Wie Finanzunternehmen mit GenAI Daten in großem Umfang verarbeiten können
In den letzten zehn Jahren haben Initiativen zur digitalen Transformation eine Datenlawine ausgelöst, welche förmlich Teams unter sich begräbt.
Tatsächlich sind 95 % der Menschen bei der Arbeit von Daten überfordert, was zu Stress und Ängsten im Hinblick auf Geschäftsentscheidungen führt.
Dies gilt insbesondere für Banken, Finanzinstitute und Versicherungsunternehmen (BFSI), die mit einer riesigen Menge an demografischen, digitalen Engagement- und transaktionalen Daten interagieren.
Der Stress im Zusammenhang mit Daten macht deutlich, wie wichtig es ist, Daten eigenständig verstehen zu können. Hier kann GenAI helfen. Mit der richtigen GenAI Implementierung können Sie sich von der traditionellen Business Intelligence zu einem intelligenten Business entwickeln. Indem Sie Ihren Mitarbeiter:innen helfen, Daten in großem Umfang zu verstehen und zu nutzen, können Sie neue Wege zur Innovation und Differenzierung finden.
Mehr als Self-Service
Der Self-Service Data Access ist zwar großartig, reicht aber im Zeitalter von extrem umfangreichen Datenmengen nicht mehr aus.
Um Daten zu verstehen, muss Ihr Team auf Daten zugreifen, ihre Besonderheiten verstehen und sinnvolle Erkenntnisse daraus ableiten. An dieser Stelle kann GenAI ins Spiel kommen. Durch den Aufbau einer “Verständnis”-Ebene in Ihren Data Reportings unter Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) können Sie Computer in die Lage versetzen, Strukturen in der Sprache zu finden und das Datenverständnis zu verbessern.
Auf diese Weise kann GenAI Ihnen dabei helfen, Ihr Verständnis von Daten auf ein neues Level zu heben. LLMs können komplexe Abfragen verarbeiten und interpretieren, so dass Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen können, ohne durch Ihr technisches Fachwissen eingeschränkt zu sein.
Dieses Maß an Datenverständnis befähigt Mitarbeiter:innen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse zu ergreifen.
Ein Conceptual Web Layer macht Daten zugänglich
Das Conceptual Web™, das von GenAI unterstützt wird, macht Ideen zugänglich, auffindbar und verständlich – und zwar at Scale. Mitarbeiter:innen können sich in natürlicher Sprache mit dem System unterhalten, Fragen stellen und kontextbezogene Antworten erhalten.
Hier ein Beispiel:
Frage: Was bedeutet ‘Default Rate’?
‘Clean Session’ Antwort : Die Default Rate bezeichnet den Prozentsatz der Kreditnehmer:innen, die ihre Darlehen oder Kreditverpflichtungen nicht zurückzahlen können, was zu einem Verlust für die Bank führt.
Frage: Was ist eine ‘Default Rate’?
‘Seeded with Schema’ Antwort: In der von Ihnen zur Verfügung gestellten Banking Datenbank kann die ‘Default Rate’ durch die Analyse verschiedener Faktoren bestimmt werden, wie z.B.: Kund:innen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums mehrere Kreditzahlungen versäumt haben, ein Anstieg der Zahl der überfälligen Konten oder Kredite oder Kund:innen, die in der Vergangenheit Konkurse oder Zwangsvollstreckungen erlitten haben.
Frage: Was ist eine ‘Default Rate’?
‘Seeded with default rate query’ Antwort: Die ‘Default Rate’ wird in diesem Zusammenhang als der Prozentsatz der Kredite berechnet, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht zurückgezahlt wurden.
Frage: Wie hoch war unsere Default Rate im letzten Quartal?
Antwort: Unsere Default Rate für das letzte Quartal betrug 2,5 %.
Dieses Beispiel liefert verschiedene Antworten, die von einer allgemeinen Definition bis hin zu spezifischen Mustern reichen, welche die Default Rate in einer Bank anzeigen. Diese Zugänglichkeit und Skalierbarkeit des Wissens hilft den Mitarbeiter:innen, Daten zu untersuchen und tiefere Einblicke zu gewinnen.
Smarte Investitionen in GenAI
In einem Jahr, in dem GenAI der größte Disruptor ist, kann es verlockend sein, in bahnbrechende KI Produkte zu investieren. Aber insbesondere für BFSI Unternehmen, bei denen Innovation direkt von der ‘Readiness’ der Organisation beeinflusst wird, ist unserer Meinung nach aktuell der beste Zeitpunkt, um in GenAI zu investieren und mehr darüber zu erfahren. Es erfüllt unsere Voraussetzungen für smarte Investitionen in KI:
- High impact: Möglichkeit einer drastischen Umsatzsteigerung oder Kostenreduzierung
- Low risk: Beginnen Sie mit internen Systemen, die gut strukturiert sind und über gut ausgebildete Mitarbeiter:innen verfügen, um den Aufwandzu begrenzen.
- Involves communication: LLMs sind gut in Sprache. Wählen Sie ein System oder einen Prozess, der viel Kommunikation erfordert.
Beginnen Sie mit gut strukturierten internen Systemen, um das Risiko zu begrenzen und die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Umsetzung zu erhöhen. Außerdem kann die Förderung der Selbstständigkeit im Umgang mit Daten zu einer besseren Entscheidungsfindung und zu innovativen Ideen führen.
Dieses Jahr könnte das Jahr sein, in dem Sie von Business Intelligence zu einem intelligenten Business übergehen.
