Die generative KI (Gen AI) revolutioniert die Bankenbranche, da Finanzinstitute die Technologie nutzen, um kundenorientierte Chatbots zu entwickeln, Betrug zu verhindern und zeitaufwändige Aufgaben wie das Entwickeln von Code, das Erstellen von Pitch-Präsentationen und das Zusammenfassen von Berichten zu beschleunigen. Laut dem McKinsey Global Institute könnte Gen AI dem globalen Bankensektor zwischen 200 Milliarden und 340 Milliarden Dollar jährlich an Wertschöpfung hinzufügen.
Um den vollen Wert von Gen AI zu realisieren, sind starke Fähigkeiten in Bezug auf sieben Dimensionen erforderlich, darunter Strategie, Talent, Betriebsmodell, Technologie, Daten, Risiko und Kontrolle sowie Akzeptanz und Veränderungsmanagement. Ganzheitliche gen AI Betriebsmodelle haben sich als effektiv erwiesen, insbesondere zentralisierte Modelle, die es Unternehmen ermöglichen, Talente effizient zu nutzen und eine starke Gen AI-Teamstruktur aufzubauen.
Die Wahl des Betriebsmodells für Gen AI in der Finanzbranche unterscheidet sich je nach Institution und kann von hochgradig zentralisiert bis hochgradig dezentralisiert reichen. Vier Organizational-Beispiele sind hochgradige Zentralisierung, zentral geleitet und dezentral ausgeführt, von Geschäftseinheiten geleitet und zentral unterstützt sowie hochgradig dezentralisiert. Die meisten Finanzinstitute mit hochgradig zentralisierten Modellen sind erfolgreich darin, Gen AI-Lösungen zu produzieren und in den Produktionsbetrieb zu überführen.
Ein effektives Betriebsmodell für Gen AI in der Finanzbranche ermöglicht strategische Steuerung, Standardsetzung und Ausführung von Aktivitäten, um eine effiziente Skalierung und maximale Wertschöpfung zu gewährleisten. Es erfordert eine sorgfältige Planung und Anpassung an die organisatorische Struktur und Kultur des Unternehmens.
Die Implementierung eines Gen AI Betriebsmodells erfordert fundierte Entscheidungen in den Bereichen Strategie, Domänen und Anwendungsfälle, Implementierungsmodell, Finanzierung, Talent, Risiko und Veränderungsmanagement. Ohne ein geeignetes Betriebsmodell ist es schwierig, Gen AI effektiv zu integrieren und Unternehmenswirkung zu erzielen. Es ist entscheidend, Flexibilität in das Modell einzubetten, um sich im Laufe der Zeit anpassen zu können und die volle Leistungsfähigkeit der Technologie zu nutzen.