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Künstliche intelligenz im finanzwesen


Künstliche Intelligenz im Finanzsektor. PwC-Studie Für Banken und Versicherungen bieten sich große Chancen mit Künstlicher Intelligenz (KI) – es gibt. KI-Systeme verantwortungsvoll nutzen · Menschliches Handeln und Kontrolle · Robustheit und Sicherheit · Privatsphäre und Datenhoheit. Künstliche Intelligenz ist das Forschungsgebiet, in dem ein Computer – und seine Umsysteme – die Fähigkeit entwickelt, komplexe Aufgaben, die. Wie können Unternehmen von Künstlicher Intelligenz im CFO-Bereich profitieren​? Was ist nötig, um ein Unternehmen mit intelligenter Automatisierung in eine. Zum anderen sind auch interne Prozesse betroffen, weil künstliche Intelligenz Banken für ganz neue Bereiche öffnen wird. Interessieren Sie sich. Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Entwicklung intelligenter Maschinen beschäftigt, die wie Menschen arbeiten und reagieren. 2. KI adventure-earth.de Künstliche Intelligenz (KI) führt zu schnellen, akkuraten und wertfreien Resultaten im Entscheidungsfindungsprozess. Wie künstliche Intelligenz die verschiedenen Branchen verändert Bis sich das autonome Fahren vollends durgesetzt hat und das Ende von Stop-and-go . Von der Nutzung Künstlicher Intelligenz in den Finanzhäusern sollen Anleger auf verschiedene Weise profitieren: Über Automatisierungen. Banken und Versicherer haben beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz laut Studie großen Nachholbedarf. Experten raten gerade jetzt zu. Robotik und Künstliche Intelligenz haben in vielen Branchen zu massiven Umbrüchen geführt. Was wird aus Banken und Versicherungen? Künstliche Intelligenz statt Kundenberater – immer öfter entscheiden Algorithmen​, etwa über die Ablehnung einer Versicherung. Diese. Cognitive Banking Wie Künstliche Intelligenz das Finanzwesen verändert BANKENTAG DIGITAL FINANCE - (R)EVOLUTION IM BANKING DHBW. Künstliche Intelligenz (KI) in der Banken- und Finanzbranche Künstliche Intelligenz wirkt sich auf zahlreiche Bereiche des internationalen Arbeitsmarktes, unter. Künstliche Intelligenz im Steuerbereich. In der Praxis: Künstliche Intelligenz im Finanzwesen Nov 26, · Künstliche Intelligenz kann die. Eine valide KI-Strategie generiert heute schon konkrete Business-Mehrwerte. Mit der KI-Beratung von valantic Künstliche Intelligenz jetzt optimal nutzen! Anwendungen als Game Changer im Banken- und Finanzwesen die Megatrends künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML). Künstliche Intelligenz – Die Revolution des Jahrhunderts. 1. KI bringt Transparenz und Kontrolle ins Finanzwesen. 2. Funktionsweise eines. Der Künstlichen Intelligenz wird eine Menge zugetraut, gerade in der verbinden künstliche Intelligenz für den Einsatz im Finanzwesen mit. Machine Learning & Künstliche Intelligenz Stammdatenmanagement, Marketingautomation und Finanzwesen, alles Kernbereiche mit hochsensiblen Daten.

Lieber Leser, ab nächster Woche finden Sie den entwickler. Künstliche Intelligenz hat längst Einzug in den Alltag von Millionen von Menschen gehalten und beeinflusst unzählige Bereiche unseres Lebens. Von Chatbots und intelligenter Empfehlungs-Funktionen in Video- und Audio-Diensten über Fahrassistenz-Systemen bis hin zur Krankheitsdiagnose weitet sich der Einsatz stetig aus. Und auch im Unternehmenskontext ist KI heute weit mehr als nur ein vorübergehender Trend. Laut einer aktuellen Bitkom-Studie ist jedes zweite deutsche Unternehmen mit mehr als Mitarbeitern davon überzeugt, dass KI-gestützte Technologie der Schlüssel zur Sicherung der langfristigen Wettbewerbsfähigkeit ist. Doch obwohl die Technologie umfassende Vorteile mit sich bringt, birgt der Einsatz einige Gefahren. Auch dieses Bild zeichnete die genannte Studie. So sind zwei Faktoren, welche die rasche Einführung hemmen, die Komplexität sowie das fehlende Expertenwissen rund um künstliche Intelligenz. Wenn hier eine Black Box entsteht, steigt das Risiko, dass negative Auswirkungen vorurteilsbeladener Algorithmen nicht, beziehungsweise sehr spät, entdeckt werden. Das ist mehr als problematisch, denn einmal implementiert, lässt sich ein KI-Bias nur sehr schwer beheben. Gleichzeitig ist der Reputationsschaden für Unternehmen, die mangelhafte KI verwenden, oft dramatisch.

