht die Technologie kurz davor, jede arbeitsfähige Person zu automatisieren, oder es kommen Zweifel auf, ob diese neue Intelligenz tatsächlich intelligent ist. Dieser Beitrag wird hoffentlich beweisen, warum KI klüger ist, als wir denken, und vor allem, dass sie das Potenzial hat, die treibende Kraft hinter der 4. industriellen Revolution zu sein.

In den letzten Jahren hat die Künstliche Intelligenz (KI) eine rasante Entwicklung hingelegt und nimmt weiter stark an Bedeutung zu. Damit beeinflusst KI immer mehr Bereiche unseres Lebens, so auch die Finanzbranche. Die Finanzdienstleister stehen somit vor vielen spannenden Möglichkeiten und Herausforderungen, welche die KI mit sich bringt. Neben Effizienzsteigerungen und Digitalisierung, müssen bei der Anwendung von KI auch ethische Grundsätze und Transparenzanforderungen beachtet werden. Doch welche Chancen und Risiken birgt KI genau für Banken?

Das Bankwesen steht vor einem digitalen Umbruch. Künstliche Intelligenz (KI) durchdringt zunehmend den Finanzsektor, von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zum komplexen Risikomanagement. In diesem Blogbeitrag wollen wir einen Blick darauf werfen, wie KI Banken transformiert, welche Potenziale sich daraus ergeben und welche Herausforderungen die Branche meistern muss.

Der Aufstieg der Direktbanken, die stetig kleiner werdenden Filialnetze und die voranschreitende Digitalisierung werfen die Frage auf, wie sich die Berufsbilder im Bankenwesen ändern. Wie zukunftssicher ist eigentlich der Job von klassischen Bankkaufleuten noch?

Eine jüngst in der Schweiz veröffentlichte Studie zeigt, dass die IT-Kosten bei Banken inzwischen einen wesentlichen Kostenblock darstellen. Und ein Ende scheint nicht in Sicht. Es wäre aber viel zu einfach, diese Tatsache allein auf externe Faktoren zu schieben – es ist ein vermeidbares Desaster, wenn Banken ein paar Punkte beachten.

Banken spielen seit Jahrhunderten eine zentrale Rolle im Finanzwesen. Doch angesichts der raschen Entwicklung neuer Technologien und der wachsenden Beliebtheit von Kryptowährungen ist es an der Zeit, sich die Zukunft des Bankwesens genauer ansehen. Der Erfolg von Fintechs hat die Bankenbranche gestört und definiert die Art und Weise neu, wie Finanzdienstleistungen bereitgestellt und genutzt werden. In einer zunehmend digitalisierten Welt stellt sich die provokante Frage: Kann es eine Welt ohne Banken geben?

Stell dir vor, du ziehst in eine neue Wohnung um. Alles ist chaotisch und es gibt unzählige Dinge, die schief gehen können: Das Möbelstück passt nicht durch die Tür, die Kisten sind unbeschriftet und das Stromkabel vom Fernseher ist verschwunden. Ähnlich verhält es sich bei der Migration auf eine neue Software. Es können Probleme auftreten, Daten können verloren gehen und die neue Software passt möglicherweise nicht zu deinen Geschäftsprozessen. Doch mit der richtigen Planung und Vorbereitung kann der Umzug reibungslos verlaufen und du kannst dich in deinem neuen "Zuhause" wohlfühlen.

Chatbots sind mittlerweile auch im Bankensektor zu einem beliebten Instrument geworden, das es Finanzinstituten ermöglicht, Kunden einfacher personalisierte und effiziente Dienstleistungen anzubieten. In diesem Beitrag setzen wir uns mit der Geschichte und dem Status Quo von Chatbots und künstlicher Intelligenz (KI) im Finanz- und Bankensektor auseinander, beleuchten die Vorteile und mögliche Risiken im Einsatz dieser Instrumente und geben einen Ausblick auf die mögliche Entwicklung.

In unserem Blogbeitrag "SAP HANA Native Modelling – Zurück auf Anfang?" haben wir erklärt, was die native SAP-HANA-Datenmodellierung ist. Um es kurz zusammenzufassen, geht es bei diesem Modellierungsansatz darum, mit SAP-HANA-Werkzeugen sogenannte Information Views zu entwickeln, die auf Objekte in der SAP-HANA-Datenbank zugreifen. Dem gegenüber steht die Verwendung eines Data Warehouses (SAP BW on HANA oder SAP BW/4HANA). Dort stehen uns zahlreiche, speziell für HANA optimierte Modellierungsobjekte wie ADSO oder CompositProvider zur Verfügung. Dieses Thema haben wir ausführlich im Beitrag "Welche Vorteile bietet SAP BW/4HANA?" beleuchtet. Nun wollen wir gewissermaßen eine Brücke zwischen den beiden Modellierungsvorgehen schlagen.

Im Rahmen des Klima- und Umweltschutzes und aktuell auch bei immer weiter steigenden Energiepreisen ist es notwendig, eine Unabhängigkeit von Öl zu erreichen und - so gut es geht - auf erneuerbare Energien zu setzen. Von einer anderen Art von "Öl“ werden Unternehmen aber immer abhängiger und sie benötigen davon immer mehr, um erfolgreich zu sein: Daten.