Vultr hat gerade die neueste Model seines AI Maturity Experiences veröffentlicht: „Entfesselung der Leistungsfähigkeit von KI in Finanzdienstleistungen,“ behandelt die Auswirkungen der KI-Implementierung in der Finanzdienstleistungsbranche und zeigt, wie Unternehmen die Herausforderungen der Branche überwinden können, um den größtmöglichen Nutzen aus ihrem KI-Einsatz zu ziehen.

Der neueste abgeleitete Bericht zeigt, dass Finanzdienstleister durch den Einsatz von KI-Systemen Verbesserungen ihrer finanziellen und geschäftlichen Ergebnisse verzeichnen. Neben den oben genannten Punkten sind folgende wichtige Erkenntnisse zu finden:

• FinServ-Organisationen produzieren derzeit durchschnittlich 162 Modelle. Diese Zahl dürfte im kommenden Jahr um mehr als 10 % steigen.
• 47 % der FinServ-Organisationen geben an, sich in der „beschleunigten“ Section der KI-Implementierung zu befinden, verglichen mit 39 % der Befragten in anderen Sektoren.

Den vollständigen Bericht finden Sie Hier und ein unterstützender Weblog Hier.

Melden Sie sich für die kostenlosen insideAI Information an Publication.

Folgen Sie uns auf Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1

Folgen Sie uns auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/firm/insideainews/

Folgen Sie uns auf Fb: https://www.fb.com/insideAINEWSNOW

Der Finanzdienstleistungssektor steht mit generativer KI (GenAI) vor einem großen Wandel. Wenn es um die Verwaltung von Finanzen geht, erwarten Verbraucher und Unternehmen von heute schnelle, bequeme und personalisierte Dienste auf Knopfdruck. Doch obwohl KI verspricht, das digitale Erlebnis mit Funktionen wie Konversationsbanking oder fortschrittlicher Betrugserkennung zu revolutionieren, sind viele Finanzinstitute noch nicht bereit, solche Initiativen ohne erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Datenmanagement umzusetzen.

CouchbaseEine aktuelle Umfrage von unter 500 weltweiten IT-Führungskräften ergab, dass Unternehmen im Finanzdienstleistungssektor ihre Investitionen in die Modernisierung ihrer IT bis 2024 zwar um ein Drittel (33 %) erhöhen werden, sich aber auf die wachsenden Datenanforderungen noch immer nicht vorbereitet fühlen.

Der Aufstieg von GenAI eröffnet neue Möglichkeiten im Finanzsektor, da Unternehmen große Sprachmodelle (LLMs) und maschinelles Lernen ausprobieren, um mit Kunden auf eine persönlichere, einfühlsamere und kontextbezogenere Weise zu interagieren. Die Studie ergab, dass praktisch alle Finanzunternehmen planen, GenAI im Jahr 2024 zu implementieren, um ihre Arbeitsweise zu verändern. Quick die Hälfte (47 %) befürchtet jedoch, dass die Fähigkeit ihrer Unternehmen zur Datenverwaltung den Anforderungen von GenAI ohne erhebliche Investitionen nicht gerecht wird.

GenAI-gestützte Anwendungen können die notwendige Flexibilität bieten, um den sich ständig weiterentwickelnden finanziellen Bedürfnissen und Zielen der Kunden gerecht zu werden. Eine erfolgreiche Implementierung hängt von einer zuverlässigen Dateninfrastruktur ab, die sofortigen Zugriff auf genaue und vertrauenswürdige Daten ermöglicht, da Unternehmen sonst Gefahr laufen, schwerwiegende Fehler zu begehen.

Die Couchbase-Studie hat gezeigt, dass es zwar einen erheblichen Vorstoß in Richtung KI-Investitionen und IT-Modernisierung gibt, Finanzdienstleistungsunternehmen jedoch mit infrastrukturellen Herausforderungen und Bedenken konfrontiert sind, wie etwa mit Altsystemen, der KI-Bereitschaft und den Risiken, die mit einer schnellen KI-Einführung einhergehen können:

