Geschäftsmodell und Strategie
Geschäftsmodell und Technologien stehen einem engen Wirkungsverhältnis zueinander. In der Vergangenheit wurden einzusetzende Technologien oftmals aus dem Geschäftsmodell abgeleitet. Dieser Ansatz des „Technology follows Business“ führte dazu, dass nur inkrementelle Verbesserungen erreicht werden konnten. Technologie wurde in der Folge als Mittel zum Zweck erachtet und als Limitierung für die geschäftlichen Ambition verstanden.
Die disruptive Wirkung, die von künstlicher Intelligenz ausgeht, zeigt sich hingegen nicht nur als Folge, sondern auch als signifikanter Einfluss auf das Geschäftsmodell. „Business follows Technology“ rückt in den Vordergrund. Richtig eingesetzt, werden die neuen technologischen Anwendungen nicht nur dabei unterstützen, Bekanntes besser und effizienter umzusetzen, sondern können auch die Möglichkeiten dafür schaffen, gänzlich neue innovative Produkte und Services zu entwickeln oder neue Märkte zu erschließen. 
 Wettbewerb, Kunden, Geschäftsmodelle und Marktpotenziale sind gleichermaßen von den Veränderung betroffen. Insofern muss der Einsatz von datengetriebenen Technologien im Einklang mit der Strategie und Vision des Unternehmens stehen und verlangt einen aktiven Angang der notwendigen Transformation des Geschäftsmodells. 

Betriebsmodell und Governance Datengetriebene Technologien stellen hohe Anforderungen an Menschen, Prozesse sowie an die Organisation, Kultur und Führung: Analytics und KI verlangen neue Kompetenzen und Rollen wie Data Analysten, Data Engineers oder Data Scientists, die in der Aufbauorganisation integriert und in ihren Funktionen orchestriert werden müssen. Neben einem modernen Führungsverständnis und einem „data-driven mindset“ braucht eine Organisation geeignete Prozesse und Methoden, um datengetriebene Vorhaben effektiv und effizient durchführen zu können. Angesichts der speziellen Anforderungen muss das Betriebsmodell, unter Einhaltung von Governance und Compliance, auf die Veränderungen vorbereitet und ausgerichtet werden.
Weichenstellungen stehen unter anderem in Bereichen wie Recruiting und Qualifizierung an, um den Bedarf der Zukunft frühzeitig zu erkennen und abdecken zu können. Damit einher geht die Etablierung geeigneter Prozesse und neuer Verantwortlichkeiten sowohl innerhalb als auch zwischen den Organisationseinheiten. Für die Datenverfügbarkeit müssen Datenquellen (intern & extern) identifiziert, geeignete Strukturen zur Speicherung und Überführung der Daten geschaffen sowie eine konsistente Datenqualität gewährleistet werden. Ein fundiertes Datenmanagement ist absolute Grundvoraussetzung für den Erfolg jeglicher KI-Initiativen gleich welcher Größe.

Technologie und Architektur
Der Erfolg datengetriebener Anwendungen basiert wesentlich auf der Qualität und Effektivität der entwickelten Modelle sowie der Verfügbarkeit vertrauenswürdiger und aktueller Daten. Ein professionelles Daten-Management bildet den Kern, darum gruppiert sich die Auswahl zukunftssicherer Tools, Frameworks, Plattformen sowie der IT-Infrastruktur. Die Abstimmung der Komponenten und das Einbetten in die Unternehmensarchitektur ist von entscheidender Bedeutung für eine zielgerichtete Umsetzung der KI-Strategie.
Leistung, Stabilität und Zuverlässigkeit der KI-Lösungen wirken sich sowohl auf ihre Entwicklung als auch auf den Betrieb aus. Bei der Wahl der entsprechenden Elemente kommt es auf Kriterien wie Schnittstellen, Funktionalitäten, IT-Sicherheit und Kosten an. Alles in allem müssen die neuen Systeme sowohl zueinander als auch mit der bestehenden IT-Landschaft in Einklang stehen. Auf lange Sicht können somit Änderungen und Aufwände vermieden werden.

KI ist keine Frage, sondern die Antwort auf tiefgreifende Veränderungen im Markt für Finanzdienstleister. Sie wollen ein optimales Umfeld für Ihre KI schaffen? Wir freuen uns auf Ihre Herausforderungen!