Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz im Private Banking (Teil 2)

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)

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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Innovative Technologien fördern die Entwicklung von Ecosystemen

Neben der Identifizierung aktueller Trends bei der Entwicklung von Ecosystemen haben wir im Ecosystemradar 2019 auch ein besonderes Augenmerk darauf gelegt, wie innovative Technologien die Verbreitung von Ecosystemen unterstützen. Fokussiert haben wir uns dabei vor allem auf die zwei Technologien Blockchain/DLT und Künstliche Intelligenz. Wie die beiden Technologien zur Entstehung und Weiterentwicklung von Ecosystemen beitragen, zeige ich im Folgenden anhand einiger konkreter Beispiele aus dem Ecosystemradar 2019.

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Künstliche Intelligenz in der Anlageberatung – Kommt bald der “Robo Advisor 2.0” (Teil 2)

Die Digitalisierung beschäftigt die Finanzindustrie bereits seit sehr langer Zeit (ihre Anfänge lassen sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen!), bleibt durch ihre immer neuen Facetten aber stets aktuell. Eine dieser Facetten ist die künstliche Intelligenz, die sich nach der Automatisierung physischer und/oder repetitiver Prozesse der letzten Jahrzehnte jetzt an die Automatisierung kognitiver Prozesse heranwagt. Für Anlageberater, die jetzt schon erste Konkurrenz durch Robo Advisors erfahren, ist das Thema so relevant wie noch nie: Waren Robo Advisors bisher keine vollwertigen Alternativen zu einer professionellen Anlageberatung durch menschliche Berater, könnte sich das in Zukunft ändern, wenn Maschinen in die Lage versetzt werden, menschliche Intelligenz nachzubilden.

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Künstliche Intelligenz in der Anlageberatung – Kommt bald der “Robo Advisor 2.0”? (Teil 1)

Auch wenn fast täglich neue Artikel und Untersuchungen zur künstlichen Intelligenz erscheinen, existieren nur wenige Beiträge, die das Potenzial im Beratungsprozess adressieren. Was fehlt, ist ein systematischer Überblick, wie die vielseitigen und komplexen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz in den einzelnen Beratungsprozessen möglichen Nutzen stiften können. Mit dieser Forschungslücke beschäftigt sich die Bachelorarbeit von Timon Jäggi, die wir in diesem Beitrag vorstellen.

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Sentifi – Preisträger in der Kategorie “Innovative Technologien” des Finance-IT Innovation Awards

Beim Business Engineering Forum 2019 wurde Sentifi als einer der drei Preisträger in der Kategorie Innovative Technologien ausgezeichnet. Lucas Bruggemann, Partner bei Sentifi, stellt zu diesem Anlass im Interview vor, wie Sentifi Daten aus Social Media, Blogs und Nachrichtenseiten als alternative Finanzinformationen für Investoren und Finanzinformationsprovider aufbereitet und zur Verfügung stellt.

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