Die Bedeutung der künstlichen Intelligenz (KI) nimmt im Hinblick auf die gesamte deutsche Wirtschaft stetig zu und bietet vielfältige Potenziale in diversen Anwendungsbereichen. Damit verbunden sind enorme Wettbewerbsvorteile für Unternehmen, die diese Technologie nutzen. Auch der deutsche Bankensektor wird maßgeblich durch die Technologie der künstlichen Intelligenz geprägt. Aktuellen Studien zufolge wird dieser Thematik auf der Managementebene deutscher Banken derzeit eine höhere Relevanz beigemessen als dem nachhaltigen Geschäftsmodell oder dem Kostendruck. Weiterhin zeigen einschlägige Studienergebnisse und Experteneinschätzungen, dass Banken, die diese Technologie zukünftig nicht nutzen, erheblich an Wettbewerbsfähigkeit verlieren und möglicherweise vom Markt verdrängt werden könnten. Demzufolge besteht die Notwendigkeit, künstliche Intelligenz zu etablieren, um von den Potenzialen dieser Technologie zu profitieren und zukünftig die Wettbewerbsfähigkeit zu wahren.
Im Rahmen der Implementierung solcher KI-Technologie sind Banken mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert. Neben entsprechenden Anwendungsfeldern sind große Datenmengen mit einer entsprechenden Qualität die Grundvoraussetzung für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Zudem erfordert die erfolgreiche Implementierung dieser Technologie umfangreiche Investitionen in neue Technologien und die Infrastruktur des Unternehmens. Ferner müssen neue Kompetenzen aufgebaut und die Organisationsstruktur auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz ausgerichtet werden.
Diese Arbeit gibt zunächst einen Überblick darüber, in welchen Anwendungsbereichen und in welchem Umfang deutsche Banken bereits KI-Systeme einsetzen. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt zum einen in der Analyse der konkreten Herausforderungen, mit denen Banken im Rahmen der Implementierung von künstlicher Intelligenz konfrontiert sind. Daran anschließend werden Lösungsansätze präsentiert, mit denen die untersuchten Herausforderungen adäquat adressiert werden können. Zum anderen wird diese Arbeit den Einsatz und die Entwicklung von künstlicher Intelligenz innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe thematisieren, wobei in diesem Zusammenhang insbesondere die Berliner Sparkasse untersucht werden soll.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Hintergrund und Bedeutung der Thematik
- 1.2 Zielsetzung dieser Arbeit
- 1.3 Aufbau und Methodik
- 2. Begriffsbestimmungen und technische Grundlagen
- 2.1 Künstliche Intelligenz
- 2.1.1 Annäherung an den Begriff der Intelligenz
- 2.1.2 Beschreibung von KI anhand der Merkmale menschlicher Intelligenz
- 2.1.3 Grundzüge der Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen
- 2.3 Big Data
- 3. Status Quo deutscher Banken in Bezug auf künstliche Intelligenz
- 3.1 Motivation und Relevanz des Einsatzes von künstlicher Intelligenz
- 3.2 Die primären Anwendungsfelder für KI in Kreditinstituten
- 3.3 Der Einsatzgrad von KI
- 4. Herausforderungen bei der Implementierung von KI in deutschen Banken
- 4.1 Big Data als Grundvoraussetzung für KI
- 4.2 Fehlende Kompetenz in der Etablierung von künstlicher Intelligenz
- 4.3 Unzureichendes Budget
- 4.4 Regulatorik
- 4.4.1 Regulatorischer Überblick
- 4.4.2 Die Bestimmungen des europäischen AI Acts
- 4.4.3 Überlegungen zu aufsichtsrechtlichen Mindestanforderungen der BaFin
- 5. Strategische Handlungsoptionen
- 5.2 Cloud-Systeme
- 5.2.1 Cloudsysteme als Handlungsoption
- 5.2.2 Praktische Umsetzung der Cloudtechnologie in deutschen Banken
- 5.3 Kooperationsstrategien
- 5.3.1 Kooperative Entwicklung von künstlicher Intelligenz
- 5.3.2 Kooperation der Deutschen Bank und Nvidia
- 5.4 Change-Management
- 5.4.1 Potenzial des Change-Managements bei der Einführung neuer Technologien
- 5.4.2 Die Phasen des Change-Prozesses
- 6. Künstliche Intelligenz in Sparkassen
- 6.1 Betrachtung der Sparkassen Finanzgruppe
- 6.1.1 KI-Entwicklung in der Sparkassen Finanzgruppe
- 6.1.2 Sparkassen KI-Pilot
- 6.1.3 KI-Chatbots Linda, Anna und Linda+
- 6.2 Künstliche Intelligenz in der Berliner Sparkasse
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Bedeutung und Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data im deutschen Bankensektor. Sie analysiert den aktuellen Stand der KI-Implementierung in deutschen Banken, identifiziert Schlüsselherausforderungen und entwickelt strategische Handlungsoptionen für eine erfolgreiche Integration.
