Blog- und Newsbeiträge über alle Unterkategorien hinweg.

[Video] Vorlesung Blockchain-Technologie in Logistik und Supply Chain Management

Seine akademische Laufbahn startete unser Doktorand, Projektmanager und Blockchain-Experte Roger Heines an der TU Dortmund, wo er 2017 seinen Master in Industrial Engineering abschloss. Vor zwei Monaten dann kehrte er als Dozent dorthin zurück (aufgrund der aktuellen Lage leider nur virtuell), um eine Vorlesung zu halten, die es so in seiner Zeit sicher noch nicht gab. Das Thema: Blockchain in Logistik und Supply Chain Management. Die ca. anderthalbstündige Vorlesung eignet sich jedoch nicht nur für Logistiker, sondern für alle Personen, die sich mit der Funktionsweise und dem Potenzial der Blockchain vertraut machen möchten. Anwendungsfälle für die Logistik diskutiert Roger nämlich erst ab ca. 1:00:00. Davor führt er umfassend in die Eigenschaften und Besonderheiten der Technologie ein und erklärt, in welchen Kontexten sie sinnvoll eingesetzt werden kann.

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FinTech-Landschaft in der Schweiz: Blockchain und DLT

Die Schweiz gehört mit einem Anteil von 10 % aller FinTech-Unternehmen in Europa zu den führenden Innovationsstandorten. Auffallend ist der Fokus auf die Distributed-Ledger-Technologie, vor allem im Crypto Valley Zug. Dort haben sich mittlerweile bereits 250 Crypto-Unternehmen angesiedelt oder einen Standort geplant. Auf diesem Stand kann sich die Schweiz allerdings nicht ausruhen: Um ein führender Innovationsstandort zu bleiben, braucht es beständig neue FinTechs mit innovativen Ideen. Um Lücken im bestehenden Angebot Schweizer Blockchain-FinTechs und damit Innovationspotenzial für weitere Services zu identifizieren, analysiere ich in diesem Beitrag das heutige Serviceangebot der Schweizer Blockchain-FinTech-Szene.

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Führungskräfte und Künstliche Intelligenz im Zeitalter des Informationsüberflusses

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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Die Relevanz von organisationaler Resilienz in Krisenzeiten und darüber hinaus

Multinationale Unternehmen verfügen über weitläufige und komplexe Lieferketten, um möglichst effizient zu operieren. Innerhalb dieser Produktionsnetzwerke besteht wenig Spielraum für Fehler und präventive Stresstests werden nur selten durchgeführt. Die COVID-19 Pandemie hat aufgezeigt, wie fragil solche Strukturen sein können und welche Konsequenzen es haben kann, wenn der Risikoexposition zu wenig Beachtung geschenkt wird. Doch wie hätten sich Unternehmen besser auf ein unerwartetes Ereignis wie die COVID-19 Pandemie vorbereiten können? Und wie relevant ist dabei organisationale Agilität und Resilienz?

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Augmented Reality in Bildung und Finanzsektor

Die derzeitige Corona-Situation hat uns gezeigt, dass wir im Bildungsbereich fähig sind in kürzester Zeit grosse Schritte in der Digitalisierung vorzunehmen. Digitale Methoden haben zwar schon zuvor in Schulen und Universitäten Einzug gehalten, diese teils zögerliche Entwicklung wurde durch das zu Pandemie-Hochzeiten notwendige Homeschooling jedoch beispiellos verstärkt. Kollaborative Plattformen haben einen enormen Zuwachs erhalten, und mit Erklärvideos und virtuellem Unterricht oder Gruppenarbeiten wurden neue Lehr- und Lernformate eingeführt. Eine Technologie, oder vielmehr ein Konzept, das dabei bisher weitestgehend unberücksichtigt gelassen wurde, aber ein grosses Potenzial zur Verbesserung sowohl von digitalem als auch von Präsenzunterricht bietet, ist Augmented Reality (AR), die Anreicherung der Realität mit virtuellem Inhalt.

