Blog- und Newsbeiträge über alle Unterkategorien hinweg.
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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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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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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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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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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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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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.
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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Am Open Banking Summit 2024 mit über 150 Teilnehmern und hochkarätigen Referenten hat das OpenBankingProject.ch einmal mehr seine Bedeutung als wichtiges Business-Netzwerk im Bereich Open […]
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Hinweis: Dieser Blogbeitrag enthält Auszüge aus dem Artikel «Data Value Creation Matrix – Options for Organizations to Create Value from Data». Verfügbar unter: https://aisel.aisnet.org/ecis2024/track07_busanalytics/track07_busanalytics/9/ Empfohlene […]
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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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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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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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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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Von 2019 bis 2024 hat sich das weltweite Volumen der jährlich generierten bzw. replizierten digitalen Datenmenge fast vervierfacht – ein Trend, der voraussichtlich anhalten wird (Tenzer, 2024). Technologieunternehmen zeigen, wie Daten zur Generierung von Umsätzen verwendet werden, die oft die physischen Wirtschaftsgüter in den Schatten stellen. Die Vernachlässigung von Daten kann für Unternehmen zukünftig einen erheblichen Nachteil bedeuten und sie hinter datenorientierten Wettbewerbern zurücklassen. Viele Unternehmen nutzen jedoch den Großteil ihrer Daten nicht und sehen sich mit Problemen wie Datenpannen und Datensilos konfrontiert (DalleMule & Davenport, 2017). Der Schlüssel liegt in der Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien. In diesem Blogbeitrag werden Unterteilungsmöglichkeiten von Datenstrategien so-wie deren Relevanz für digitale Unternehmen und insbesondere Banken vorgestellt.
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Seit der Einführung des Bitcoin-Spot-ETFs in den USA im Januar 2024 ist Bitcoin als Vermögenswert für breite institutionelle Investorenkreise zugänglich geworden. Dies markierte einen bedeutenden Meilenstein auf seinem Weg als monetärer Vermögenswert. Der nächste wesentliche Schritt in der Entwicklung von Bitcoin als investierbarem Vermögenswert ist die Erschliessung von Möglichkeiten zur Ertragsgenerierung (ähnlich zu Dividenden bei Aktien oder Coupons auf Anleihen). Im ersten Teil dieses zweiteiligen Blogbeitrags wird Bitcoin als neuartiger monetärer Vermögenswert sowie die Notwendigkeit der produktiven Nutzung von Bitcoin vorgestellt und analysiert, wie erste Ansätze in diesem Bereich zur Krypto-Kreditkrise 2022 geführt haben.
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Betrachtet man die heutigen Bankkunden, so sind sie jederzeit digital in ihren jeweiligen Lebenswelten unterwegs. Ein Beispiel für die Positionierung in den Lebenswelten der Kunden findet sich bei McMakler. Suchen Menschen auf Pinterest beispielsweise Design-Ideen für selbstgebaute Möbel, erscheinen passend zu ihren jeweiligen bekannten Wohnpräferenzen passende Immobilienangebote durch McMakler. Dies geschieht im Kontext einer Kooperation von McMakler mit über 400 Banken. Somit können Banken unter bestimmten Voraussetzungen ihre Services in die jeweiligen Lebenswelten ihrer Kunden anbieten. Diese Handlungsoption ist jedoch nur eine Alternative, wie Banken bzw. einzelne Bankbereiche sich strategisch positionieren können. Wir haben im Blogbeitrag von Stefan Knaus vom 24.10.2023 vier verschiedene strategische Rollenprofile im Kontext von Open Banking vorgestellt. Nun möchten wir einen Blick auf die aktuellen Marktgeschehnisse werfen und welche Use Cases Banken vorangetrieben haben. Dazu ordnen wir auch die in diesem Kontext häufig fallenden Begriffe «Embedded Finance» und «Contextual Banking» ein.
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Große Sprachmodelle oder Large Language Models (LLMs) haben im Gebiet der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) in den letzten fünf Jahren sowohl im Verständnis (Natural Language Understanding, NLU) als auch in der Erzeugung (Natural Language Generation, NLG) einen Quantensprung in der Entwicklung der Kommunikation mit Computern gemacht. Das ist mit ChatGPT auch einer breiten Öffentlichkeit bewusst geworden. Die Nutzungsmöglichkeiten in Unternehmen beginnen mehr und mehr relevant zu werden. In einer kleinen Serie von Beiträgen sollen die Entstehung, die Einbindungsmöglichkeiten in Prozesse und Auswirkungen der LLMs beschrieben werden. In diesem Beitrag soll die Entstehungsgeschichte der LLMs bis zum heutigen Status dargelegt werden, mit dem Ziel auf dieser Grundlage im nächsten Beitrag Stärken, Schwächen und Erscheinungsformen darzustellen.
