Neue Beiträge

„Work smarter“ –Business Process Automation zur Optimierung von Abläufen und Steigerung der operativen Effizienz (Teil 1)

Im diesem ersten Blogpost einer zweiteiligen Serie bietet Din Hida eine verständliche Einführung in das Thema Business Process Automation (BPA). Er vermittelt grundlegendes Wissen über die Entwicklung von BPA, stellt zentrale Technologien vor und erläutert die verschiedenen Automatisierungstypen. Damit wird ein strukturiertes Grundverständnis als Basis für die vertiefende Auseinandersetzung mit moderner Prozessautomatisierung gegeben.

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Quantencomputing in der Finanzwirtschaft: Grundlagen, Potenziale und Herausforderungen

Quantencomputing gilt als potenzielle Revolution in der Finanzbranche: Es verspricht, komplexe Analysen mit einer Leistungsfähigkeit zu bewältigen, die traditionellen Computern nicht zur Verfügung steht (Dietz et al., 2020; Bova et al., 2023). Potenzielle Anwendungsgebiete des Quantencomputings sind sehr vielfältig und schließen beispielsweise das Portfoliomanagement, die Risikoanalyse, Unternehmensfinanzierung oder kundenorientiertere Analysen mit ein (Dietz et al., 2020). Wer Quantencomputing heute ignoriert, riskiert langfristig, den Anschluss zu verlieren. Benjamin Schaefer erklärt in diesem Blogbeitrag die Grundlagen des Quantencomputings, beleuchtet dessen vielfältige Potenziale und Anwendungsbereiche in der Finanzwirtschaft und diskutiert gleichzeitig die damit verbundenen technologischen, sicherheitsrelevanten und personellen Herausforderungen.

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Impact innovativer Technologien auf Business Ecosystems

Technologische Innovationen waren schon immer Katalysatoren gesellschaftlicher Umbrüche – doch nie zuvor haben Business Ecosystems so sichtbar im Mittelpunkt gestanden. Ob wir kontaktlos bezahlen, Chatbots befragen oder virtuelle Welten betreten – in der Regel basieren Business Ecosystem auf Plattformen, welche ein wichtiger Bestandteil zur Orchestrierung der Wertschöpfung sind. Plattformen sind zweckgebündelte organisationale und transaktionale Infrastrukturen von Business Ecosystems.
Eine Veränderung wesentlicher technologischer Grundlagen hat über die Plattform häufig einen Einfluss darauf, wie sich die Geschäftsmodelle der Business Ecosystems verändern. Internet of Things, Künstliche Intelligenz, Distributed Ledger Technology und das sich formierende Metaverse wirken dabei wie Turbolader – sie vernetzen nicht nur Objekte, sondern auch Märkte, Communities und ganze Geschäftsmodelle. Im folgenden Blogbeitrag skizziert Stefanie Auge-Dickhut einige Gedanken, welchen Impact innovative Technologien und Daten auf die technologische Basis von Business Ecosystems haben.

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Die richtigen Daten und AI Use Cases finden – Das Assessment Framework

Künstliche Intelligenz (AI) und insbesondere generative AI (GenAI) ist in aller Munde. Abseits des Hype sind sich Führungskräfte bereits seit geraumer Zeit einig, dass Daten und deren Analysen (wie beispielsweise durch AI) eine wesentliche Rolle bei der Transformation ganzer Geschäftsmodelle spielen (Gartner, 2018) und als Investitionsschwerpunkt von Unternehmen weltweit betrachtet werden (IBM, 2023). Jedoch haben bis dato viele Unternehmen Schwierigkeiten aufgrund einer Vielzahl einhergehender Herausforderungen ihre Daten- und AI-Aktivitäten erfolgreich zu imple-mentieren. Aufgrund der Komplexität der zu berücksichtigenden Perspektiven stehen Unterneh-men immer wieder vor der Herausforderung die spezifischen Use Cases zu identifizieren, die am besten für sie geeignet sind und das meiste Wertpotenzial versprechen, egal ob klassische AI, Ge-nAI oder Datenverkauf.
Entsprechend ist es ein Forschungsschwerpunkt des Competence Center Future Financial Services (CC FFS) Unternehmen Orientierungshilfen zur Wertschöpfung aus Daten und AI zu geben. Dieser Blogbeitrag widmet sich den Entscheidungsfaktoren, die die Wahl der richtigen Daten und AI Use Cases unterstützen und stellt Auszüge aus einem wissenschaftlichen Paper vor, das im Rahmen der Forschung des CC FFS verfasst wurde (siehe Kakuschke et al., 2025).