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Open Banking White Paper – The Future of Collaboration in Corporate Banking

Laut einer Umfrage sind 90 % der Banker überzeugt, dass Open Banking das organische Wachstum von Banken um 10 % steigern kann.[1] Eine globale Bankenstudie hat zudem ergeben, dass 86 % der Banken in den nächsten 12 Monaten offene APIs nutzen möchten, um Open-Banking-Funktionen zu ermöglichen.[2] Um diese Entwicklung aufzugreifen und die Chancen und Auswirkungen des Trends zur Öffnung der bankeigenen IT-Systeme besser zu verstehen, hat das Business Engineering Institute in enger Zusammenarbeit mit der Commerzbank ein Open-Banking-White-Paper zur Zukunft der Zusammenarbeit im Corporate Banking verfasst. Darin gingen wir den übergeordneten Fragen nach, was das Open-Banking-Konzept ausmacht und wie es Wertschöpfung insbesondere im Firmenkundengeschäft verändern wird

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Open Banking Summit 2020 – Chancen und Umsetzungsszenarien für Open Banking in der Schweiz

Vor Kurzem hat die Schweizerische Bankiervereinigung eine Auslegeordnung veröffentlicht, die den Stand von Open Banking in der Schweiz darlegt und Erfordernisse für die Weiterentwicklung von Open Banking am Schweizer Finanzplatz formuliert. Zu diesen Erfordernissen gehören unter anderem die klare strategische Positionierung der Banken und die gemeinsame Entwicklung standardisierter APIs für den Datenaustausch zwischen Finanzinstituten und Drittanbietern. Ziel der Auslegeordnung ist «den Dialog am Finanzplatz [zu] unterstützen», wie Richard Hess im Initialbeitrag der Blogparade der Schweizerischen Bankiervereinigung schreibt. Dasselbe Ziel verfolgte am 10. September der Open Banking Summit der in der Auslegeordnung aufgeführten Standardisierungsinitiative OpenBankingProject.ch, der in unterschiedlichen Vorträgen vor allem diese beiden Erfordernisse thematisierte.

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Gestaltung von Dienstleistungen für EinwohnerInnen im Competence Center Smart Citizen – Machen Sie mit!

Das Konzept der Smart City ist nicht neu – bereits seit Jahren versucht die öffentliche Verwaltung, ihre Prozesse mithilfe fortgeschrittener Informations- und Kommunikationstechnologien effizienter zu gestalten. Erste Errungenschaften sind zum Beispiel intelligente Strassenlampen oder Mülleimer, die für eine energiesparende bzw. eine saubere Stadt sorgen und einen ersten Schritt auf dem Weg zu einer nachhaltigen sozialen, ökologischen und ökonomischen Entwicklung des urbanen Raums darstellen, laut Portmann & Finger (2015) das eigentliche Ziel einer Smart City. Trotz erster Erfolge bleibt ein entscheidender Faktor für die Effektivität eines Smart-City-Projekts bislang grösstenteils unberücksichtigt: Die künftigen Nutzer der Lösungen, die EinwohnerInnen, werden nur selten in die Servicegestaltung miteinbezogen. Dabei sollte der eigentliche Erfolg eines Smart-City-Projekts nicht ausschliesslich an den Kosteneinsparungen für öffentliche Verwaltungseinheiten bemessen werden, sondern an seinem Beitrag zur zuvor erwähnten urbanen Entwicklung – und über den entscheiden durch ihre Nutzung am Ende oft die EinwohnerInnen. An dieser Stelle setzt die Arbeit des Competence Centers Smart Citizen an.

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Strategie im Zeitalter zunehmender Vernetzung – Eine Bestandsaufnahme (Teil 2)

Am Beispiel von Alibaba, Amazon und Airbnb lässt sich eindrücklich demonstrieren, was für ein Wertschöpfungspotenzial Ecosysteme im Vergleich zu traditionellen, linearen Wertschöpfungsstrukturen besitzen. Nur wie plant und erschliesst man ein Ecosystem? Wie ich im ersten Teil dieses Beitrags erklärt habe, lassen sich traditionelle Strategiekonzepte nicht ohne Weiteres auf Ecosysteme übertragen. Was macht also eine Ecosystemstrategie aus? Nachfolgend stelle ich drei weitere Voraussetzung für die erfolgreiche Gestaltung eines Ecosystems vor, die Teil jeder Diskussion über den Aufbau oder die Teilnahme an einem Ecosystem sein müssen.

