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Erfolgreiche Einführung von künstlicher Intelligenz bei Banken

73% der Banken investieren bereits massiv in künstliche Intelligenz – doch nur 25% erreichen ihre gewünschten Geschäftsziele. 

Diese Diskrepanz zeigt ein klares Problem: Die erfolgreiche Einführung von künstlicher Intelligenz im Bankwesen ist komplexer als viele Institutionen zunächst annehmen. Während das Potenzial enorm ist – von automatisierten Prozessen bis hin zu verbesserten Kundenservices – scheitern viele Banken an der praktischen Umsetzung.  

Unsere Erfahrung in der Begleitung von KI-Transformationsprojekten hat uns gezeigt: Der Erfolg liegt nicht nur in der Technologie selbst, sondern in einem durchdachten, ganzheitlichen Implementierungsansatz. Von der strategischen Planung über die technische Integration bis hin zum Change-Management- jeder Schritt muss sorgfältig orchestriert werden.  

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie künstliche Intelligenz in Ihrer Bank erfolgreich einführen – von der initialen Strategieentwicklung bis zur nachhaltigen Skalierung. Lassen Sie uns gemeinsam die entscheidenden Erfolgsfaktoren erörtern.

KI-Strategie

Wir sehen einen klaren Trend in der Bankenbranche: Fast ein Drittel der Investitionen in die digitale Transformation fliessen mittlerweile in KI, maschinelles Lernen und generative AI 1. Diese massive Investition erfordert eine durchdachte Strategie, die wir im Folgenden näher beleuchten.

Geschäftsziele und KPIs 

In unserer Erfahrung zeigt sich, dass die oberste Priorität der Banken die Nutzung von Daten und Analysen ist, um Kundenbeziehungen besser zu verstehen 1. Dabei setzen bereits 42% der Banken auf personalisierte Customer Journeys 1. 

Für eine erfolgreiche KI-Implementierung empfehlen wir folgende strategische KPIs: 

  • Effizienzsteigerung in Kernprozessen 
  • Verbesserung der Kundenzufriedenheit 
  • Erhöhung der Prozessautomatisierung 
  • Reduzierung der operativen Kosten

Technologische Voraussetzungen 

Die technologischen Grundlagen sind entscheidend für den Erfolg. Unsere Analysen zeigen, dass 39% der Transformationsführer Cloud-Infrastruktur als Priorität für die nächsten drei Jahre sehen 1. Eine durchgängige Digitalisierung ist dabei essentiell – veraltete Systeme und technische “Altlasten” müssen schrittweise systematisch abgebaut werden 2. 

Kritische Erfolgsfaktoren sind: 

  • Moderne IT-Infrastruktur mit Cloud-Fähigkeit 
  • Qualitativ hochwertige Datenbasis 
  • Sichere API-Integrationen 
  • Skalierbare Rechenleistung 
  • Beherrschung der Informationssicherheitsrisiken 
  • Befähigung der Organisation im Umgang mit KI 

Budget- und Ressourcenplanung 

In der Ressourcenplanung sehen wir zwei zentrale Herausforderungen: 32% der Führungskräfte nennen fehlende Budgets als grösstes Hindernis 1. Gleichzeitig beobachten wir einen signifikanten Fachkräftemangel im Bereich Data Science und KI 3. 

Für eine realistische Budgetierung müssen wir zwei Hauptkostenblöcke berücksichtigen: 

  1. Implementierungskosten: Entwicklung, Integration, Tests und Schulungen 
  2. Betriebskosten: Rechenleistung, Wartung und kontinuierliche Optimierung 

Die Erfahrung zeigt: Erste KI-Prototypen können sich bereits innerhalb von 1-2 Jahren amortisieren 4. Ein Drittel der Banken konnte durch KI-Einsatz eine Umsatzsteigerung von 2-5% erreichen 4.

Change Management

In unserer Erfahrung mit der Implementierung von künstlicher Intelligenz im Bankensektor haben wir eine entscheidende Erkenntnis gewonnen: Der Erfolg hängt zu 80% vom Change Management ab. Umfragen zeigen aktuell, dass nur 22% der Unternehmen heute einen echten Mehrwert aus generativer KI schöpfen 5, was die Bedeutung eines durchdachten Veränderungsmanagements unterstreicht.

