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Quantencomputing
Wie Quantencomputing die Finanzindustrie verändern wird
Wofür klassische Computer heute tausende von Jahren Rechenzeit benötigen, könnten Quantencomputer bald in Sekunden eine Lösung haben – eine Vorstellung, die fasziniert und uns vor neue Herausforderungen stellt.
Nachdem wir gerade erst begonnen haben, das Potenzial von GenAI zu verstehen, kündigt die rasante Entwicklung des Quantencomputings schon eine weitere technologische Revolution an, die unser Verständnis von Datenverarbeitung und -sicherheit grundlegend verändern wird.
Generative AI
Fit for Purpose – Lösungsansatz für Finanzdienstleister
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) erlebt einen rasanten Aufstieg zur Schlüsseltechnologie, mit umfassenden Einsatzmöglichkeiten, die erhebliche Effizienz- und Produktivitätssteigerungen versprechen. Dieses transformative Potenzial wirkt sich unausweichlich auch auf den Finanzdienstleistungssektor aus, wobei es eine zentrale Rolle in der weiteren digitalen Transformation spielt. Während Finanzinstitute wie Banken und Versicherungen bereits Initiativen in Richtung Cloud-Technologien und Hyperautomatisierung vorantreiben und erste Schritte zur Implementierung von GenAI unternehmen, begegnen sie strategischen, technischen und regulatorischen Herausforderungen.
10 Fehler beim Kostensenken
Wie lassen sich die typischen Fehler vermeiden und konkret Einsparungen erzielen?
Erfolgreich Kosten senken – viele Unternehmen tun sich mit diesem Thema erstaunlich schwer. Vor allem dann, wenn es um Personal geht oder der wirtschaftliche Leidensdruck sich in Grenzen hält. Deshalb begegnen uns immer wieder gescheiterte oder im Sande verlaufene Kostensenkungsvorhaben. Damit wird nicht nur viel Aufwand getrieben für wenig Ergebnis, sondern häufig hinterlassen diese Vorhaben auch frustrierte und ernüchterte Teams.
Die ESG-Datenflut besser bewältigen
Wie sich die steigenden Anforderungen an ESG-Daten und deren Infrastruktur im Finanzmarkt bewältigen und strategisch nutzen lassen
Die Nachhaltigkeitsbestrebungen lösen zunehmend regulatorischen Umsetzungsbedarf aus. Dies führt zu einem signifikanten Bedarf an Transparenz und Verfügbarkeiten von teilweise inkonsistenten und mit immanenten Problemen behafteten Daten, was eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung von ESG-Anforderungen darstellt. Als Maßnahme hat sich die Implementierung eines harmonisierten ESG-Datenhaushalts bewährt.
„IT-Kostenmanagement“ wird wieder zunehmend prominent auf der Management-Agenda. Trotz oder vielleicht auch wegen des Kostenauftriebs durch Regulatorik und Digitalisierung greift eine „IT-Kostensenkungshysterie“ in vielen Banken um sich. Im schlechtesten Fall wenden Finanzdienstleister Rasenmäher-Methoden zur Kostensenkung an. Mit dem Ergebnis, dass die Kosten nach einem kurzen „Knick“ wieder stark ansteigen.
Wir sehen die IT-Kostenthematik anders.
Der Weg zum risikoadäquaten Cloud-Zielbild in Versicherungen
Am Markt bewährte Cloud-Strategien, die faktenbasiert und institutsspezifisch die wesentlichen Fragen zur Cloud beantworten.
Der Weg zum risikoadäquaten Cloud-Zielbild in Banken
Cloud-Angebote werden oft als Heilsbringer gesehen – oder pauschal als „unter Risikogesichtspunkten im großen Stil nicht akzeptabel“ abgelehnt. Dies führt zu Fehlentscheidungen: Entweder werden unverantwortbare Risiken eingegangen, oder aber man verpasst den Zug in die nächste Technologiegeneration.
Am Markt haben sich hier „Cloud-Strategien“ bewährt, die faktenbasiert und institutsspezifisch die wesentlichen Fragen zur Cloud beantworten.
Die anhaltende Niedrigzinsphase, veränderte Kundenerwartungen und neue digitale Wettbewerber stellen die Banken vor große Herausforderungen. COVID-19 wirkt dabei als zusätzlicher Treiber, bietet aber auch neue Chancen, die eigene Positionierung im Markt zu stärken.
Informations-Sicherheitsmanagement professionalisieren und IT-Risk-Prüfungen wirksam vorbereiten
„Regulatory Readiness“ für Finanzdienstleister – risikoorientiert auf etwaige Prüfungen „mit Sachverstand“ und möglichst wenig überflüssigem Formalismus vorbereiten.
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