Für kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) bietet die Künstliche Intelligenz enormes Potenzial zur Skalierung und Effizienzsteigerung, es gibt jedoch insbesondere für diese Unternehmen keine Alternative zur Nutzung der GAFA-Services, da ihnen selbst z. B. Machine-Learning-Wissen oder die notwendigen Daten zum Trainieren von Algorithmen fehlen. Ein Analytics-Marktplatz könnte diese Herausforderungen lösen.
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In einer Welt, in der ein Anstieg der jährlich generierten digitalen Datenmenge von 45 Zettabyte im Jahr 2019 auf 175 Zettabyte im Jahr 2025 prognostiziert wird, kommen wir Menschen mit unserer Hirnleistung höchstwahrscheinlich sehr bald an unsere Grenzen. Daher wird sich auf absehbare Zeit die Frage stellen, wie wir a) als Menschen die Masse der einströmenden Informationen verarbeiten können, b) wie wir bei all dem Informationsüberfluss mental gesund bleiben können und c) wie wir gegen KI-Algorithmen ankommen sollen, falls diese uns bspw. mit gefälschten Informationen versorgen, die nicht von der Realität unterscheidbar sind. Diese Fragen stellt sich auch und insbesondere für Führungskräfte in Unternehmen.
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Um sich mit einer KI-basierten Applikation auf dem FinTech-Markt zu positionieren, benötigt ein Unternehmen ein vertieftes Verständnis des KI-FinTech-Marktes, d. h. sowohl der bereits existierenden Applikationen als auch der Geschäftsmodelle, die sich um diese Applikationen herum entwickelt haben. Im ersten Teil dieses Beitrags haben wir mithilfe der AI Application Taxonomy, einem Werkzeug zur näheren Beschreibung der Eigenschaften einer KI-Applikation, insgesamt 79 KI-Applikation von 75 FinTechs analysiert und vier übergreifende Anwendungsarten, sogenannte Applikations-Archetypen, identifiziert. In diesem Beitrag widmen wir uns der Frage, innerhalb welcher Geschäftsmodelle diese Applikationen eingesetzt werden und welche Positionierungsmöglichkeiten sich daraus für Finanzinstitute ergeben.
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Die Beurteilung der strategischen Möglichkeiten, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) einem Unternehmen ermöglicht, erfordert ein fundiertes Verständnis von KI-basierten Applikationen. Ein solches Verständnis umfasst nicht nur die Kenntnis der möglichen Funktionalitäten von KI-basierten Applikationen (Dietzmann & Alt, 2020), sondern auch die Kenntnis von Eigenschaften, die diese Funktionalitäten näher beschreiben (z. B. kann der Sprachinput für die Funktionalität Speech Recognition als akustisches Signal empfangen werden oder digital in Form eines Videos vorliegen). Beides zusammen ermöglicht eine detaillierte Analyse bestehender KI-basierter Angebote, auf deren Basis Positionierungsmöglichkeiten gegenüber Wettbewerbern im Zielmarkt identifiziert werden können. Das Competence Center Ecosystems hat daher neben dem Periodensystem der Künstlichen Intelligenz die «AI Application Taxonomy» entwickelt, welche die aktuell beobachtbaren Charakteristika von KI-basierten Applikationen enthält. Im aktuellen und ersten Teil des Blogbeitrags stellen wir die Taxonomie vor und analysieren anschliessend eine Stichprobe europäischer KI-FinTechs.
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Wissenschaftler sind theoretisch arbeitende, sehr korrekte und oftmals zurückgezogene Menschen – so der weitverbreitete Eindruck. Weit gefehlt, wie ich auf der 53. Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) erleben durfte: Von einer Keynote zu «Bullshit» in der wissenschaftlichen Literatur über Erkenntnisse zu Künstlicher Intelligenz (KI) in der Spieleentwicklung bis zur Zukunft des Arbeitens wurden durchweg spannende, sehr diverse und vor allem höchst praxisrelevante Themen adressiert. Im Folgenden gebe ich eine kurze Zusammenfassung.
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Im Rahmen der einstündigen Präsentation klären wir zunächst häufige Missverständnisse auf, versuchen, den Begriff «Künstliche Intelligenz» zu definieren, stellen die verschiedenen Funktionen von KI vor und zeigen Möglichkeiten zur Modellierung von KI-basierten Applikationen auf. Ausserdem stellen wir einen Ansatz zur Bewertung der Auswirkungen von KI auf eine Organisation vor, der sich an der zentralen Frage orientiert: An welcher Stelle können und möchten wir uns von KI-basierten Applikationen unterstützen oder gar ersetzen lassen?
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Kleine und mittelgrosse Privatbanken in der Schweiz sehen sich aufgrund sinkender Gewinne aktuell einem starken Konsolidierungsdruck ausgesetzt. Möchten die verbleibenden Institute in Zukunft ihre Eigenständigkeit wahren, wird es für sie höchste Zeit, ihre Geschäftsmodelle und Betriebsstrukturen zu modernisieren und ihr Angebot dem innovativer Wettbewerber anzupassen. Eine Möglichkeit, sowohl Betriebskosten zu senken als auch die Qualität der Kundenberatung als Kern des Angebots einer Privatbank zu erhöhen, bietet der Einsatz künstlicher Intelligenz. Während es im letzten Beitrag darum ging, wie die Fähigkeiten von Menschen und Künstlicher Intelligenz mithilfe des KI-Periodensystems vergleichen werden können, zeige ich in diesem Artikel an zwei Anwendungsfällen, wie Künstliche Intelligenz den Kundenberater im Private Banking unterstützten kann.
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Das Schweizer Private Banking leidet unter einer zunehmenden Konsolidierung. Dies trifft besonders auf kleinere Institute zu, die sich aufgrund veralteter Geschäftsmodelle und Strategien als immer weniger wettbewerbsfähig erweisen. Künstliche Intelligenz könnte eine Möglichkeit für diese Institute darstellen, dem Trend steigender Betriebskosten und schrumpfender Gewinne zu begegnen.
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In meinem heutigen Beitrag möchte ich einen kurzen Rückblick auf die wissenschaftliche Konferenz «IEEE Conference on Business Informatics 2019» geben, welche vom 15. Bis 17. Juli erstmals in Moskau ausgetragen wurde.
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Finanzinnovationen sind spätestens seit der letzten grossen Finanzkrise 2007/08, zu deren Entstehung Bankprodukte und -praktiken wie Credit Default Swaps (CDS) und Tranching massgeblich beigetragen haben […]
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Die Meldungen über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und dessen Potenzial haben sich im Jahr 2018 überschlagen. Allerdings muss man kritisch bleiben bezüglich des Begriffes: […]
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