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Potenziale und Herausforderungen bei der erfolgreichen Nutzung der Schweizer E-ID (2/2)

Der Schweizer Bund wird im Frühling 2026 einen elektronischen Identitätsnachweis (E-ID) für die Schweizer Bürgerinnen und Bürger zur Verfügung stellen. Die zugrundeliegende Vertrauensinfrastruktur basiert dabei auf dem Architekturansatz Self-Sovereign Identity. Diese Entwicklungen bieten für die verschiedenen Wirtschaftssektoren in der Schweiz insgesamt bedeutende Chancen aber auch Herausforderungen.
Stefan Knaus beschreibt in diesem zweiten Teil einer Blogbeitragserie den Proof of Value des OpenBankingProject.ch zum Thema «Nutzung Schweizer E-ID». Der Fokus dieses Beitrags liegt auf den fachlichen Implikationen der Nutzung der Schweizer E-ID für die Business Architektur der Projektteilnehmenden und den Handlungsoptionen für Schweizer Banken bezüglich der Teilnahme an der Vertrauensinfrastruktur des Bundes.

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Potenziale und Herausforderungen bei der erfolgreichen Nutzung der Schweizer E-ID (1/2)

Der Schweizer Bund wird im Frühling 2026 einen elektronischen Identitätsnachweis (E-ID) für die Schweizer Bürgerinnen und Bürger zur Verfügung stellen. Die zugrundeliegende Vertrauensinfrastruktur basiert dabei auf dem Architekturansatz Self-Sovereign Identity. Diese Entwicklungen bieten für die verschiedenen Wirtschaftssektoren in der Schweiz insgesamt bedeutende Chancen aber auch Herausforderungen bei der effektiven Umsetzung und Nutzung von Verifiable Credentials. Nebst dem Einsatz der Schweizer E-ID als Identifikationsnachweis für die Eröffnung eines Bankkontos, bietet die Teilnahme an der Vertrauensinfrastruktur des Bundes weitere Potenziale für Schweizer Banken. Die E-ID kann in weiteren Kundenprozessen zum Einsatz kommen und die Customer Experience massgeblich verbessern. Darüber hinaus können auch eigene Nachweise auf der Vertrauensinfrastruktur des Bundes ausgestellt werden. (Quelle).
Dies ist der erste Teil einer zweiteiligen Blogbeitragserie zum Proof of Value des OpenBankingProject.ch zum Thema «Nutzung Schweizer E-ID», welcher von Oktober 2024 bis Februar 2025 stattgefunden hat.

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Wealth Management im digitalen Zeitalter: Innovation als Erfolgsfaktor

Die Vermögensverwaltung steht an einem Wendepunkt. Noch nie waren Herausforde-rungen und Chancen so eng miteinander verknüpft wie heute. Während die Zahl der High-Net-Worth Individuals (HNWI) und Ultra-High-Net-Worth Individuals (UHNWI) in Deutschland und der Schweiz kontinuierlich wächst [1-3], steigen zugleich ihre Erwar-tungen: individuelle Beratung, der Drang nach mehr Selbstbestimmung, maßgeschnei-derte Investmentstrategien und digitale Services sind gefragter denn je [3-5].
In Kooperation mit der Commerzbank AG hat das Business Engineering Institute St. Gal-len das Whitepaper „Leading with Innovation in Wealth Management“ verfasst. Es be-leuchtet zentrale Entwicklungen und Trends im Wealth Management mit einem beson-deren Fokus auf Application Programming Interfaces (APIs) und Distributed-Ledger-Technologie (DLT). Dieser Beitrag fasst die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und zeigt, warum Innovation zur nachhaltigen Wettbewerbsfähigkeit im Wealth Management beitragen kann.