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Strategie im Zeitalter zunehmender Vernetzung – Eine Bestandsaufnahme (Teil 1)

Der Begriff Ecosystemstrategie ist in Wissenschaft und Praxis sehr präsent und es lassen sich bereits zahlreiche strategische Handlungsempfehlungen, beispielsweise zur Einnahme bestimmter Rollen, identifizieren. Ein einheitliches Begriffsverständnis oder ein übergreifender Ansatz zum Aufbau von oder zur Positionierung in Ecosystemen sind bisher jedoch nicht vorhanden. In diesem Beitrag versuche ich, mich dem Thema anzunähern, indem ich vier Voraussetzungen für den Erfolg eines Ecosystems identifiziere und untersuche, inwiefern eine Ecosystemstrategie sich von einer klassischen Unternehmensstrategie unterscheidet.

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Die Konvergenz der Distributed-Ledger-Technologie und Künstlichen Intelligenz am Beispiel des Kreditvergabeprozesses (Teil 3)

In den ersten beiden Beiträgen dieser dreiteiligen Serie haben wir gezeigt, dass der gleichzeitige Einsatz der Distributed-Ledger-Technologie und der Künstlichen Intelligenz den heutigen Kreditvergabeprozess in vielen Punkten verbessern kann. Nun ist der Kreditvergabeprozess allerdings nur einer von vielen Prozessen, die potenziell von der Verschmelzung von DLT und KI profitieren können. Im Folgenden haben wir anhand des untersuchten Prozesses die Prozesseigenschaften zusammengetragen, die darauf hinweisen, dass ein Prozess zur Konvergenz der beiden Technologien führt und dadurch wiederum durch diese optimiert werden kann.

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Die Konvergenz der Distributed-Ledger-Technologie und Künstlichen Intelligenz am Beispiel des Kreditvergabeprozesses (Teil 2)

Technologische Konvergenz bedeutet, dass zwei oder mehr Technologien zu einem einzigen System verschmelzen, das leistungsfähiger ist als jede der Technologien für sich genommen. Da es sich bei KI und DLT um Technologien handelt, die einige einander entgegengesetzte Eigenschaften besitzen (z. B. Zentralität vs. Dezentralität; Transparenz vs. Black Box), komplementieren sich die beiden Technologien und können entscheidende Schwachstellen der jeweils anderen ausgleichen. Da der Kreditvergabeprozess einen der Hauptprozesse des Bankengeschäfts darstellt und sowohl Kommunikation und Datenanalyse (KI) als auch die Übertragung sensibler Daten (DLT) beinhaltet, ist er hervorragend geeignet, um sowohl die Voraussetzungen als auch die Auswirkungen technologischer Konvergenz praktisch zu untersuchen.

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Die Konvergenz der Distributed-Ledger-Technologie und Künstlichen Intelligenz am Beispiel des Kreditvergabeprozesses (Teil 1)

Die Distributed-Ledger-Technologie (DLT) und die Künstliche Intelligenz (KI) sind zwei vielversprechende Technologien, die sich an der Spitze ihres Hype Cycles befinden. Wissenschaftler gehen davon aus, dass das Zusammenwachsen der Blockchain, des Internet of Things (IoT) und der Künstlichen Intelligenz erhebliche Chancen birgt, wie z. B. eine Beschleunigung des Tempos von Service-, Prozess- und Geschäftsmodellinnovationen. Die Informationslage in der aktuellen Literatur und Forschung darüber, wie eine solche Integration praktisch umgesetzt werden könnte, ist jedoch nach wie vor spärlich. Diese Beitragsserie wird über die nächste Woche hinweg in insgesamt drei Teilen am Beispiel des Kreditvergabeprozesses ergründen, wie spezifische Elemente von DLT und KI kombiniert werden können, um eine potenzielle technologische Konvergenz zu erreichen, und welche Bedeutung diese Konvergenz für den Kreditvergabeprozess besitzt.