Mitarbeiter aktivieren

Wir haben erkannt, dass der Aufbau von KI-Kompetenzen mehr als nur technisches Wissen erfordert. Unsere Mitarbeiter müssen folgende Schlüsselkompetenzen entwickeln:

  • Prompt Engineering und KI-Grundlagen
  • Datensensibilität und Datenschutz
  • Ethische Rahmenbedingngen
  • Kritisches Denken und Risikomanagement
  • Praktische Anwendungskompetenz

Besonders effektiv sind dabei praxisnahe Workshops, in denen unsere Teams direkt mit den Technologien arbeiten können 6. Wir stellen sicher, dass geschützte Räume zum Experimentieren zur Verfügung stehen 7.

Kommunikationsstrategie

Eine transparente Kommunikation ist der Schlüssel zum Erfolg. Wir empfehlen die Einrichtung einer spezialisierten KI-Kommunikationsabteilung 8, die folgende Aspekte koordiniert:

  1. Strategische Kommunikationsplanung
    • Entwicklung eines langfristigen Kommunikationsplans
    • Definition klarer Botschaften und Kanäle
    • Regelmässige Updates über Fortschritte
  2. Zielgruppengerechte Ansprache
    • Führungskräfte als Vorbilder und Unterstützer
    • Technische Teams als Innovationstreiber
    • Fachabteilungen als Anwender

Widerstände überwinden

In unserer Praxis zeigt sich, dass Widerstände hauptsächlich aus Unsicherheit und mangelndem Wissen entstehen 9. Wir begegnen diesen Herausforderungen mit einem strukturierten Ansatz. Zentrale Erfolgsfaktoren sind dabei die frühzeitige Einbindung der Belegschaft und die aktive Unterstützung durch Führungskräfte 9.

Besonders wichtig ist uns die Vermittlung einer langfristigen Vision. Wir zeigen unseren Mitarbeitern auf, wie KI ihre tägliche Arbeit unterstützt und nicht ersetzt 9. Durch das Teilen von Erfolgsgeschichten aus anderen Abteilungen oder Unternehmen schaffen wir Vertrauen und Akzeptanz.

Die Erfahrung zeigt: Wer seine Mitarbeiter mit immer neuen Technologien überfordert, verliert sie auf dem Weg 7. Stattdessen setzen wir auf eine schrittweise Implementierung und kontinuierliche Unterstützung. Dabei ist es entscheidend, dass wir ethische Fragen offen adressieren, um Transparenz und Glaubwürdigkeit für KI in der Belegschaft herzustellen 7.

Governance-Framework aufbauen

Die Implementierung eines robusten Governance-Frameworks ist der Grundstein für den nachhaltigen Erfolg von KI in unserem Bankensektor. Wir haben erkannt, dass die FINMA vier Schlüsselbereiche identifiziert hat: Rollenverteilung, Ergebnisgenauigkeit, Transparenz und Nichtdiskriminierung 10.

Risikomanagement etablieren

In unserer Erfahrung ist ein präzises Risikomanagement unerlässlich. KI-Algorithmen ermöglichen uns eine Echtzeitanalyse von Markttrends und die frühzeitige Identifikation potenzieller Risiken 11. Wir implementieren ein dreistufiges Verteidigungslinienmodell:

  1. Erste Linie: Operative Umsetzung des KI-Modells
  2. Zweite Linie: Überwachung der Regeleinhaltung
  3. Dritte Linie: Unabhängige Auditierung 10

Compliance sicherstellen

Die Sicherstellung der Compliance bei der Nutzung von KI ist notwendig – dazu sollten Ethische Richtlinien entwickelt werden.

Bei der Entwicklung ethischer Richtlinien kann man sich an den Kernprinzipien der EU orientierten:

  • Kontrolle und Sicherheit
  • Datenschutz
  • Nichtdiskriminierung
  • Nachhaltigkeit
  • Verantwortlichkeit
  • Transparenz der Algorithmen

Regulatorische Rahmenbedingungen

Wir beobachten eine zunehmende Regulierungsdichte im KI-Bereich. Der EU AI Act spielt dabei eine Schlüsselrolle – er definiert, welche KI-Anwendungen als unkritisch gelten und welche besonders sensibel behandelt werden müssen. Die neuen Regulierungen setzten den Rahmen für die Sicherheit, Resilienz und ethisches Handeln bei der Nutzung von KI. 

