KI im Backoffice von Banken - von der Automatisierung zur Autonomie

Wenn KI-Projekte in Banken scheitern, dann liegt dies oft an falschen strategischen Grundannahmen, ist sich Michael Heffner sicher. So kann künstliche Intelligenz die in sie gesetzten Erwartungen nur erfüllen, wenn sie über Schnittstellen tief in die Bankensysteme integriert ist. Für den Zugriff auf Daten braucht es eine Data Fabric, die Daten in den Quellsystemen belässt, aber logisch miteinander verknüpft. Als Plug-and-Play lassen sich KI-Modelle schon aus …