Big Data und künstliche Intelligenz im Finanzwesen
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,8, Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (Bank), Sprache: Deutsch, Abstract: 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 Them...
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich BWL - Bank, Börse, Versicherung, Note: 1,8, Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (Bank), Sprache: Deutsch, Abstract: 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.
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