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Technostress – Die Schattenseite der zunehmenden Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien

Wirtschaft und Gesellschaft haben im Allgemeinen stark von der zunehmenden Digitalisierung und dem Zugang zu IKT profitiert. Dennoch hat diese Entwicklung auch ihre Schattenseiten. Sowohl wissenschaftliche Studien als auch Berichte aus der Praxis weisen in den letzten Jahren vermehrt darauf hin, dass die Nutzung von IKT im privaten sowie auch organisationalen Kontext zu starken Stresswahrnehmungen bei den jeweiligen Benutzern führen kann. Diese spezifische Form von Stress wird Technostress genannt. Wie Technostress ausgelöst wird, was er für Folgen hat und wie Unternehmen Technostress im Alltag ihrer Mitarbeiter reduzieren können, erklärt dieser Blogbeitrag.

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Ein agiler Führungsstil ist die Voraussetzung für eine agile Transformation

Es ist ein offenes Geheimnis, dass für Banken und Finanzdienstleister stürmische Zeiten angebrochen sind. Das Marktumfeld ist so volatil wie nie zuvor – externe Rahmenbedingungen ändern sich oft, schnell und umfangreich. Wie können Banken in diesem Umfeld dennoch erfolgreich sein? Der Schlüssel hierfür ist Agilität, die nur gelingen kann, wenn der Führungsstil, der einen massgeblichen Einfluss auf die persönliche Einstellung, das Mindset und das Verhalten von Mitarbeitern hat, auch entsprechend agil ausgerichtet ist. Die Frage, die sich in diesem Zusammenhang stellt, ist: Was zeichnet einen agilen Führungsstil aus und wie kann die Transformation zu diesem Führungsstil gelingen?

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Strategische Führung im Kontext der Digitalen Transformation (Teil 2)

Unsere moderne, durch innovative Technologien zunehmend beschleunigte Welt erfordert von Unternehmen ständige Anpassung. Die Digitale Transformation ist mittlerweile allgegenwärtig. Nun bedeutet jede Transformation auch Geschäftsmodellinnovation. Diese Innovation kann intern entwickelt oder durch Akquisitionen von aussen in das Unternehmen eingegliedert werden. Welche dieser Optionen gewählt wird, hängt dabei zum einen mit der im Unternehmen vorhandenen Expertise zusammen, zum anderen aber auch eng mit dem vorherrschenden Führungssystem, d. h. mit der Art der Vorgaben, über die der Verwaltungsrat dem Top-Management Ziele vorgibt und an denen er seine Leistung evaluiert. Ihm stehen grundsätzlich zwei Möglichkeiten zur Verfügung: strategische oder finanzielle Führung (eng.: Strategic Control vs. Financial Control). In diesem Teil geht es nun darum, welche Vor- und Nachteile diese beiden Führungssysteme mit sich bringen und welcher dieser Führungsstile sich besser für nachhaltige Innovation und Transformation eignet, die in der heutigen Zeit die Voraussetzung für eine langfristig erfolgreiche Unternehmenstätigkeit darstellen.

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Strategische Führung im Kontext der Digitalen Transformation (Teil 1)

Während es in der Vergangenheit ausreichend war, ein gut funktionierendes Geschäftsmodell durch inkrementelle Innovationen zu verbessern und so zu versuchen, seinen Wettbewerbsvorteil langfristig zu sichern, erfordert ein sich ständig veränderndes Umfeld mit technologischen Neuerungen und sich verändernden Kundenbedürfnissen und -erwartungen, dass Unternehmen sich beständig transformieren und neue Geschäftsfelder erforschen. Aus diesem Grund ist Transformation im Zuge der Digitalisierung eines der grossen Forschungsthemen bei uns im CC Ecosystems. Während wir uns im Kompetenzzentrum vor allem auf Transformationsmethoden und -fähigkeiten konzentrieren, möchte ich in diesem Zweiteiler das Hauptaugenmerk auf die Transformationsgovernance legen, im Besonderen auf die Rolle des Verwaltungsrats und der Geschäftsleitung bei der Initiierung und Durchführung einer Transformation. Teil 1 konzentriert sich dabei auf die Umweltveränderungen, die eine Transformation notwendig machen, und stellt die vom Verwaltungsrat einzuleitenden Massnahmen dar.