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Modernes Banking neu gedacht – Plattformtransformation im Fokus

Die digitale Transformation zwingt Banken zur Modernisierung ihrer IT-Systeme. Offenheit, Modularität und Echtzeit-Datenverarbeitung sind entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit und Kundenerwartungen. In diesem Artikel analysieren wir die Schlüsselarchitektur einer zukunftsfähigen Banking-Plattform und ihre Designimplikationen.

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Dezentrale Identitäten als Enabler im Open Banking

Die digitale Transformation hat die Art und Weise, wie Bankdienstleistungen genutzt werden, tiefgreifend verändert. Bankberatung beschränkt sich längst nicht mehr auf den Besuch einer Filiale – Kunden erwarten heute ein nahtloses, kanalübergreifendes Erlebnis beim Zugriff auf Bankprodukte. Dezentrale Identitäten, auch bekannt als Self-Sovereign Identities (SSI), könnten hierbei eine entscheidende Rolle spielen und die Beziehung zwischen Banken und ihren Kunden weiter nachhaltig verändern. In diesem Beitrag werden wir die wichtigsten Aspekte, Herausforderungen und Chancen dieser Entwicklung näher beleuchtet.

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AI Cases im Banking – AI-Radar des Business Engineering Institute St.Gallen

Die Finanzindustrie beginnt durch die Nutzung von AI einen tiefgreifenden Wandel zu durchlaufen. Insbesondere der Einsatz von generativer AI eröffnet die Möglichkeit, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos oder Musik zu erstellen. Wir haben im Herbst 2024 mit dem Aufbau eines AI-Radars begonnen, der systematisch Anwendungsfälle von Banken im deutschsprachigen Raum analysiert. Dieser Blogbeitrag bietet einen Überblick über Use Cases und Reifegrade im Bankensektor und gibt spannende Einblicke in den Status quo.

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Web3 und die Zukunft des Internets: Chancen und Herausforderungen für die Finanzwelt (Teil II)

Wo wir uns im ersten Teil dieser Beitragsserie der Blockchain Technologie als Fundament von Web3 gewidmet haben, betrachtet Roger Heines in diesem Blogbeitrag weitere wichtige Element des Web 3 Konzepts wie die Token Economy, DApps, DeFi und SSI sowie Chancen und Herausforderungen von Web 3 für die Finanzindustrie.

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Web3 und die Zukunft des Internets: Chancen und Herausforderungen für die Finanzwelt (Teil I)

Das Internet hat sich seit seiner Entstehung in den 1960er Jahren rasant entwickelt. Vom rein statischen Web 1.0 über das dynamische Web 2.0 hin zum aufkommenden dezentralen Web3. Doch was genau bedeutet Web3 und welche Rolle spielt diese nächste Stufe der Evolution des Internets? Für die Finanzbranche könnte dies weitreichende Auswirkungen haben und gleichzeitig immense Chancen bieten. In diesem Blogbeitrag wird die Evolution des Internets und die Technologie hinter Web3 beschrieben.

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Rückblick auf den 11. Mitgliederanlass des OpenBankingProject.ch

Am 13. November versammelten sich die Mitglieder des OpenBankingProject.ch zum elften Mal, um aktuelle Entwicklungen im Bereich Open Banking in der Schweiz zu diskutieren und gemeinsam den Blick auf die Zukunft zu richten. Der Event bot spannende Einblicke in die jüngsten Fortschritte und Herausforderungen, die die Branche bewegen. Hier die wichtigsten Highlights und Erkenntnisse des Tages.

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Fünf Cloud-Mythen über Kernbankensysteme (Artikel 3)

In Zusammenarbeit mit der Swisscom ist eine Serie von Artikeln entstanden zur Beantwortung der typischen Cloud Mythen im Banking Kontext. Diese versuchen wir gemeinsam mit drei Artikeln zu erläutern und geben euch einfache und gängige Cloud Wordings auf den Weg, um Cloud zu verstehen.

In dem heutigen Artikel klären wir die letzten drei Mythen. Wenn du den letzten Artikel über Mythos 1 und 2 verpasst hast, schau hier vorbei.

