KI-Projekte unterscheiden sich von klassischen IT-Projekten. Rund 80 Prozent des Aufwands fließen in die Datenaufbereitung. Die Modellbildung nimmt dagegen nur einen relativ geringen Teil der Entwicklungsarbeit ein. Außerdem zeichnen sich diese Vorhaben durch die Notwendigkeit aus, fachliches und technisches Wissen zu vereinen.
Der besondere Charakter von KI-Projekten wird besonders in drei Bereichen deutlich: Anforderungsmanagement, Aufwandsplanung und Test.
Anforderungsmanagement
Anders als in klassischen IT-Projekten kann es bei KI-Vorhaben keine Anforderungen mit einem klaren Wenn-Dann-Schema geben. Stattdessen lassen sich die Anforderungen durch das Ziel, die Datenquellen und die verwendeten Algorithmen kennzeichnen. Damit Sie im Projektverlauf dennoch den Überblick behalten, hat PPI eine Methode entwickelt, die die Kernpunkte Ihres KI-Projekts über den gesamten Projektverlauf transparent und mit geringem Aufwand dokumentiert.
Aufwandsplanung
Der größte Teil des Aufwands in einem KI-Projekt fließt typischerweise in die Aufbereitung der Daten. Doch gerade diese Tätigkeit ist im Voraus besonders schwer zu kalkulieren: Denn die Datenqualität, die Menge an potenziellen Datenfeldern und technologische Faktoren haben einen großen Einfluss. Auch die unterschiedlichen Algorithmenklassen für KI-Modelle erzeugen unterschiedliche Anforderungen an die Datenaufbereitung. PPI hat – basierend auf eigenen Projekterfahrungen – ein Tool entwickelt, das bei der Prognose des Aufwands hilft.
Test
Klassische Funktionstests sind für KI-Modelle nicht möglich. Ein KI-Modell wird immer fehlerhafte Prognosen erstellen. Daher ist es umso wichtiger, bereits zu Projektbeginn die relevanten Qualitätskriterien für die neu zu entwickelnde KI-Lösung festzulegen. PPI hat umfangreiche Erfahrungen im Test bei Finanzinstituten und unterstützt Sie dabei, die richtigen Metriken für Ihr Projekt festzulegen.
Wer im Finanzdienstleistungsmarkt der Zukunft bestehen will, muss das Thema Kundenmanagement ganz neu denken. Dafür sind tiefgehende Analysen notwendig, die mit vertretbarem Aufwand nur Künstliche Intelligenz (KI) leisten kann.
KI bietet, gerade für Banken, ein riesiges Potenzial. Die Technologien unterscheiden sich aber deutlich von den sonst eingesetzten IT-Lösungen. Der KI-Readiness-Check erleichtert den Einstieg ins erste KI-Projekt und hilft, Risiken zu minimieren.
Jeder möchte KI einsetzen, aber es fehlen profitable Anwendungsfälle und oftmals auch die Fantasie für mögliche Einsatzfelder. Zugleich fallen wirtschaftliche Rechnungen schwer. Mit dem KI-Navigator werden Potenziale identifiziert und quantifiziert. So können Banken die besten Anwendungsfälle ermitteln und entwickeln.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zukunftsthema mit enormen Potenzialen für Finanzunternehmen. Um KI aber auch wirklich zielgerichtet und wertschöpfend einzusetzen, ist eine systematische Vorgehensweise unabdingbar.
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