Wenn sich die Regulierungs- und Technologielandschaft so schnell verändert, wie können Sie dann KI-Investitionen dauerhaft tätigen?

Um Vertrauensbedenken auszuräumen und das Gesetz an die technologischen Entwicklungen anzupassen, entwirft die EU außerdem den Artificial Intelligence Act (AIA) – das erste Gesetz zu KI, das von einer großen Regulierungsbehörde weltweit erlassen wurde. Die Verordnung verfolgt einen risikobasierten Ansatz und versucht, Europa durch harmonisierte Regeln für die Entwicklung, Kommerzialisierung und Nutzung von KI in der EU als globale Drehscheibe für vertrauenswürdige KI zu positionieren. Durch ein umfassendes Verständnis der Regulierung in einem frühen Stadium, einschließlich der Möglichkeiten und Einschränkungen, können Finanzinstitute einen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Weitere Ideen finden Sie in unserem Artikel hier: EU-KI-Gesetz: Was es für Ihr Unternehmen bedeutet

Banken und Versicherungen haben Zugriff auf eine Vielzahl an Daten. In der Vergangenheit wurde dies nicht optimal genutzt, nicht zuletzt aufgrund menschlicher Einschränkungen bei der Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten und analysieren. Künstliche Intelligenz ändert das. Bevor Möglichkeiten in Betracht gezogen werden, müssen die Auswirkungen von KI auf das Management verstanden werden. Der erste Schritt besteht darin, die Techniken zu verstehen. Beispielsweise ist die robotergestützte Prozessautomatisierung kein lern- und verbesserungsfähiges System. In einem zweiten Schritt sollte der Fokus darauf liegen, den Prozess neu zu gestalten und festzulegen, welche Schritte von Maschinen erledigt werden können und welche dem Menschen überlassen werden sollten. Darüber hinaus müssen Manager die Augmentation vorantreiben und dafür sorgen, dass Maschinen als Partner des Menschen fungieren. Nicht zuletzt müssen sie bedenken, dass datengesteuerte Entscheidungen bessere Entscheidungen sind.

Derzeit sind viele Finanzinstitute noch nicht von ausgewählten KI-Anwendungsfällen zur Skalierung von KI im gesamten Unternehmen übergegangen. Diesen Unternehmen mangelt es oft an einer klar definierten KI-Strategie, da viele auch über eine veraltete Plattform, ein fragmentiertes und isoliertes Datenmanagement sowie veraltete Betriebsmodelle verfügen, die eine ordnungsgemäße Zusammenarbeit verhindern. Es gibt eine Vielzahl von Chancen, die entlang der gesamten Wertschöpfungskette angegangen werden müssen.