Mythos 1: Die Cloud spart immer Geld

Mythos 2: Die Cloud macht es Cyberkriminellen einfach

Mythos 3: Einmal für einen Cloud Provider entschieden, kein Zurück mehr

Mythos 4: Software auf die Cloud und schon ist man innovativer

Mythos 5: Die Cloud Migration ist zu komplex

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Fünf Cloud-Mythen über Kernbankensysteme (Artikel 2)

In Zusammenarbeit mit der Swisscom ist eine Serie von Artikeln entstanden zur Beantwortung der typischen Cloud Mythen im Banking Kontext. Diese versuchen wir gemeinsam mit drei Artikeln zu erläutern und geben euch einfache und gängige Cloud Wordings auf den Weg, um Cloud zu verstehen.

In dem heutigen Artikel klären wir Mythos 1 und Mythos 2:

Mythos 1: Die Cloud spart immer Geld

Mythos 2: Die Cloud macht es Cyberkriminellen einfach

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Fünf Cloud-Mythen über Kernbankensysteme (Artikel 1)

In Zusammenarbeit mit der Swisscom ist eine Serie von Artikeln entstanden zur Beantwortung der typischen Cloud Mythen im Banking Kontext. Diese versuchen wir gemeinsam mit drei Artikeln zu erläutern und geben euch einfache und gängige Cloud Wordings mit auf den Weg, um Cloud zu verstehen.

In dem heutigen Artikel klären wir den aktuellen Markttrend und die unterschiedlichen Cloud Modelle, die zur Verfügung stehen.

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Large Language Models und RAG

Zusammenfassung
Die Besonderheit an LLMs: sie können mit natürlicher Sprache befragt werden und antwoten auch mit natürlicher Sprache. Das dazu nötige Wissen wurde während des umfangreichen Trainings mit riesigen Datenmengen in den Parametern des LLM gespeichert („parametrischer Speicher“). Die manchmal unzureichende Qualität der Antworten, insbesondere in spezifischen Domänen lässt sich auf Basis von „In Context Learning“ – Ansätzen mit Methoden des Prompt-Engineerings oder des aufwändigeren Finetunings des LLMs verbessern. Dies ist eine von zwei Dimensionen der Verbesserungsmöglichkeiten, man ändert die Fähigkeiten des LLM und/oder die Qualität des zugeführten Kontextes.
Im letzten Beitrag dieser Serie zu generativer künstlicher Intelligenz wurde aufgezeigt, welche Eigenschaften und Schwachstellen LLMs aufweisen sowie Ansätze möglicher Verbesserungen. Bisher nicht genauer behandelt wurde eine weitere erwähnte Dimension der LLM-Verbesserung: die kontextuelle Erweiterung mittels eines Retrieval Augmented Generation (RAG)-Verfahrens, die es dem LLM ermöglicht externes Wissen zu nutzen, um aktuelle und fachspezifische Antworten zu geben. Im Rahmen dieses Blogbeitrags stellt Wilhelm Niehoff das RAG-Verfahren und aktuelle Entwicklungsansätze vor.

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Fan Tokens auf der Blockchain: Ein Einblick in die Forschung

Fan Tokens haben sich als innovative digitale Anlageklasse etabliert, die eine Schnittstel-le zwischen Kryptowährungen, Blockchain-Technologie und dem Sportsektor bildet. Sie ermöglichen eine neuartige Form der Fanbeteiligung und bieten exklusive Vorteile wie Mitbestimmungsrechte bei Vereinsentscheidungen und Zugang zu speziellen Belohnun-gen und Spielen [1]. Diese auf der Blockchain basierenden Vermögenswerte, die bereits von 81 Sportorganisationen – darunter renommierte Clubs wie der FC Barcelona oder Manchester City – ausgegeben wurden, haben Eingang in diverse Sportarten wie Kampf-sport, Motorsport, Tennis und Rugby gefunden und bieten weit mehr als nur spekulativen Wert [2], [3]. In diesem Blogbeitrag wird das Konzept der Fan-Tokens beschrieben und wie sie sich auf das Fan Engagement auswirken.