Die Vorschriften adressieren zentrale Aspekte des IKT-Risikomanagements, der IKT-Sicherheit und der Überwachung von IKT-Dienstleistern, mit dem Ziel, das Management von Informationssicherheitsrisiken zu verbessern, sensible Daten zu schützen und das Sicherheitsniveau kontinuierlich zu erhöhen.

  • ISO/IEC 27001: Ein internationaler Standard für Informationssicherheits-Managementsysteme.
  • DORA (EU Digital Operational Resilience Act): Ein Rechtsrahmen zur Sicherstellung der digitalen operativen Resilienz in der Finanzbranche.
  • EU AI Act: Der erste Rechtsrahmen zur Regulierung von KI in der Europäischen Union, der KI-Lösungen basierend auf ihrem Risikopotenzial kategorisiert und verbindliche Anforderungen und Verbote festlegt
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Für die Umsetzung der Governance werden Kernmassnahmen etabliert:

  • Klassifizierung von Technologien und Einschränkung deren Nutzung
  • Dokumentation und Speicherung aller Trainingsdaten
  • Implementierung von Überprüfungsprozessen zur Vermeidung von Diskriminierung
  • Anpassen von Content und Internetfiltern innerhalb der Bank
  • Regelmässige Validierung der KI-Anwendungen
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Pilotprojekte durchführen

Unsere Erfahrung zeigt, dass der Erfolg von KI-Implementierungen massgeblich von der systematischen Durchführung von Pilotprojekten abhängt. Aktuell setzen bereits 72% der Unternehmen KI in ihrer Finanzberichterstattung ein oder führen entsprechende Pilotprojekte durch 16. Wir haben gelernt, dass der richtige Ansatz bei der Pilotierung entscheidend ist.

Use Cases priorisieren

Bei der Priorisierung von Use Cases folgen wir einem bewährten Ansatz. Die Kunst liegt darin, jene Bereiche zu identifizieren, in denen qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind und die das grösste Erfolgspotenzial versprechen 17.

Wir haben folgende Kernbereiche als besonders vielversprechend identifiziert:

  • Finanzverwaltung (48% Implementierungsrate)
  • Marketing (46% Implementierungsrate)
  • Entwicklung & Engineering (46% Implementierungsrate)
  • Kundendienst (44% Implementierungsrate)
  • Vertrieb (40% Implementierungsrate) 18

Proof of Concept erstellen

Ein Proof of Concept (PoC) ist für uns der zentrale Baustein in der Validierung unserer KI-Initiativen. Wir folgen dabei einem strukturierten Prozess:

  1. Zielsetzung definieren: Klare Formulierung der erwarteten Ergebnisse und Erfolgskriterien
  2. Ressourcenplanung: Festlegung von Budget, Team und Zeitrahmen
  3. Technische Umsetzung: Implementation der Off-the-Shelf-Lösung oder Entwicklung eigener Komponenten
  4. Testphase: Durchführung von Validierungen und Anpassungen
  5. Dokumentation: Erfassung aller Erkenntnisse und Learnings 19

Besonders wichtig ist uns dabei die frühzeitige Einbindung der Compliance-Funktionen, um spätere Überraschungen zu vermeiden 20. Wir haben die Erfahrung gemacht, dass 69% der Unternehmen den Mangel an verfügbaren Daten als grösstes Hindernis identifizieren 17.

Ergebnisse bewerten

In der Bewertungsphase konzentrieren wir uns auf drei zentrale Dimensionen:

1. Technische Performance

        • Genauigkeit der KI-Modelle
        • Systemstabilität und Skalierbarkeit
        • Integrationsfähigkeit in bestehende Systeme

2. Geschäftlicher Mehrwert

        • ROI-Potenzial
        • Effizienzsteigerungen
        • Kundennutzen

3. Risiken und Compliance

        • Datenschutzkonformität
        • Regulatorische Anforderungen
        • Ethische Aspekte

Unsere Erfahrung zeigt, dass 97% der Führungskräfte im Finanzdienstleistungsbereich ihre KI-Budgets im nächsten Jahr erhöhen wollen 18. Dies unterstreicht die Bedeutung einer sorgfältigen Evaluation der Pilotprojekte.

Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Validierung durch die Mitarbeiter. Wir haben gelernt, dass die Ergebnisse stets kritisch hinterfragt werden müssen 21. Dabei setzen wir auf eine Nutzungs-Policy, regelmässige Audits und kontinuierliche Schulungen zur Sensibilisierung unserer Teams 21.

Die Bewertung der Pilotprojekte erfolgt nicht isoliert, sondern im Kontext unserer übergeordneten KI-Strategie. Wir achten besonders darauf, dass erfolgreiche Konzepte skalierbar sind und in das operative Geschäft überführt werden können. Dabei zeigt sich: 82% der Führungskräfte im Finanzdienstleistungsbereich vertrauen darauf, dass KI ihrem Unternehmen zugutekommt 18.

Technische Integration umsetzen

Die technische Integration von KI-Systemen stellt für uns als Bank eine zentrale Herausforderung dar. Wir haben erkannt, dass eine stabile organisatorische und technische Infrastruktur die Grundvoraussetzung für erfolgreiche KI-Implementierungen ist 22.

IT-Infrastruktur anpassen

Unsere Erfahrung zeigt, dass die optimale technische Integration auf drei Säulen basiert 23:

  • Zugriffsfähigkeit auf verteilte Datensysteme
  • Effiziente Funktionalitäten zur Code-Erstellung
  • Ausreichende Rechenleistung für KI-Modelle

Wir setzen dabei auf eine Cloud-basierte Infrastruktur, die uns die nötige Skalierbarkeit bietet. Die Integration erfolgt schrittweise, wobei wir besonders auf die Kompatibilität mit bestehenden Systemen achten. Unsere Daten zeigen, dass eine fragmentierte Systemlandschaft die Auskunftsfähigkeit gegenüber Regulatoren erheblich erschwert 23.

Datenschutz gewährleisten

Im Bereich Datenschutz verfolgen wir einen ganzheitlichen Ansatz. Die Einrichtung robuster Datenverwaltungsrahmen ist für uns entscheidend für die Verwaltung des Datenlebenszyklus und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen 24.

Wir haben einen strukturierten Implementierungsprozess entwickelt:

  1. Datenschutz-Impact-Assessment durchführen
  2. Technische Schutzmassnahmen implementieren
  3. Zugriffskontrollen etablieren
  4. Verschlüsselungsstandards festlegen
  5. Monitoring-Systeme einrichten

Besonders wichtig ist uns dabei die Umsetzung von Massnahmen zum Schutz der Datenintegrität und -sicherheit 24. Dies fördert das Vertrauen in KI-gesteuerte Prozesse und entspricht den regulatorischen Anforderungen wie GDPR und DORA 25.

Schnittstellen implementieren

Bei der Implementierung von Schnittstellen setzen wir auf einen pragmatischen Ansatz. Wir haben erkannt, dass die saubere Anbindung der KI-Systeme an interne Wissensquellen entscheidend ist 26. Dabei berücksichtigen wir insbesondere die IT-regulatorischen Anforderungen, die auch für KI-Systeme gelten 25.

Die technische Umsetzung erfolgt in mehreren Phasen:

  • Auswahl des passenden Technologieanbieters
  • Definition des Sprachmodells
  • Bereitstellung der Daten
  • Verknüpfung von Sprachmodell, Daten und Prompts
  • Kontinuierliche Optimierung

Unsere Erfahrung zeigt, dass hochwertige, bereinigte Daten für das Training von KI-Modellen essentiell sind. Wir haben festgestellt, dass die Wahl des passenden Bereitstellungsmodells entscheidend für den Erfolg der KI-Implementierung ist und sorgfältig abgewogen werden muss.

Ein besonderer Fokus liegt für uns auf der Prozessoptimierung. Wir setzen KI-Systeme gezielt zur Verarbeitung unstrukturierter Daten, zur Dokumentenprüfung und zur Automatisierung administrativer Aufgaben ein 27. Dabei nutzen wir beispielsweise Robotic Process Automation (RPA) für repetitive Aufgaben wie Datenverarbeitung, Kontoabgleich und Dokumentenprüfung 27.

