Generative KI hat in letzter Zeit aufgrund ihres wahrhaft transformativen und disruptiven Potenzials an Bedeutung gewonnen. Die Entwicklung begann mit schnellen Fortschritten bei Techniken des maschinellen Lernens für prädiktive Analysen und die Generierung von Erkenntnissen, gefolgt von der Einführung von Deep-Learning-Modellen. Die Modelle haben sich inzwischen zu fortgeschritteneren LLMs (Large Language Models) weiterentwickelt, die die Grundlage für die generativen KI-Modelle bilden. Die LLMs haben die Barrieren der Sprachkomplexität überwunden, indem sie das Training auf großen Datenmengen, einschließlich Text, Bildern und Audio, ermöglicht haben, um den Kontext, die Absicht usw. in verschiedenen Sprachen zu verstehen, was zu kontextuell und semantisch korrekten Ergebnissen führen kann. Generative KI kann jetzt für mehrere Anwendungsfälle genutzt werden, z. B. um Fragen auf der Grundlage einer Wissensdatenbank zu beantworten, Themen zusammenzufassen, Code zu schreiben usw.

Zu den aktuellen generativen KI-Anwendungen gehören ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, BARD, Midjourney, Deepmind und andere, die riesige Organisationsdaten wie Text, E-Mails, Chats, Bilder, Video- und Audioaufzeichnungen verarbeiten können genutzt werden, um geschäftliche Transformationen voranzutreiben. Zu den Vorteilen gehören ein verbessertes Kundenerlebnis, eine höhere Produktivität, eine schnellere Produktentwicklung und geringere Kosten.

Neue Anwendungsfälle auf den Kapitalmärkten

Große Investment- und Fintech-Unternehmen haben bereits damit begonnen, mit Proof-of-Concepts für verschiedene Anwendungsfälle der generativen künstlichen Intelligenz zu experimentieren. Die meisten Anwendungsfälle konzentrieren sich auf die Verbesserung und Umgestaltung des Kundenservice, des Betriebs, der Forschung und Erkenntnisse sowie der Inhaltserstellung. Generative KI-Anwendungen bieten benutzerfreundliche APIs, die Unternehmen entweder unverändert nutzen oder die Modelle mithilfe proprietärer Daten anpassen können. Diese APIs können nahtlos in die Unternehmensanwendungen integriert werden, um eine vernetzte Plattformlösung bereitzustellen.

Das beigefügte Bild gibt einen Überblick über einige der potenziellen Anwendungsfälle für die verschiedenen Geschäftsbereiche auf den Kapitalmärkten, basierend auf öffentlich verfügbaren Informationen.

  Unserer Ansicht nach sind Kundenservice, Inhaltserstellung und Investitionsforschung Anwendungsfälle, die die meisten Unternehmen untersuchen. Eine kurze Beschreibung der Anwendungsfälle finden Sie in den folgenden Abschnitten.

  Der Anwendungsfall „Kundendienst“ umfasst einen Kundendienst-Chatbot, der die Kommunikation unterstützen kann, indem er die Absicht der Fragen versteht, Antworten formuliert und die Antwortqualität verbessert. Die aus den Interaktionen erfassten Daten können auch auf Interessen und Gefühle analysiert werden, um den Weg für eine verbesserte Kundenbeziehung durch Hyperpersonalisierung zu ebnen. Vermögensverwaltungsfirmen könnten die Technologie nutzen, um über digitale Kanäle personalisierte Anlageberatung anzubieten und so das Kundenerlebnis zu verbessern.

 Kundenbeziehungsmanager könnten dies auch nutzen, um personalisierte Marketingkampagnen über Kundensegmente, Regionen und Demografien hinweg zu erstellen und so den digitalen Vertrieb und das digitale Marketing zu automatisieren. Dies könnte potenziell den Kundenwert, die Konversion und die Kundenbindung über einen langen Zeitraum steigern. Auch das Rechts- und Compliance-Team könnte von der Erstellung regulatorischer und Compliance-Berichte profitieren und so die Multiformat-Herausforderungen der Berichterstattung bewältigen.