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Eigenschaften der LLMs, Schwachstellen und Verbesserungsmassnahmen bei der Domänenanpassung von Anwendungen

Die Übertragung des KI-Paradigmas „Foundation Models“ im Sprachbereich führt zu Large Language Models (LLMs), mit denen in natürlicher Sprache kommuniziert werden kann und die aufgrund des «breiten Trainings» für unterschiedliche Aufgaben vielfältig einsetzbar sind. Hierzu bedarf es jedoch Anpassungen der Modelle für die spezifischen Anwendungsdomänen. In diesem zweiten Teil seiner Blogserie stellt Wilhelm Niehoff die drei Methodenbereiche In Context Learning (ICL), Prompt-Engineering und Fine-Tuning vor, die hierfür genutzt werden. Durch die Ansprache und Nutzung der LLMs treten jedoch konstruktionsbedingte Schwächen wie Halluzinationen, fehlende Aktualität und Expertise in Detailthemen auf. Über die drei Methodenbereiche hinausgehend, existieren „aktuellste“ Ansätze wie zum Beispiel DSPy und TextGrad, die darauf abzielen, dem User die Konstruktion von Eingabeaufforderungen abzunehmen. Entsprechend werden die Schwächen beseitigt durch die Hinzunahme weiterer Komponenten, die durch LLMs koordiniert werden.

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Geschäftsmodelle der Zukunft für die Vermögensverwaltung in Deutschland und der Schweiz

Das BEI hat in den letzten Monaten die zukünftigen Geschäftsmodelle der Vermögensverwaltungen in Deutschland und der Schweiz analysiert und als Studie veröffentlicht. Dabei wurden Interviews mit Vermögensverwaltern geführt und als Ergebnis Handlungsempfehlungen und Geschäftsmodelle der Zukunft definiert. Ziel dieser Studie war es, den aktuellen Stand sowie die zukünftigen Entwicklungen zu verstehen und zu analysieren. Dieser Blogbeitrag ist eine Zusammenfassung der Studie: Geschäftsmodelle der Zukunft für die Vermögensverwaltung in Deutschland und der Schweiz. «Eine Analyse des Status-Quo und Entwicklungen in Deutschland und in der Schweiz».

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Bitcoin als produktiven Vermögenswert richtig verstehen: Teil 2 

Ein Bitcoin-basiertes Finanzsystem wird notwendigerweise in Schichten aufgebaut sein, denn auch das heutige Finanzsystem ist mehrschichtig und kennt eine inhärente Hierarchie der geldähnlichen Vermögenswerte. Um das Potenzial von Bitcoin als produktiven Vermögenswert richtig abschätzen zu können, gilt es die Zielkonflikte (Trade-offs) zu verstehen, welche damit einhergehen. Im ersten Teil dieses zweiteiligen Blogbeitrags wurde Bitcoin als neuartiger monetärer Vermögenswert vorgestellt und die Notwendigkeit zur produktiven Renditegenerierung erörtert, damit Bitcoin den nächsten Schritt in seiner Evolutionsphase gehen kann. Im zweiten Teil werden nun drei Perspektiven zu Bitcoin-Renditeprodukten in Bezug auf deren Vertrauenswürdigkeit, und die damit einhergehenden Risiken und Kompromisse bewertet. Basierend auf den Erkenntnissen wird der Goldstandard eines Bitcoin-Renditeprodukts definiert und erläutert, was für Banken und deren Kunden daraus zu schlussfolgern ist.

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Workshopreihe «digitale Kundennähe»

Das OpenBankingProject.ch veranstaltet aktuell eine Workshopreihe zum Thema «digitale Kundennähe». Dabei untersuchen rund 40 Teilnehmende von 30 Unternehmen aus der Finanzbranche und darüber hinaus verschiedene Zielbilder und Use Cases, wie Banken sich über Konzepte wie Open Banking oder Embedded Finance näher bei ihren Kunden positionieren können. Ziel ist es, den Endkunden auch ausserhalb des Bankings bei der digitalen Serviceerschliessung zu unterstützen und ihm mit Bankdaten, Produkten oder Services bei Seite zu stehen. In diesem Blogbeitrag werden die Workshopreihe, bisherige Ergebnisse erster Veranstaltungen und zukünftig geplante Inhalte vorgestellt.

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