Die Integration von RegTech-Lösungen ermöglicht uns die automatisierte Überwachung von Transaktionen und Bankprozessen 27. Natural Language Processing (NLP) spielt dabei eine zentrale Rolle bei der Analyse regulatorischer Dokumente, um die Gesetzeskonformität aller Bankprozesse sicherzustellen 27.

Skalierung und Optimierung

Nach erfolgreicher Integration von KI-Systemen steht der Bankensektor vor der nächsten grossen Herausforderung: die systematische Skalierung und kontinuierliche Optimierung der implementierten Lösungen. Wir sehen, dass KI-gestützte Systeme kontinuierlich aus neuen Daten lernen und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessern 27.

Erfolgreiche Projekte ausweiten

In unserer Praxis hat sich gezeigt, dass die Skalierung von KI-Projekten eine präzise Strategie erfordert. Wir beobachten, dass KI-Systeme besonders effektiv bei der Analyse grosser Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit sind, um ungewöhnliche Muster und potenziellen Betrug rasch zu erkennen 27.

Erfolgreiche Anwendungsbereiche für die Skalierung:

  • Kreditrisikobewertung mit erweiterter Datenbasis 27
  • Automatisierte Betrugserkennung in Echtzeit 27
  • ESG-Risikobewertung bei der Kreditvergabe 27
  • Prozessautomatisierung im Back-Office 27

Unsere Erfahrung zeigt, dass nur 22% der Organisationen heute einen echten Mehrwert aus generativer KI schöpfen 5. Um diese Quote zu verbessern, setzen wir auf einen strukturierten Skalierungsansatz.

Prozesse standardisieren

Die Standardisierung von Prozessen ist der Schlüssel zur erfolgreichen Skalierung. Wir haben festgestellt, dass die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) mit intelligenter Dokumentenverarbeitung besonders effektiv ist 27. Diese Integration ermöglicht:

  1. Datenverarbeitung optimieren
    • Konvertierung unstrukturierter in strukturierte Daten
    • Automatisierte Dokumentenprüfung
    • Standardisierte Kontoabgleiche
  2. Risikomanagement verbessern
    • Analyse historischer und aktueller Daten
    • Vorhersage und proaktives Management von Risiken
    • Simulation verschiedener Stressszenarien 27
  3. Kundenservice aufwerten
    • Personalisierte Marketingkampagnen
    • Tiefere Einblicke in Kundenverhalten
    • Gezielte Kundensegmentierung 27

Kontinuierliche Verbesserung

Für die nachhaltige Optimierung unserer KI-Systeme haben wir einen mehrstufigen Ansatz entwickelt. Wir sehen, dass die Finanzbranche eine deutlich bessere Datenqualität benötigt und IT-seitig in der Lage sein muss, entsprechende Datenmengen zu managen 27.

Zentrale Optimierungsbereiche

Bereich Massnahmen Erwarteter Nutzen
Datenqualität Kontinuierliche Bereinigung und Standardisierung Verbesserte Modellgenauigkeit
Prozesseffizienz Automatisierung von Routineaufgaben Kostensenkung und Zeitersparnis
Risikoüberwachung Echtzeit-Monitoring und Anpassung Reduzierung operationeller Risiken
Compliance Automatisierte Kontrollen und Updates Erhöhte Regelkonformität

Wir haben erkannt, dass ein ganzheitlicher Ansatz durch einen spezialisierten Implementierungspartner unabdingbar ist, um skalierbare Veränderungen voranzutreiben 5. Dabei konzentrieren wir uns besonders auf:

  • Schaffung einer soliden Datenbasis für erfolgreiche KI-Implementierungen 5
  • Effektives Datenmanagement als wesentliche Voraussetzung 5
  • Entwicklung skalierbarer Veränderungen mit messbarem Mehrwert 5

Studien zeigen, dass die Automatisierung von Routineaufgaben Banken und Versicherern ermöglicht, ihre Effizienz in den papierhaften Prozessen zu steigern und Kosten nachhaltig zu senken 27.

Schlussfolgerung

Die erfolgreiche Einführung von künstlicher Intelligenz erfordert einen durchdachten, systematischen Ansatz. Unsere Erfahrung zeigt deutlich: Der Erfolg basiert auf dem Zusammenspiel von klarer Strategie, effektivem Change Management und robuster Governance.

