Geringere Kosten, verbessertes Kundenerlebnis, neue Vertriebschancen – Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sind ein Schlüssel für Effizienz- und Ertragssteigerungen. Aber wo lohnen sich entsprechende Projekte? Die KI-Experten der PPI AG identifizieren gemeinsam mit Finanzdienstleistern lohnende Einsatzbereiche und realisieren entsprechende Anwendungen.
PPI begleitet Banken bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz. Zur PPI-Expertise zählen Erfahrungen in der Produktion kritischer Software genauso wie die Etablierung eines auf die speziellen Erfordernisse von KI-Anwendungen angepassten Projektmanagements. Kreditinstitute erhalten wertvolle Unterstützung bei der Identifizierung und Bewertung geeigneter Use Cases. Erste Impulse für neue Ideen bietet ein Blick auf Produkte und Frameworks, made by KI@PPI.
dibco - Digitaler Baufortschrittscontroller
KI im Kundenmanagement
KI-Navigator
Chatbots
In die bankeigene IT-Strategie soll eine KI-Lösung integriert werden? PPI hilft, hier den richtigen Ansatz zu finden und bietet Support bei der Integration. Überdies berät PPI bei der aufsichtsrechtlichen Bewertung der geplanten Anwendungen.
PPI ist seit Jahrzehnten zuverlässiger Partner der Finanzinstitute bei vielfältigen Projekten. Unsere Spezialisten verbinden Projekterfahrung mit Kenntnissen über die neuesten Methoden der KI.
Kaum eine Technologie hat die Arbeitswelt so verändert wie Generative AI. Zwar haben bisher kaum Lösungen Einzug in die geordnete IT-Landschaft bei Banken gehalten. Trotzdem verwenden die Mitarbeiter wie selbstverständlich ChatGPT und seine Geschwister. Diese Technologie hat tatsächlich das Potenzial, die Finanzbranche so zu verändern, wie es weder Crypto-Währungen noch klassische KI vermochten. Ganz ohne Risiko ist Generative AI jedoch nicht.
Künstliche Intelligenz (KI) ist einer der wichtigsten Innovationstreiber bei Finanzdienstleistern. Allerdings sind viele Anwendungen sogenannte Blackbox-Modelle, bei denen die Bewertungen nicht nachvollzogen werden können. Das kann zu erheblichen Nutzungsrisiken führen, die inzwischen auch die Aufsichtsbehörden beschäftigen. Abhilfe schaffen Methoden der Explainable Artificial Intelligence (XAI), die auf unterschiedliche Arten die Erklärung von KI-Modellen möglich machen.
Für Finanzinstitute ist es oft nicht einfach, den persönlichen Touch der Kundenkommunikation in den Filialen auf digitale Formate zu übertragen. Das Whitepaper „Künstliche Intelligenz im Vertriebs- und Kundenmanagement“ beschreibt, wie sich das Persönliche in digitalen Kanälen abbilden lässt und zeigt Potenziale für eine kundennahe Ansprache trotz Automation auf.
Lernende Algorithmen können vieles im Handumdrehen erledigen, was bislang nur sehr aufwendig zu bewerkstelligen war. Aber die Verwendung von Künstlicher Intelligenz ist komplex: Nicht jedes KI-Modell ist für jeden Anwendungsfall geeignet. Das Whitepaper „Einsatz von KI im Risikomanagement“ gibt Einblicke in die Praxis und demonstriert anschaulich, wie entscheidend die Datenqualität für den Projekterfolg ist.
Der Einsatz KI erfordert eine systematische Vorgehensweise. Im Whitepaper „Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistung“ stellen die Autoren ein Drei-Ebenen-Modell für die Bedarfsermittlung, Implementierung und Anwendung von KI vor. Das Modell hat die PPI AG gemeinsam mit dem ibi research Institut und weiteren Partnern entwickelt.
Fit für ein erstes Projekt? Der KI-Readiness-Check von PPI hilft festzustellen, ob das eigene Unternehmen bereit ist, ein Pilotprojekt für Künstliche Intelligenz zu starten. Der Check eignet sich für Finanzinstitute aller Größenordnungen und reicht von der Analyse des Status quo bis hin zu Tipps für die ersten Schritte.
Künstliche Intelligenz ist längst kein Nischenthema mehr. Allerdings sind Potenziale oft schwer zu bestimmen, die Technik komplex. Der KI-Navigator schafft Orientierung. Vom Identifikationsprozess über die KI-Potenzialermittlung bis zu Umsetzungsvorschlägen führt er über drei Ebenen zu einer Prozesseinschätzung.
KI-Projekte sind anders. Das wird schon bei der Datenaufbereitung sichtbar, die rund 80 Prozent des Aufwandes erzeugt. Die Modellbildung umfasst dagegen nur einen relativ geringen Teil der Entwicklungsarbeit. PPI unterstützt Kunden, dem besonderen Charakter von KI-Projekten erfolgreich gerecht zu werden. Das Spektrum reicht dabei vom Anforderungsmanagement über die Aufwandsplanung bis zum Testen.
Längst ist die zu erwartende Rendite nicht mehr das einzige Kriterium bei einer Investmententscheidung. Privatanleger achten seit Jahren immer stärker auf die ESG-Kriterien Environmental (Umwelt), Social (Sozialverantwortung) und Governance (Unternehmensführung). Mit finsu, dem Nachhaltigkeitscockpit der PPI AG, steht Banken eine Plattform zur Verfügung, mit der sie Endkunden genauso wie Vermögensverwalter oder den eigenen Vertrieb übersichtlich, schnell und ohne großen Aufwand über die ESG-Parameter von Wertpapieren informieren können.
Ein wesentliches Element der Bank der Zukunft ist die enge Zusammenarbeit mit Drittanbietern. Kooperationen zwischen Banken und FinTechs bergen große Synergiepotenziale und machen innovative Produkt- und Serviceangebote möglich. Mit hoher Agilität, kurzer Time-to-Market und konsequentem Fokus auf die Customer Experience ist die PPI AG der richtige Partner für Banken, um zukunftsfähige Kooperationen mit FinTechs zu etablieren.
ESG-Herausforderungen bewältigen und Chancen nutzen – Nachhaltigkeit ist eines der zentralen Zukunftsthemen für Finanzdienstleister. Es eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten und bietet die Chance, Risiken zu reduzieren und das eigene Haus zukunftsicher aufzustellen.
Der digitale Baufortschrittscontroller (dibco) erleichtert Ihnen die Prüfung und Ihren Kunden die Einreichung von Dokumenten zu Teilauszahlungen bei Baufinanzierungen. Die Anwendung ist ohne aufwändige Implementierung in kürzester Zeit einsetzbar, betrieben mit Künstlicher Intelligenz made by PPI. Von dibco profitieren Baufinanzierer und Endkunden gleichermaßen.
In den vergangenen Jahren haben viele Finanzdienstleister Robotic Process Automation (RPA) zur Prozessautomatisierung als Proof of Concept eingeführt. Inzwischen hat sich die moderne Technologie erfolgreich am Markt etabliert. Jetzt stehen die neuen RPA-Teams in den Banken vor der Herausforderung, den Automatisierungsbetrieb zu optimieren und zu regulieren. Die Methodiken DevOps und CI/CD helfen ihnen dabei, ihren RPA-Betrieb technisch und organisatorisch zu professionalisieren.
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