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Daten waren lange Zeit in aller Munde. „The world’s most valuable resource is no longer oil, but data“ (The Economist, 2017), lautete das überall postulierte Mantra. Aktuell dominieren jedoch die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) die Medien, getrieben insbesondere durch generative KI wie ChatGPT, DALL-E und Co., die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Sprache erstellen können. Diese generierten Dateninstanzen werden mithilfe der Technologie wiederum auf Basis von enormen Datensätzen erstellt (Touati, 2024). Entsprechen wird es heute und zukünftig für Unternehmen immer relevanter, sich mit dem Thema «Daten» als Grundlage wertschöpfender Aktivitäten auseinander zu setzen. Das Competence Center (CC) Ecosystems des Business Engineering Institute St.Gallen entwickelt Lösungen für relevante Problemstellungen aus der Praxis und adressiert dabei unter anderem die Nutzung von Daten als Schlüsselrolle für unternehmerischen Erfolg in dynamischen Geschäftsumgebungen. In diesem Blogbeitrag wird eine Einführung zu den Forschungsinhalten des CC Ecosystems im Rahmen der Wertschöpfung aus Daten (Data Value Creation) für Unternehmen gegeben.
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Im Rahmen seiner Forschung im Competence Center Ecosystems entwickelt Dennis Vetterling Artefakte zur Konzeptualisierung von Value Capture für Organisationen in Business Ecosystems. Ziel ist es, ManagerInnen die Grundlage für informierte Entscheidungen im Zusammenhang mit Value Capture in Business Ecosystems zu bieten. In diesem Blogbeitrag stellt er den Service-Blueprint als Modellierungsrahmen zur Handhabung des Themenkomplexes Business Ecosystems in seiner Forschung vor und gibt weitere Gedankensplitter für deren Analyse.
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Um Vorteile wie Kostensenkung, Standardisierung, Flexibilisierung und Qualitätssteigerung zu erzielen, gehen immer mehr Unternehmen Partnerschaften ein. Solche Beziehungen sind unverzichtbar, um in einer komplexen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. Dennoch zeigen zahlreiche Beispiele, dass es auch zu Misserfolgen mit weitreichenden Folgen kommen kann. In diesem Blogbeitrag wird aufgezeigt, durch welche Faktoren Partnerschaften erfolgreich werden und welche Normen zu beachten sind.
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Die digitale Revolution hat die Geschäftswelt erreicht, und das Beschaffungsmanagement bildet keine Ausnahme. Die jüngste Studie des Business Engineering Institute St. Gallen «Digitalisierung im Beschaffungsmanagement» beleuchtet, wie tiefgreifend die Digitalisierung diesen Bereich verändert. Dieser Blogbeitrag fasst die wichtigsten Erkenntnisse der Studie zusammen, um Licht auf die Chancen und Herausforderungen zu werfen, die die digitale Transformation für Unternehmen mit sich bringt.
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Anfang Januar 2024 war es so weit, die Security and Exchange Comission (SEC) in New York hat in den USA die ersten Bitcoin Spot-ETFs für den Handel & Vertrieb zugelassen. Die Zulassung der ETFs in den USA trägt weiter dazu bei, dass Digital Assets im breiteren Anlegermarkt verfügbar werden. Finanzinstitute können somit verstärkt davon ausgehen, dass sich die Nachfrage nach Digital Assets verändern wird. Wie haben sich Banken in der Schweiz im Kontext von Digital Assets positioniert und welche Vor- & Nachteile bringt die einzelne Positionierung mit sich? Basierend auf Beobachtungen sowie Interaktionen im Schweizer Markt werden diese im Rahmen dieses Blogposts eingeordnet.
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Im ersten Teil dieser Blogserie wurden unterschiedliche Möglichkeiten beschrieben, wie sich KI auf einzelne Berufe auswirken kann. Um die Auswirkungen der KI auf den Schweizer Wirtschaftssektor zu analysieren, wurde eine umfangreiche qualitative und quantitative Studie zur Exposition einzelner Berufe durch KI im Rahmen einer aufgabenbasierten Sichtweise durchgeführt. Der zweite Teil dieser Beitragsserie fasst die Ergebnisse dieser Studie zusammen und legt Implikationen für Politik und Management dar.
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Infolge der jüngsten Entwicklungen auf dem Gebiet der KI wurde damit begonnen, die Auswirkungen der Automatisierung auf den Arbeitsmarkt neu zu bewerten. Nicht-routinemäßige kognitive oder manuelle Tätigkeiten, die lange Zeit als von bisherigen Technologien unbeeinflusst galten, sind zunehmend von selbstlernenden Algorithmen bedroht, so dass viele Wirtschaftsexperten der Ansicht sind, dass sich die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt dieses Mal fundamental von anderen Technologien unter-scheiden. In diesem Blogbeitrag werden unterschiedliche Möglichkeiten beschrieben, wie KI die Aufgaben eines Berufes beeinflussen kann.
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