- Der aktuelle Stand der KI-Nutzung im deutschen Bankensektor
- Herausforderungen bei der Implementierung von KI (z.B. Big Data, Kompetenzen, Regulatorik)
- Strategische Handlungsoptionen für Banken (z.B. Cloud-Systeme, Kooperationen, Change-Management)
- Der spezifische Einsatz von KI in Sparkassen
- Relevanz von Big Data als Grundlage für KI-Anwendungen
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Künstlichen Intelligenz (KI) im deutschen Bankensektor ein. Es betont die wachsende Bedeutung von KI und die damit verbundenen Wettbewerbsvorteile, gleichzeitig werden die Herausforderungen bei der Implementierung dieser Technologie in Banken hervorgehoben. Die Notwendigkeit, KI zu etablieren um die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, wird klargestellt. Der Fokus liegt auf der Notwendigkeit von Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind.
2. Begriffsbestimmungen und technische Grundlagen: Dieses Kapitel legt die notwendigen Begrifflichkeiten für das Verständnis der Arbeit fest. Es bietet eine präzise Definition von Künstlicher Intelligenz, beleuchtet verschiedene Ansätze zur Beschreibung von KI und erläutert die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netzen. Der Begriff "Big Data" wird ebenfalls definiert und in den Kontext der KI-Anwendungen im Finanzwesen eingeordnet, um ein solides Fundament für die folgenden Kapitel zu schaffen. Die Definitionen bilden die Grundlage für die spätere Analyse der KI-Implementierung in Banken.
3. Status Quo deutscher Banken in Bezug auf künstliche Intelligenz: Dieses Kapitel beschreibt den aktuellen Stand der KI-Nutzung im deutschen Bankensektor. Es analysiert die Motivation und Relevanz des KI-Einsatzes in Kreditinstituten, benennt primäre Anwendungsfelder und untersucht den derzeitigen Einsatzgrad von KI. Es beleuchtet die Bedeutung, die auf Managementebene der Thematik beigemessen wird, und unterstreicht die potenziellen Wettbewerbsnachteile für Banken, die KI nicht einsetzen. Die Zusammenfassung der Ergebnisse verschiedener Studien und Experteneinschätzungen gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der Dinge.
4. Herausforderungen bei der Implementierung von KI in deutschen Banken: Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Hürden, die Banken bei der Implementierung von KI-Technologien begegnen. Es identifiziert Big Data als grundlegende Voraussetzung, adressiert die oft fehlenden Kompetenzen im Bereich KI, analysiert die Problematik unzureichender Budgets und untersucht die Bedeutung der Regulatorik, insbesondere im Hinblick auf den europäischen AI Act und die Bestimmungen der BaFin. Die Analyse dieser Herausforderungen liefert einen essentiellen Einblick in die Komplexität des Prozesses der KI-Einführung im Bankensektor.
5. Strategische Handlungsoptionen: Dieses Kapitel präsentiert strategische Ansätze zur Bewältigung der im vorherigen Kapitel beschriebenen Herausforderungen. Es analysiert die Möglichkeiten von Cloud-Systemen, die Vorteile kooperativer Strategien bei der KI-Entwicklung und die Bedeutung von effektivem Change-Management. Detaillierte Betrachtung verschiedener Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen der KI-Implementierung in Banken, bietet praxisnahe Lösungsansätze.
6. Künstliche Intelligenz in Sparkassen: Dieses Kapitel untersucht den spezifischen Einsatz von KI in Sparkassen. Es analysiert die KI-Entwicklung innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe, beleuchtet konkrete Beispiele wie KI-Piloten und KI-Chatbots und fokussiert auf den Einsatz von KI in der Berliner Sparkasse. Die Zusammenfassung bietet einen differenzierten Einblick in den KI-Einsatz eines spezifischen Sektors des deutschen Bankensektors.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Big Data, Bankensektor, Deutschland, KI-Implementierung, Herausforderungen, Strategien, Cloud-Systeme, Kooperationen, Change-Management, Regulatorik, AI Act, BaFin, Sparkassen.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit über Künstliche Intelligenz und Big Data im Bankensektor?