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Wie verändert Künstliche Intelligenz die Geschäftsmodelle der Finanzindustrie? (Teil 2)

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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Core Banking Radar – «Zufriedenheit der Banken mit ihrem Kernbankensystem: Ein Spannungsfeld?»

Viele Banken beschäftigt im Zuge der Digitalisierung nicht nur, welche IT-Vorhaben im Spannungsfeld regulatorischer Rahmenbedingungen, innovativer Trends und des steigenden operativen Kostendrucks Potentiale aufzeigen, sondern auch, ob das eingesetzte Kernbankensystem den aktuellen Ansprüchen des Geschäfts gewachsen ist. Der Core Banking Radar von Swisscom in Zusammenarbeit mit dem Business Engineering Institute St. Gallen (BEI) beobachtet seit 2017 die Systemunterstützung von Banken und analysiert die gängigsten Systeme in der Schweiz in regelmässigen Abständen mit einem umfangreichen Beurteilungsmodell. Da jedoch die alleinige Analyse der Systeme nicht das ganze Bild zeigt, bezieht der diesjährige Kernbankenradar Erkenntnisse aus der Befragung vier ausgewählter Kundenbanken ein, bei denen drei unterschiedliche Kernbankensysteme im Einsatz sind. Die Resultate geben Aufschluss über die aktuelle Zufriedenheit mit der Systemunterstützung aus Bankensicht und zeigen drei grundsätzliche Strategien für die Systemunterstützung von morgen auf.

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Wie verändert Künstliche Intelligenz die Geschäftsmodelle der Finanzindustrie? (Teil 1)

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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Der State of the Art im Bereich Künstliche Intelligenz – Eindrücke von der HICSS 2020

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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[Video] Grundlagen Bitcoin, Kryptowährungen und Decentralized Finance

«Kaufe nur, was du verstehst». Was Warren Buffet in seinen goldenen Investmentregeln schon früh erkannte, ist in Zeiten von Kryptowährungen aktueller denn je. Vor allem die wohl bekannteste Kryptowährung Bitcoin wird derzeit oft mit Gold verglichen und gilt unter Experten als die bessere Anlage im digitalen Zeitalter. Dabei verstehen die wenigsten Menschen, wie die Technologie hinter der Kryptowährung, die Blockchain oder Distributed-Ledger-Technologie, überhaupt funktioniert.
Beginnen Sie Ihre Entwicklung zum souveränen Krypto-Investor mit dieser Webinaraufzeichnung.

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Grundlagen Business Ecosystems (inkl. Webinar-Präsentation als PDF)

Das Konzept des Business Ecosystems findet seinen Weg immer häufiger in strategische, organisationale oder Prozessdiskussionen. Die derzeit nach Marktkapitalisierung erfolgreichsten Unternehmen positionieren sich ganz bewusst als Akteure in einem grösseren Ecosystem, einer dynamischen Struktur aus autonomen, jedoch voneinander abhängigen Akteuren, welche ihre Aktivitäten im Hinblick auf ein gemeinsames Ziel koordinieren, um gemeinsam Wert zu schaffen. Das stellt Praktiker jedoch vor zahlreiche unbeantwortete Fragen, beispielsweise wie sich ein Ecosystem entwickelt und welche strategischen Implikationen das Konzept mit sich bringt. Fragen, denen Christian Betz im Webinar “Grundlagen Ecosytems” vom 24.04.20 auf den Grund gegangen ist.

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