Unklar ist nur, wie weit die neuen Möglichkeiten von Analytics bzw. intelligenter Datenverarbeitung gehen, bevor sie an die Grenzen des Datenschutzes stoßen.
Wie Sie mit KI-Anwendungen und Data Analytics echten Mehrwert im Finanzsektor schaffen, erfahren Sie hier. Unter den folgenden Links finden Sie weitere interessante Artikel zu diesem Thema.
Die Bedeutung von Daten als der neue Rohstoff im digitalen Zeitalter ist unumstritten. Insbesondere im Finanzdienstleistungssektor sind Geschäftsmodelle sowie die
Mit KI und Machine Learning Fehler in Data Science vermeiden.
Wie die digitale Transformation im Treasury gelingen kann und sich die Rolle des Treasurer verändert.
„Schnell anfangen, nie aufhören“
Unternehmensweit integrierte und harmonisierte Datenmodelle bei Kreditinstituten als Lösungsansatz für die aktuellen und künftigen Herausforderungen
Chancen und Risiken der Digitalisierung zum Thema Big Data im Kontext der gängigen Entwicklung der globalen Regulierungswut in der Finanzindustrie. Erfahren Sie mehr zu den Auswirkungen der neuen digitalen Technologien auf regulatorische Compliance-Prozesse.
Szenarien für Banking und Wealth Management
Erlösnavigator: Welche zusätzlichen Maßnahmen außer Preisschrauben gibt’s, um die Stabilisierung des Betriebsergebnisses dt. Banken weiter zu unterstützen?
Neue Wettbewerber, die ihre Finanzdienstleistungen fast ausschließlich übers Internet anbieten, definieren im Onlinevertrieb neue Standards und setzen so Filialinstitute unter Zugzwang.
Warum tun sich Banken, insbesondere aber große Institute, damit so schwer, Digitalisierung im Bankbetrieb umzusetzen? Daten sind ein wichtiger Rohstoff
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