 Die umfangreichen Datenanalysefunktionen der generativen KI können von Unternehmen genutzt werden, um große Mengen textueller Analystenberichte und -empfehlungen, Sprachtranskripte und Daten aus sozialen Medien, Nachrichten, Artikeln usw. zu analysieren, um Muster, Trends und Korrelationen zu erkennen und so fundierte Investitionseinblicke und fundierte Erkenntnisse zu ermöglichen Investitionsentscheidungen.

Aktuelle Herausforderungen und Risiken bei der Einführung generativer KI

Obwohl es sich um eine bahnbrechende Technologie handelt, bringt sie ihre eigenen Herausforderungen und Risiken mit sich, die von den Unternehmen für einen verantwortungsvollen Einsatz effektiv gemanagt werden müssen.

Generative KI befindet sich am höchsten Punkt des Hype-Zyklus. Für die Unternehmen ist es wichtig, die Fähigkeiten der generativen KI zu erkunden, indem sie einen geeigneten Anwendungsfall identifizieren, der einen geschäftlichen Mehrwert bietet und dabei hilft, die Technologiefähigkeiten besser zu verstehen. Eine der Überlegungen bei der Auswahl des Anwendungsfalls sind Daten. Da die Modellausgaben stark datenabhängig sind, muss die Ermittlung des richtigen Datensatzes für das Training, der Datenqualität und der Datensicherheitsmaßnahmen genauer untersucht werden.

Bei der Nutzung der bereits vorhandenen Modelle, die bereits auf öffentlich zugänglichen Datensätzen trainiert wurden, bestehen weiterhin Herausforderungen, da sie möglicherweise falsche und fehlgeleitete Informationen enthalten könnten, die zu Entscheidungsfehlern führen könnten.

Es bestehen rechtliche und Compliance-Risiken in Bezug auf Datenschutz und Vertraulichkeit, Cyber-Betrugsprobleme und Probleme im Zusammenhang mit der Erklärbarkeit der generierten Ergebnisse im Vergleich zu von Menschen generierten Ergebnissen

Wie sollten Unternehmen reagieren, um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen? 

     Generative KI verspricht den Unternehmen erhebliche Vorteile. Für Unternehmen ist es wichtig, diese neue Technologie jetzt zu erkunden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen müssen ihr bestehendes Innovationsportfolio überprüfen und generative KI zu einem ihrer unmittelbaren Schwerpunkte machen. Unternehmen müssen mit externen Anbietern zusammenarbeiten, um die besten technologischen Fähigkeiten für einen verbesserten Transformationsprozess bereitzustellen.

Der Ansatz besteht darin, einen PoC durchzuführen, der die Identifizierung von Geschäftsanwendungsfällen und die Priorisierung auf der Grundlage validierter Erkenntnisse umfasst, die aus dem Anwendungsfall erzielt werden können. Einer der Ansätze könnte darin bestehen, Design Thinking und/oder Lean-Startup-Methoden zu erforschen, um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen. Ähnlich wie bei anderen KI-Modellen ist es für Unternehmen wichtig, über ein robustes KI-Framework und eine Governance mit erklärbaren und vertrauenswürdigen KI-Frameworks zu verfügen.

 

Zusammenfassung 

Der globale Markt für generative KI soll bis 34 um 2032 % wachsen und auf 165 Milliarden US-Dollar anwachsen. Unternehmen investieren zunehmend in Forschung und Entwicklung, den Aufbau von POC (Proof of Concepts), die Erstellung von Geschäftsmodellen und die Integration in Unternehmensplattformen. Unternehmen, die die Fähigkeiten in ihre Front-, Middle- und Back-Office-Funktionen integrieren, werden sich den Vorteil als Erstanbieter auf dem Markt verschaffen. Wie bei allen neuen Technologien müssen die Risiken mit Governance- und Compliance-Rahmenwerken gemanagt und sorgfältige Entscheidungen sichergestellt werden, da hierfür erhebliche Investitionen in die Technologieinfrastruktur und Arbeitskräfte erforderlich sind.

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