Machine Learning und fortgeschrittene künstliche Intelligenz (KI) sind zu Buzzwords in der Bankenbranche geworden. Banken experimentieren zunehmend mit verschiedenen Formen von KI, einschließlich Machine Learning, Deep Learning und generativer KI. Trotz der potenziellen Vorteile scheitern jedoch die meisten KI-Projekte an der Umsetzung.
Laut Eric Siegel, einem ehemaligen Professor an der Columbia University und Data Scientist, besteht eine erhebliche Kluft zwischen dem Buzz um KI und den praktischen Ergebnissen, die erzielt werden. In seinem Buch „The AI Playbook“ betont Siegel die Notwendigkeit, diese Kluft zu überbrücken und gemeinsam die Kraft der KI für greifbare Ergebnisse zu nutzen.
Siegels Leidenschaft für prädiktive Analytik und KI führte ihn dazu, ein Musikvideo zum Thema zu erstellen. Er glaubt, dass es wichtig ist, das Bewusstsein zu schärfen und die Welt über das Potenzial von KI aufzuklären. Prädiktive Analytik, unterstützt durch KI, kann den Betrieb in verschiedenen Sektoren wie Marketing, Betrugserkennung, Kreditbewertung, Versicherungen und Preissetzung revolutionieren.
Machine Learning ist nicht nur eine Option für Unternehmen; Siegel argumentiert, dass es für Unternehmen obligatorisch ist, sich mit dieser Technologie vertraut zu machen und sie zu nutzen, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben. Da Unternehmen mit Produkten und Prozessen immer ähnlicher und austauschbarer werden, wird die Fähigkeit, Vorhersagen zu treffen und informierte Entscheidungen zu treffen, zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal. Durch die Nutzung von Daten und das Lernen daraus können Unternehmen ihre Zielgruppen besser ansprechen, Kreditrisiken genau bewerten und Betrug effektiv erkennen.
Die Herausforderung liegt in der Umsetzung von Machine Learning Projekten. Viele Projekte erreichen nicht die Umsetzung, aufgrund mangelnder sorgfältiger Planung und Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftlichen Stakeholdern. Während der Fokus oft auf den technologischen Aspekten liegt, liegt der eigentliche Wert in der Implementierung und Operationalisierung von KI-Modellen. Change Management, Angst, Bürokratie und mangelndes Verständnis tragen zu diesen Herausforderungen bei.
Um diese Hindernisse zu überwinden, müssen Unternehmen erkennen, dass KI-Projekte nicht nur technologische Unternehmungen sind. Sie sind in erster Linie geschäftliche Projekte, die darauf abzielen, den Betrieb zu verbessern. Change Management wird entscheidend, und die Stakeholder müssen aktiv an der Planung und Umsetzung teilnehmen. Der potenzielle Wert von KI kann nur dann realisiert werden, wenn sich der Betrieb aufgrund der Vorhersagen, die von Machine Learning Modellen generiert werden, ändert.
Im Finanzdienstleistungssektor findet Machine Learning Anwendung bei Kreditentscheidungen, Betrugserkennung, Cybersecurity-Analyse, Marketing und vielem mehr. Erfolgreiche Implementierungen erfordern jedoch die Bewältigung der inhärenten Risiken und die Gewährleistung von Entscheidungen auf der Grundlage eines klar definierten und verstandenen Anforderungskatalogs.
Um das Potenzial des Machine Learning zu erschließen, ist ein strategischer Ansatz erforderlich, der über den Hype hinausgeht. Durch Fokussierung auf Zusammenarbeit, Change Management und ein umfassendes Verständnis der Geschäftsziele können Banken und andere Branchen die wahre Kraft der KI nutzen und sich in eine erfolgreichere und wettbewerbsfähigere Zukunft begeben.
FAQs zum Machine Learning und KI in der Bankenbranche
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