Diese Arbeit untersucht die Bedeutung und Herausforderungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data im deutschen Bankensektor. Sie analysiert den aktuellen Stand der KI-Implementierung in deutschen Banken, identifiziert Schlüsselherausforderungen und entwickelt strategische Handlungsoptionen für eine erfolgreiche Integration.
Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?
Die Arbeit behandelt den aktuellen Stand der KI-Nutzung im deutschen Bankensektor, Herausforderungen bei der Implementierung von KI (z.B. Big Data, Kompetenzen, Regulatorik), strategische Handlungsoptionen für Banken (z.B. Cloud-Systeme, Kooperationen, Change-Management), den spezifischen Einsatz von KI in Sparkassen und die Relevanz von Big Data als Grundlage für KI-Anwendungen.
Was wird im Kapitel "Einleitung" behandelt?
Das Kapitel führt in die Thematik der Künstlichen Intelligenz (KI) im deutschen Bankensektor ein. Es betont die wachsende Bedeutung von KI und die damit verbundenen Wettbewerbsvorteile, gleichzeitig werden die Herausforderungen bei der Implementierung dieser Technologie in Banken hervorgehoben. Die Notwendigkeit, KI zu etablieren um die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit zu sichern, wird klargestellt. Der Fokus liegt auf der Notwendigkeit von Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI verbunden sind.
Was wird im Kapitel "Begriffsbestimmungen und technische Grundlagen" erläutert?
Dieses Kapitel legt die notwendigen Begrifflichkeiten für das Verständnis der Arbeit fest. Es bietet eine präzise Definition von Künstlicher Intelligenz, beleuchtet verschiedene Ansätze zur Beschreibung von KI und erläutert die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netzen. Der Begriff "Big Data" wird ebenfalls definiert und in den Kontext der KI-Anwendungen im Finanzwesen eingeordnet.
Was wird im Kapitel "Status Quo deutscher Banken in Bezug auf künstliche Intelligenz" analysiert?
Dieses Kapitel beschreibt den aktuellen Stand der KI-Nutzung im deutschen Bankensektor. Es analysiert die Motivation und Relevanz des KI-Einsatzes in Kreditinstituten, benennt primäre Anwendungsfelder und untersucht den derzeitigen Einsatzgrad von KI.
Welche Herausforderungen werden im Kapitel "Herausforderungen bei der Implementierung von KI in deutschen Banken" behandelt?
Dieses Kapitel konzentriert sich auf die Hürden, die Banken bei der Implementierung von KI-Technologien begegnen. Es identifiziert Big Data als grundlegende Voraussetzung, adressiert die oft fehlenden Kompetenzen im Bereich KI, analysiert die Problematik unzureichender Budgets und untersucht die Bedeutung der Regulatorik, insbesondere im Hinblick auf den europäischen AI Act und die Bestimmungen der BaFin.
Welche strategischen Handlungsoptionen werden im Kapitel "Strategische Handlungsoptionen" vorgestellt?
Dieses Kapitel präsentiert strategische Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen. Es analysiert die Möglichkeiten von Cloud-Systemen, die Vorteile kooperativer Strategien bei der KI-Entwicklung und die Bedeutung von effektivem Change-Management.
Was wird im Kapitel "Künstliche Intelligenz in Sparkassen" untersucht?
Dieses Kapitel untersucht den spezifischen Einsatz von KI in Sparkassen. Es analysiert die KI-Entwicklung innerhalb der Sparkassen-Finanzgruppe, beleuchtet konkrete Beispiele wie KI-Piloten und KI-Chatbots und fokussiert auf den Einsatz von KI in der Berliner Sparkasse.
Welche Schlüsselwörter sind für diese Arbeit relevant?
Künstliche Intelligenz, Big Data, Bankensektor, Deutschland, KI-Implementierung, Herausforderungen, Strategien, Cloud-Systeme, Kooperationen, Change-Management, Regulatorik, AI Act, BaFin, Sparkassen.
- Arbeit zitieren
- Lennart Kloss (Autor:in), 2024, Big Data und künstliche Intelligenz im Finanzwesen, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1518052