Die technische Integration und Skalierung von KI-Systemen stellt Banken vor grosse Herausforderungen. Entscheidend sind dabei nicht nur moderne Technologien, sondern auch die richtigen Rahmenbedingungen – von der Datensicherheit bis zur Mitarbeiterakzeptanz.

Wir empfehlen einen schrittweisen Ansatz: Mit sorgfältig ausgewählten Pilotprojekten lassen sich erste Erfolge erzielen und wertvolle Erkenntnisse für die weitere Skalierung gewinnen. Sprechen Sie mit unseren Spezialisten, die Sie bei der erfolgreichen KI-Transformation unterstützen.

Die Zukunft des Bankwesens wird massgeblich von künstlicher Intelligenz geprägt sein. Banken, die jetzt die richtigen Weichen stellen, werden langfristig wettbewerbsfähig bleiben und ihren Kunden bessere Services bieten können.

Nehmen Sie gerne direkt mit mir Kontakt auf.

Dr. Markus Melching

mm@22nd.com

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Referenzen

[1] – https://www.moneytoday.ch/news/bei-banken-werden-die-budgets-kleiner-die-kundenerwartungen-groesser-ki-als-loesung
[2] – https://www.activemind.de/magazin/technologische-voraussetzungen-ki/
[3] – https://www.computerworld.ch/business/banking/verschlafen-schweizer-banken-kuenstliche-intelligenz-2941857.html
[4] – https://www.managementcircle.de/blog/ki-banken.html
[5] – https://live.handelsblatt.com/ki-in-finanzwesen-wie-koennen-banken-ihre-hindernisse-ueberwinden-und-das-potenzial-von-ki-ausschoepfen/
[6] – https://roover.eu/ki-kompetenz-aufbauen/
[7] – https://klardenker.kpmg.de/financialservices-hub/ausbilden-und-aengste-nehmen-die-ki-revolution-braucht-change-management/
[8] – https://www.unite.ai/de/proaktive-KI-Kommunikation-planen-5-wichtige-Tipps-f%C3%BCr-Banken-und-Finanzunternehmen/
[9] – https://www.haub-seminare.de/blog/ki-in-der-internen-revision/
[10] – https://cdbf.ch/de/1376/
[11] – https://banking.vision/ki-integration-in-banken/
[12] – http://bankenverband.de/finanzbildung/ethische-leitlinien-fuer-die-kuenstliche-intelligenz
[13] – https://banking.vision/regulatorische-ki-leitplanken/
[14] – https://bankinghub.de/banksteuerung/regulatorische-anforderungen-bafin-ki
[15] – https://live.handelsblatt.com/vertrauenswuerdige-ki-und-ki-governance-im-finanzwesen/
[16] – https://kpmg.com/ch/de/themen/reporting/kuenstliche-intelligenz-finanzreporting-wirtschaftspruefung.html
[17] – https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/kuenstliche-intelligenz-im-finanzsektor.html
[18] – https://www.handelszeitung.ch/insurance/banken-versicherungen-hohe-ki-investitionen-trotz-sorgen-756942
[19] – https://www.cio.de/a/was-ist-ein-proof-of-concept,3551270
[20] – https://www.it-finanzmagazin.de/ki-transformation-poc-218497/
[21] – https://www.der-bank-blog.de/kuenstliche-intelligenz-potenziale-banken/technologie/37712514/
[22] – https://wwb.wavestone.com/blog/kuenstliche-intelligenz-banken/
[23] – https://www.zkb.ch/de/blog/asset-management/2024/ki-llm-banking-stefan-froehlich-sonja-huclova.html
[24] – https://exxeta.com/blog/ki-im-bankwesen-strategie-regulatorik
[25] – https://www.capgemini.com/de-de/insights/blog/kuenstliche-intelligenz-im-bankensektor-chancen-und-herausforderungen/
[26] – https://www.netzwoche.ch/news/2024-11-24/so-fuehren-banken-und-versicherungen-generative-ki-datenschutzkonform-ein
[27] – https://live.handelsblatt.com/quo-vadis-ai-in-finance-nutzung-von-kuenstlicher-intelligenz-in-banken-fintechs-ein-umfassender-ueberblick/

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI erstellt

Written by Markus Melching