Ist Blockchain die disruptive Entwicklung, welche die Finanzindustrie komplett neu organisieren wird? Oder ist die Blockchain ein Technologie-Hype, der schliesslich der nächsten Entwicklung weichen wird. Welche Auswirkungen haben Technologieentwicklungen auf Kernbankensystem oder gesamte IT-Architekturen? Wir diskutieren die Konsequenzen von Technolgieentwicklungen und deren Anwendung und Implikation auf die Finanzindustrie.

Tokenisierung von Assets, der nächste Hype nach Bitcoin –
ein Blick auf das Wertversprechen

Der Tokenisierung wird das Potenzial zugesprochen, ein neuartiges Finanzsystem zu ermöglichen – eines, das demokratischer, effizienter und umfassender ist als das bisherige. Während Kryptoassets allmählich ihren Platz in der Mainstream-Berichterstattung finden und derzeit Bitcoin ein fulminantes Comeback mit neuem Allzeithoch erlebt, scheint die Tokenisierung, der Prozess der digitalen Abbildung der Rechte an einem Vermögenswert in Form eines Digital-Asset-Tokens, noch wenig beachtet zu werden. Wir haben uns daher mit der Frage beschäftigt, was das eigentliche Wertversprechen der Tokenisierung ist.

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Robo-Advice – Ersatz für den menschlichen Anlageberater?

In meinem letzten Beitrag habe ich erklärt, welche Eigenschaften den Beratungsprozess eines Robo-Advisors von dem der traditionellen Kundenberatung durch einen menschlichen Berater unterscheidet. Heute erkläre ich, wie genau diese Eigenschaften sich auf den traditionellen Kundenberatungsprozess auswirken und ihn so verändern, dass der Robo-Advisory-Prozess entsteht, den ich im dritten Beitrag dieser Serie vorgestellt habe. Abschliessend beantworte ich die Frage, welcher der beiden Beratungsprozesse der bessere ist.

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Was macht einen Robo-Advisor aus?

In meinem letzten Beitrag habe ich die Kundenberatungsprozesse bei einem menschlichen Berater und einem Robo-Advisor im Detail vorgestellt. Heute erkläre ich, wodurch diese Unterschiede verursacht werden. Dieser Schritt ist wichtig, um die Unterschiede zwischen den beiden Beratungsprozessen nachvollziehen und erklären zu können, um dann in einem nächsten Schritt den Einfluss von Robo-Advice auf den Kundenberatungsprozess herzuleiten und schließlich die Vor- und Nachteile von Robo-Advice gegenüber dem traditionellen Kundenberatungsprozess bewerten zu können.

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Core Banking Radar – «Mambu – ein Kernbankensystemhersteller neuer Generation setzt auf SaaS»

Der Core Banking Radar von Swisscom und dem Business Engineering Institute St. Gallen (BEI) analysiert seit 2017 die gängigsten und aufkommende Kernbankensysteme in der Schweiz in regelmässigen Abständen mit einem umfangreichen Beurteilungsmodell. Der neuste Artikel beleuchtet das deutsche Neo-System Mambu und zeigt Erfolgsfaktoren für die Nutzung dieses auf SaaS basierenden Kernbankensystemen auf.

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Robo-Advisors vs. traditionelle Kundenberater

In meinem letzten Beitrag vor der Weihnachtspause ging es darum, nach welchen Geschäftsmodellen und Strategien ein Robo-Advisor sein Angebot ausrichten kann. Heute stelle ich die Kundenberatungsprozesse in der traditionellen, menschlichen Bankberatung und beim Robo-Advice vor, um dann im weiteren Verlauf der Serie den Einfluss von Robo-Advice darzustellen und zu klären, welche Beratungsform besser ist und ob Robo-Advisors Bankberater in naher Zukunft werden ersetzen können.

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Robo-Advice – Geschäftsmodelle und Strategien

In der letzten Woche ging es darum, wie Robo-Advice definiert wird und wie es entstanden ist, ob es sich dabei um eine ernstzunehmende Konkurrenz für Banken handelt und auf welchem Stand der Entwicklung sich Robo-Advisors mittlerweile befinden. Heute stelle ich die vorherrschenden Geschäftsmodelle und Strategien von Robo-Advisors vor.

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Was ist Robo-Advice und warum sollte uns das interessieren?

Im Zuge des Wandels vom persönlich-individuellen Kundenerlebnis bei einer Bank hin zu dem Wunsch standardisierter und digitalisierter Prozesse gewinnt „Robo-Advice“ zunehmend an Bedeutung. Im heutigen Beitrag geht es darum, wie Robo-Advice definiert wird und wie es entstanden ist, ob es sich dabei um eine ernstzunehmende Konkurrenz für Banken handelt und auf welchem Stand der Entwicklung sich Robo-Advisors mittlerweile befinden.

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[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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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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Auswirkungen von Corona auf die Finanzindustrie

Die Corona-Pandemie hat seit Anfang 2020 durch die Lockdowns überall auf der Welt einen enormen Einbruch der Weltwirtschaft verursacht. Der IWF geht von einem Rückgang des globalen BIP von 5 % aus, für die Eurozone sind es voraussichtlich sogar 10.2 % [1] – und das sind die Zahlen vor einer möglichen zweiten Welle. Wie die Wirtschaft sich erholen wird, bleibt abzuwarten. Was man dagegen bereits jetzt gut einschätzen kann, sind die qualitativen Auswirkungen der Pandemie auf die für die Finanzindustrie relevanten Makrotrends.

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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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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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