Die schlechte Nachricht vorweg: Jede KI ist gebiased. Und das hat einen einfachen Grund: Sie wird von Menschen entwickelt und diese können niemals wertfrei agieren. Doch wie genau kommt es in der Praxis zu einer Verzerrung? Dafür muss aus zwei Richtungen auf das Problem geblickt werden: Wie wird die KI entwickelt und warum? Bei der initialen Entwicklung des Algorithmus sollten Programmierer stets im Hinterkopf behalten, dass die Wahl des Ziel-Outputs nicht leichtfertig getroffen werden darf. Viele Unternehmen versuchen natürlich Algorithmen zu nutzen, um Prozesse effizienter zu gestalten und zu optimieren, damit beispielsweise der Gewinn maximiert wird. Ein Szenario, das gerade im Gesundheitsbereich oder im Finanzwesen nicht nur Existenzen, sondern gar Leben kosten kann. Somit ist die Zielerreichung, beziehungsweise der Weg, den der Algorithmus wählt, nicht zu unterschätzen. Viel entscheidender ist jedoch der Input, also die Variablen sowie die Proxies, mit denen der Algorithmus arbeiten soll. Besonders letztere stellen Entwickler oft vor eine Herausforderung, denn Proxies sind definitionsbedingt nicht genau quantifizierbar und werden durch Annahmen definiert. Das macht sie zu einem Risiko, wenn der Entwickler sein System nicht zu Ende denkt. Dann entstehen schnell technisch produzierte unbewusste Verzerrungen, die im Nachhinein nur sehr schwer zu erkennen sind. Ihren Ursprung haben solche Verzerrungen oft in der Annahme, dass es sie nicht gibt. Nehmen wir an, ein Unternehmen möchte ein Programm entwickeln, dass HR-Abteilungen beim Recruitment unterstützt, indem es die bestmöglichen Bewerber und Bewerberinnen auswählt.

Zudem führen schlecht gewählte Proxies dazu, dass das System dennoch beispielsweise Frauen mit Migrationshintergrund als solche identifizieren kann. Hierbei geht es darum, dass der Anwendungsfall und der Trainingsfall nicht matchen. Das eben genannte Beispiel sollte deutlich gemacht haben, dass es viel zu oft nicht an den Algorithmen selbst liegt. Natürlich ist ein heterogenes Entwicklerteam von Vorteil, denn diverse Sichtweisen verbessern die Chance, dass Vorurteile homogener Gruppen nicht so stark ins Gewicht fallen. In den meisten Fällen ist das Hauptproblem jedoch die Quantität sowie Qualität der Daten, mit denen Algorithmen trainiert werden. Leider greifen Unternehmen meist auf die Daten zu, die gerade verfügbar sind, zum Beispiel Kundendaten. Doch diese werden weder in ausreichender Zahl noch mit allen benötigten Attributen vorgehalten.

Zudem ist die dringend benötigte Varianz der Daten in der Regel nicht gegeben. Und selbst wenn entsprechend umfangreiche Datensätze vorliegen, bedeutet das noch nicht, dass sich diese auch verwenden lassen. Wenn Daten nicht in einem bereinigten und geeigneten Format vorliegen, liefert selbst der beste Datensatz der Welt keine korrekten, vorurteilsfreien Ergebnisse. Entscheidend im Kampf gegen den Bias ist somit eine gute Datenstrategie für das Training.

Das beginnt schon beim Zusammenführen der Daten, dem sogenannten ETL-Prozess Extract, Transform, Load. Hierbei muss darauf geachtet werden, dass die Daten, die aus ERP- oder CRM-Systemen extrahiert werden, auf ein einheitliches Format transformiert und zusammen mit weiteren externen Daten des gleichen Formats in die Testumgebung überführt werden. In diesem Schritt gilt es zudem, die Definition von Input- und Output-Variablen festzulegen.

Danach geht es um den Feinschliff. Datensätze, die nicht über ausreichend Vielfalt verfügen, sollten zusätzlich angereichert, oder falls das nicht möglich ist, gewichtet werden, um Verzerrungen zu minimieren. Bei der Vorbereitung der Daten, vor allem beim Labeling sowie der Definition der Variablen, sollten Unternehmen darauf achten, die richtige Balance zu finden.

Um Verzerrungen bei der Zieldefinition, statistische Voreingenommenheiten oder die Reproduktion von historisch gefestigten Vorurteilen möglichst gering zu halten, empfiehlt es sich daher, auf möglichst diverse Teams für die Input-Aufbereitung, die Entwicklung und das Testing des Outputs zu achten. Themen Java. NET JavaScript Python PHP Agile DevOps Machine Learning Architektur Security IoT Mobile. Artificial Intelligence künstliche intelligenz machine learning. Enterprise Search im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz — überholt oder immer noch relevant?

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