Die TREND-REPORT-Redaktion sprach mit Frau Prof. Dr.-Ing. Ina Schieferdecker, Leiterin des Fraunhofer-Institutes für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) und Gründungsdirektorin des Weizenbaum-Instituts, über Chancen, Risiken und Ethik im Kontext neuer Technologien und der digitalen Transformation.
So können auch Sie sich für den digitalen Paradigmenwechsel im Bereich Financial Services wappnen.
Passende Rahmenbedingungen für eine nachhaltige KI-Integration
Im Portfoliomanagement, beim algorithmischen Handel, für Betrugserkennung sowie Prüfung von Kredit- und Versicherungsverträgen kommt KI in der Finanzwirtschaft heute schon vielfach zum Einsatz.
Die Energiewirtschaft steht vor einer weitreichenden Veränderung: In Zukunft wird es nicht mehr nur das eine Stadtwerk geben, welches eine Region mit Strom versorgt, sondern zahlreiche, dezentrale Energieerzeuger. Photovoltaikanlagen, Blockheizkraftwerke und Geothermie werden für die Strom- und Wärmeversorgung aufkommen, wobei schon heute teilweise mehr Energie produziert wird, als ein Stadtquartier für seine Wohn- und Gewerbeflächen benötigt.
Zwar begann die Digitalisierung der Banken mit dem Online-Banking schon im letzten Jahrtausend, doch weitere Innovationen blieben lange aus.
Die Logistikbranche wird und muss sich im Zuge der Digitalisierung umfassend verändern. Prozesse werden mit Hilfe von neuen Technologien wie RFID, Beacons oder Pick-by-Solutions revolutioniert.
Künstliche Intelligenz in der Medizin kann helfen, Krankheiten früher zu erkennen, Menschen besser zu versorgen und die Gesundheitsausgaben drastisch zu senken. Dafür braucht es jedoch die Akzeptanz durch die Öffentlichkeit.
Mehr als die Hälfte der Verbraucher in Deutschland kann sich vorstellen, vollständig digital eine Versicherung abzuschließen. Viele Kunden versprechen sich davon schneller bearbeitete Anliegen und mehr persönliche Freiräume bei der Absicherung. Das Problem: Veraltete IT-Systeme bremsen die digitale Transformation aus, die dafür notwendig wäre.
Künstliche Intelligenz bietet die Möglichkeit, aus enormen ungeordneten Datenmengen relevante Informationen zu extrahieren und diese in Form von Wissen zu generalisieren. Die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz sind enorm vielfältig, sodass Unternehmen und Organisationen vor der Herausforderung stehen, den spezifischen Nutzen für sich zu identifizieren.
Ein verteiltes Datenbankmanagementsystem schafft eine neue Form der Sicherheit und Transparenz für die digital vernetzte Welt.
Selten lagen Chancen und Bedrohung so dicht beieinander: Die Bewegung um Blockchain stellt zwar manches Geschäftsfeld der Finanzbranche in Frage. Doch auf der anderen Seite bietet das Blockchain-Modell der kollektiven Prüfung digitaler Transaktionen ohne externe Echtheitsbestätigung auch gänzlich neue Wertschöpfungsoptionen.
Ob künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen oder Deep Learning, in der Praxis werden diese Begriffe häufig als Synonyme verwendet. Dabei besitzen die drei Begrifflichkeiten große Unterschiede in ihrer Bedeutung und stehen in einer strikten Hierarchie zueinander. Die künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für alle Methoden und Technologien, die ein intelligentes Verhalten vorweisen. Das maschinelle Lernen ist dabei ein Teilgebiet der KI, welches eine Vielzahl an (Lern-)Methoden basierend auf der mathematischen Optimierung und Statistik umfasst. Deep Learning wiederum ist ein spezieller Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die statistischen Korrelationen in den Daten durch künstliche neuronale Netze abzubilden.
KI braucht einen klaren Werterahmen, damit die Technologie für die Menschen nutzbringend eingesetzt werden kann.
Automatisierung ist ein maßgeblicher Erfolgsfaktor des produzierenden Gewerbes. Durch sie lassen sich Kosten senken und dennoch höchste Qualitätsansprüche realisieren. Bezahlbare und leistungsfähige Produkte, vom Smartphone bis zur Sicherheitstechnik im Auto, sind ohne sie nicht denkbar.
Daten werden immer mehr zur universellen Sprache – und Unternehmen, die sie beherrschen, werden erfolgreich sein.
Das Marktforschungsunternehmen Gartner erwartet bis 2020 weltweit 20 Milliarden vernetzte Medizingeräte, die im Krankenhaus 4.0, beim Arzt, im Smarthome oder in der Smart City zum Einsatz kommen.
Die Branche gilt als vorrangiges Betätigungsfeld für künstliche Intelligenz.
Das digitale Gesundheitswesen lag in Deutschland viele Jahre in einem Dornröschenschlaf. Eine sich gegenseitig blockierende Selbstverwaltung, eine desinteressierte Politik hatten zur Folge, dass Deutschland hinsichtlich der Digitalisierung in Europa abgehängt wurde. Ein Indiz ist die über 10-jährige Verzögerung bei der Einführung der Elektronischen Gesundheitskarte.
Wie Eingangsrechnungen automatisiert den Freigabeworkflow durchlaufen
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