Banking.Vision
Steigende Cloud-Nutzung auf der einen Seite, spürbarer Fachkräftemangel auf der anderen: Kreditinstitute befinden sich insbesondere im Bereich Meldewesen in einem Spannungsfeld aus wachsenden regulatorischen Anforderungen und schrumpfenden personellen Ressourcen. Stefan Quaschnewski, Principal Sales Manager bei msg for banking ag, erklärt im fünften Interview unserer Making-of-Reihe, welche Vorteile msg.ORRP für Meldewesen- und Risikomanagement-Anwender bereits heute hat und ab wann bestehende BAIS-Kunden umsteigen können. Außerdem erläutert er, welche weiteren Dienstleistungen msg for banking neben der Software noch anbietet.
Banking.Vision
KI-Governance im Banking entscheidet darüber, ob künstliche Intelligenz Vertrauen schafft oder zerstört. Wer die Kontrolle abgibt, verliert mehr als Effizienz – nämlich die Akzeptanz der Kunden. Wer hier Kontrolle abgibt, verliert viel mehr als nur Effizienz. Lesen Sie, warum Steuerbarkeit, Verantwortung und Datenhoheit jetzt zum Kern des Bankgeschäfts werden.
Banking.Vision
Das Altersvorsorgedepot eröffnet Instituten neue Wachstumschancen im Vorsorgegeschäft. Entscheidend für den späteren Markterfolg wird jedoch nicht allein das Produkt sein, sondern die Fähigkeit, ein wirtschaftliches, skalierbares und regulatorisch belastbares Betriebsmodell rechtzeitig aufzubauen.
Banking.Vision
Data driven gilt als einer der Leitbegriffe der digitalen Transformation. Organisationen, die Entscheidungen auf Basis von Daten statt Intuition treffen, gelten als modern, rational und wettbewerbsfähig. Diese Prämisse ist richtig und zugleich unvollständig. Wer data driven Ansätze konsequent implementiert, hat die Grundlage geschaffen, um bestehende Prozesse messbar, konsistent und regelkonform zu steuern. Er hat jedoch noch keine Antwort auf die Frage, wie unter Unsicherheit neue Wertschöpfung entsteht, die sich nicht zwangsläufig aus der Fortschreibung vorhandener Daten ableiten lässt. Genau an dieser Stelle setzt „data inspired“ an. Der vorliegende Beitrag differenziert beide Ansätze konzeptionell, zeigt, warum data inspired keine bloße Weiterentwicklung von data driven darstellt, und schaut dann exemplarisch, ob und wie sich dies auf die Situation der Banken in Deutschland übertragen lässt.