• Erfüllung der Datenanforderungen von GenAI: 44 % der Finanzdienstleistungsunternehmen verfügen nicht über alle Elemente, die für eine allumfassende, für GenAI geeignete Datenstrategie erforderlich sind. Funktionen wie Datenzugriff und -freigabe in Echtzeit, Vektorsuche für Genauigkeit und eine konsolidierte Datenbankinfrastruktur für vertrauenswürdiges Datenmanagement und Speicherung von GenAI-Konversationen sind für den Aufbau einer Strategie, die den Datenanforderungen von GenAI gerecht wird, von entscheidender Bedeutung.
• Veraltete Technologie behindert Modernisierungsbemühungen: Veraltete Systeme führen zum Scheitern, Verzögern oder Absagen von Projekten, was zu einer durchschnittlichen jährlichen Verschwendung von 4,7 Millionen US-Greenback und zu 20-wöchigen Verzögerungen bei strategischen Initiativen in Finanzinstituten führt.
• Strategische Investitionen tätigen: 76 % erhöhen ihre Investitionen in KI-Instruments für eine schnellere Entwicklung und 61 % sagen, dass Edge Computing für die Ermöglichung neuer KI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.
• Die überstürzte Einführung künstlicher Intelligenz gibt Anlass zur Sorge: 68 % der Finanzunternehmen sind der Meinung, dass die meisten Unternehmen GenAI überstürzt eingeführt haben, ohne zu wissen, was für eine effektive und sichere Nutzung erforderlich ist. Besorgniserregend ist, dass diese Überstürztheit auf Kosten anderer wichtiger Bereiche ging: 46 % der Unternehmen haben Ausgaben von anderen Schlüsselbereichen wie IT-Help und Sicherheit abgezogen, um KI-Ziele zu erreichen.
• Eine Steigerung der Produktivität ist notwendig: 71 % der IT-Abteilungen von Finanzunternehmen stehen unter dem Druck, mit weniger mehr zu erreichen. Da allein um wettbewerbsfähig zu bleiben, eine Produktivitätssteigerung von 32 % erforderlich ist, ist dies wahrscheinlich ein Grund dafür, warum 98 % der Befragten konkrete Ziele für den Einsatz von GenAI im Jahr 2024 haben.
• In die Infrastruktur investieren: 59 % der Befragten machen sich Sorgen über unzureichende Rechenleistung und Datenzentrumsinfrastruktur zur Unterstützung von GenAI, während 64 % die soziale Verantwortung von Unternehmen und die Verantwortung für die Umwelt als Hindernisse für die Einführung nennen. Viele sind sich potenzieller Lösungen nicht bewusst – 64 % glauben, dass sie mehrere Datenbanken benötigen, um alle erforderlichen Funktionen für GenAI zu haben, obwohl es Lösungen gibt, die alle Mehrzweckzugriffsanforderungen einschließlich Vektorsuchfunktionen innerhalb einer einzigen Plattform unterstützen.
• Endbenutzer müssen sich anpassen können: 53 % der Finanzdienstleister geben an, unter Druck zu stehen, die Benutzererfahrung kontinuierlich zu verbessern. Die Studie ergab, dass die durchschnittliche verbraucherorientierte Anwendung nach 19 Monaten und die durchschnittliche mitarbeiterorientierte Anwendung nach 20 Monaten hinter den Erwartungen zurückbleibt. Um dem entgegenzuwirken, geben 20 % der Befragten an, dass Anpassungsfähigkeit – die Fähigkeit, das Angebot einer Anwendung basierend auf dem unmittelbaren Kontext eines Benutzers zu ändern – das wichtigste Merkmal von Anwendungen sein wird.

Die Konvergenz von GenAI und digitalen Finanzdienstleistungen kann Unternehmen neue Türen öffnen. Um GenAI voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen strategische Investitionen und Entscheidungen in die Dateninfrastruktur treffen, die auch Mehrzweck-Datenplattformen umfassen können. Wer Datenmanagementstrategien implementieren kann, die den schnellen Datenanalyseanforderungen der KI gerecht werden, wird in der Lage sein, die adaptiven, hochgradig personalisierten und kontextbezogenen Erfahrungen zu liefern, die die Benutzer verlangen.

Zugriff auf den vollständigen Bericht: Digitale Modernisierung im Jahr 2025 – Sind Datenstrategien bereit für das KI-Zeitalter?

Melden Sie sich für die kostenlosen insideAI Information an E-newsletter.

Folgen Sie uns auf Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1

Folgen Sie uns auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/firm/insideainews/

Folge uns auf Fb: https://www.fb.com/insideAINEWSNOW