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Unternehmensstrategie: Mitarbeiter müssen den Nutzen einer KI erkennen    🎧

Ein zentraler Pfeiler so einer Strategie sei die kontinuierliche Identifizierung strategischer Anwendungsfälle für KI, teilte Pegasystems am Dienstag in München mit. KI-Aktivitäten sollten sich nicht nur auf einige Pilotprojekte beschränken, sondern Prozesse, Produkte und Dienstleistungen immer weiter verbessern. Dafür müsse die Technologie fest in die Betriebsmodelle und damit verbundenen Abläufe integriert werden, insbesondere in die Produkt- und Service-Lebenszyklen. Ein kontinuierlicher Verbesserungsprozess helfe, stetig neue Anwendungsfälle zu identifizieren.

KI sei zudem kein reines Technologiethema, denn die Entwicklung und der Einsatz einer verantwortungsvollen KI erfordere neue Fähigkeiten und Spezialisten, hieß es. Die Aufgabe von KI-Experten sei indes nicht allein, eine KI zu entwickeln und zu trainieren, sondern den Menschen auch zu erklären, wie sie funktioniere und wie sie sich auf den Arbeitsalltag und die Gesellschaft auswirke. Mitarbeiter müssten den Nutzen von KI-Systemen für ihre Tätigkeiten und den Unternehmenserfolg kennen, um die neuen Tools anzunehmen und deren Empfehlungen zu vertrauen. Diese Transformations- und Veränderungsprozesse benötigten Zeit und gelängen nur in enger Zusammenarbeit mit der Personalabteilung.

Daten sind vor Missbrauch und Verlust zu schützen
Für jeden Anwendungsfall müssten Firmen auch klären, ob sie über die zur Umsetzung benötigten Daten verfügten oder wie sich diese beschaffen ließen. Mit den wachsenden Datenmengen steigen den Angaben zufolge jedoch die Anforderungen an das Datenmanagement und die Data Governance – beides Disziplinen, die bisher oft vernachlässigt worden seien. Unternehmen brauchen demnach einen strategischen Ansatz, um die Datenqualität zu steigern, Daten verfügbar zu halten und dort mit ausreichender Performance bereitzustellen, wo sie gebraucht würden. Dabei müssten sie Daten vor Missbrauch und Verlust schützen und Sorge tragen, dass regulatorische und gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO eingehalten würden. Die Auswahl geeigneter Plattformen sei hier der Schlüssel.

Banken nutzen KI-basierte Datenanalysen beispielsweise bei der Kreditvergabe als Entscheidungsgrundlage. Torsten Nahm, Head of Data Science bei der Deutschen Kreditbank (DKB), erklärte im Interview mit KINOTE: „Heutzutage werden Kreditentscheidungen in vielen Fällen vollautomatisch getroffen, und in fast allen anderen Fällen unterstützt eine KI zumindest die Entscheidung. Der Vorteil einer KI ist dabei, dass sie sehr viele unterschiedliche Daten, etwa Kontoführungsverhalten, Verschuldungsgrad, demographische Merkmale, Bilanzen, externe Auskunfteien etc., in ein Modell integrieren kann.“

Zudem sei das System auf vielen historischen Fällen kalibriert und arbeite konsistent und oft sehr genau. Nahm sagte: „Sofern die Kreditvergabe nicht sogar vollautomatisch erfolgt, wird die KI zumindest eine Einschätzung der Bonität liefern, die der Bankberater dann in seine finale Entscheidung einbezieht.“ (ud)

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Was versteht man unter Data Science und wie ist dies in den Themenkomplex KI einzuordnen? Wozu benötigt eine Bank überhaupt einen Data Scientist und mit welchen Daten und Tools wird hier gearbeitet? Diese und weitere Fragen stellen wir Torsten Nahm, der das Kompetenzzentrum für Data Science bei der DKB leitet, im Podcast „Data Science“ aus der Reihe „durch die bank.

Melden Sie sich bei Interesse zu unserem Web-Seminar „KI-gestützte Prognosemodelle zur Ermittlung von Kreditausfallwahrscheinlichkeit in Kreditinstituten“ an.

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