Kategorie: Technologien

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.

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

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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

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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)

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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)

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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)

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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

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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)

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

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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)

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

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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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[Video] Grundlagen Bitcoin, Kryptowährungen und Decentralized Finance

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«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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[Kostenloses Webinar] Grundlagen Bitcoin, Kryptowährungen und Decentralized Finance

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«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 diesem kostenlosen Webinar.

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[Video] Investing in Tokenized Assets – Emergence of a New Asset Class for Asset Managers

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Beim zweiten Blockchain-Webinar, das wir heute auf diesem Blog veröffentlichen, handelt es sich um eine gemeinschaftliche Veranstaltung mit dem Frankfurt School Blockchain Center, bei dem sich alles um tokenisierte Assets als neue Anlageklasse dreht. Handelt es sich bei tokenisierten Assets tatsächlich um eine neue Anlageklasse oder um alten Wein in neuen Schläuchen? Könnten Bitcoin und Ether in Zeiten volatiler Finanzmärkte ein sicherer Hafen für Anleger sein? Und inwiefern unterscheiden sie sich in dieser Eigenschaft von Gold? Was fehlt noch zur flächendeckenden Integration von Krypto-Assets in die Investmentportfolios institutioneller Anleger? Alles das und noch mehr erfahren Sie in diesem Webinar.

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[Video] Möglichkeiten und Grenzen der Blockchain-Technologie (inkl. PDF)

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Die heutige Aufzeichnung des Webinars «Möglichkeiten und Grenzen der Blockchain-Technologie» vom 08. Mai 2020 richtet sich an alle, die sich bisher wenig bis gar nicht mit dem Thema beschäftigt haben und gibt einen praxis- und anwendungsorientieren Einblick in die Grundlagen dieser Innovation. Nebenbei räumen wir mit vielen Vorurteilen zur Hype-Technologie auf.

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Grundlagen Künstlicher Intelligenz (inkl. Webinarvideo und PDF)

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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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Kostenloses Webinar: Investieren in Tokenized Assets – Entstehung einer neuen Anlageklasse für Vermögensverwalter

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Das Business Engineering Institute St. Gallen und das Frankfurt School Blockchain Center laden Sie herzlich zu einer virtuellen Podiumsdiskussion am 20. Mai ein, bei der wegweisende Unternehmen der Blockchain-Szene die Aussichten für Krypto-Assets als Anlageklasse sowie bevorstehende Marktentwicklungen diskutieren.

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Open-Business-Fähigkeiten strukturieren – Ein Strukturierungs-ansatz für API-Initiativen

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APIs stellen einen wichtigen Baustein der digitalen Transformation hin zu vernetzten Geschäftsmodellen dar. Dies wirft zwangsläufig Fragen auf: Beginne ich mit der Bereitstellung eines API Developer Portals oder einer übergreifenden Strategie? Welche Infrastrukturkomponenten kommen zum Einsatz und inwieweit sollte ich zentrale Vorgaben geben? Wie kann ich mögliche Aktivitäten priorisieren? Eine Hilfestellung zur Beantwortung dieser Fragen ist das «API House of Digital Business».

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Denkansätze zur Zukunft des Swiss Banking

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Der Finanzsektor steht aktuell mit der Corona-Pandemie vor einer der grössten Herausforderungen: Einbruch des Wirtschaftswachstums, hohe Arbeitslosigkeit, Kreditausfälle und volatile Aktienmärkte. Weiterhin sind die alten Probleme wie Margendruck, eine zunehmende Wettbewerbsintensität, die Verlagerung der Kundenschnittstelle hin zu innovativen Fintechs und die allgegenwärtige Digitalisierung noch nicht gelöst. Diese Entwicklungen stellen traditionelle Geschäftsmodelle hiesiger Banken infrage, bieten aber auch Chancen für diejenigen, die bereit sind sich zu verändern oder neu zu erfinden.

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Dezentralisierung und Skalierbarkeit – zukunftsweisende Lösungen für Bitcoin und andere Blockchain-Systeme

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Die Bitcoin-Blockchain kommt an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die Nachfrage nach Transaktionen innerhalb des eigenen Systems zu decken. Längere Wartezeiten bis zur Bestätigung von Werttransfers über den Konsensalgorithmus und höhere Transaktionsgebühren sind die Folge. In der Theorie gibt es mehrere Möglichkeiten zur Erhöhung der Skalierbarkeit einer Blockchain. Dieser Artikel von Masterstudent Colin Hablützel beschäftigt sich mit der Frage, welche der zurzeit verfügbaren Lösungen sich am ehesten dazu eignet, die Skalierbarkeit einer Blockchain sicherzustellen, ohne die Sicherheit und Robustheit des dezentralen Systems zu gefährden.

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Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Private Banking (Teil 2)

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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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Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Private Banking (Teil 1)

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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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Das war das Blockchain Forum 2020 «Crypto Meets Banking» in Frankfurt

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Zukünftig werden digitale Assets auf Basis der Distributed-Ledger- als auch der Blockchain-Technologie eine immer wichtigere Rolle im Finanzsektor spielen. Privatanleger, aber auch Finanzinstitute werden Zugang zu traditionellen und völlig neuen Anlageklassen erhalten. Die Marktpotenziale für Blockchain-basierte Vermögenswerte sind immens[1]. Doch wie kann sich der Finanzsektor auf diese neue Token Economy vorbereiten und welche Geschäftsmodelle entstehen durch innovative Digital-Asset-Ecosysteme?

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