Künstliche Intelligenz

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Wir setzten unser gesamtes, multi-disziplinäres Wissen aus über 25 Jahren Beratung ein

KI (künstliche Intelligenz) spielt eine immer wichtigere Rolle im Finanzsektor. Unter anderem unterstützt KI die Marktteilnehmer Ihre Kundenangebote zu verbessern und zu personalisieren, Prozesse effizienter zu gestalten, Risiken zu minimieren, Regulierungsprozesse zu vereinfachen und Betrug zu erkennen – Die Anwendungs-Möglichkeiten für KI im Finanzsektor nehmen kontinuierlich zu und eröffnen den Unternehmen die Chance Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Pragmatica kann Sie mit umfassenden Spezial-Know How auf Ihrer ganz individuellen KI-Journey exzellent begleiten.

Best Practices, Trainings, Coachings

Wir zeigen Ihnen massgeschneiderte und Praxis-erprobte KI-Anwendungsfälle und Implementierungsmöglichkeiten auf und enablen Ihre verantwortlichen Mitarbeiter durch adäquate Coachings und Trainings, die effektiv sicherstellen dass KI den gewünschten Mehrwert auch sicher für Ihr Unternehmen erzielt.

Potential-Analyse („KI Map“): Anwendungen & Use Cases

Wir erarbeiten mit Ihnen kurz- und mittelfristige KI-Ziele, Anwendungen und Use Cases und validieren diese gegen relevante Erfahrungswerte der Finanzbranche. Dies bildet sowohl die Grundlage für die Visionierung, als auch für die konkrete Umsetzung (u.a. erforderliche technische Voraussetzungen, Tools, LLM-Modell-Auswahl etc.) und ein Ergebnis-Monitoring.

Modelle/LLMs & Informationsbeschaffung

Pragmatica unterstützt Sie dabei, exakt für Ihre Anwendungsfälle und Use Cases Ihrer «KI-Map» die tragfähigsten und aussagekräftigsten Business Logiken & LLMs zu definieren und zu implementieren. Die Möglichkeiten für die Beschaffung der erforderlichen Daten & Informationen wird dabei von unseren Experten von Anfang an als zentrale Voraussetzung berücksichtigt.

Mitarbeitende, Prozesse & Organisation («Get Fit for KI»)

Zur Nutzung von KI benötigen Mitarbeiter vermehrt datenorientierte und technologische Fähigkeiten. Die Organisationen selbst müssen dabei flexibler werden um die immer neuen technologischen Fähigkeiten adäquat und zeitnah zu nutzen. Wir unterstützen Sie dabei Ihre Mitarbeiter und Organisation «Fit for KI» zu machen.

Technologie, Infrastruktur & Architektur

Automatisierte Entscheidungsprozesse und fortschrittliche Analytik verändern traditionelle Banktechnologien. Der Einsatz von KI erfordert robuste Dateninfrastrukturen, flexible und skalierbare Systeme, leistungsfähige Rechenzentren und agile Softwarearchitekturen. Wir helfen Ihnen dabei auf Basis Ihrer individuellen Ausgangssituation und KI-Ziele die erforderlichen Entscheidungen für Ihre zukünftige Technologien, Infrastruktur und Architektur zeitnah und nachvollziehbar zu fällen.

Compliance

Der Einsatz von KI im Finanzsektor erfordert ein effektives Compliance-Monitoring um ethisches und rechtlich konformes Handeln sicherzustellen. Daneben bietet der Einsatz von KI Möglichkeiten, Compliance-Prozesse selbst effizienter und effektiver zu gestalten. Das Pragmatica Risk & Compliance Team unterstützt Sie zielgenau, mit Augenmass und dem Blick nach vorne um auf zukünftig zu erwartende Compliance-Anforderungen gut vorbereitet zu sein und Ihre Compliance-Prozesse effizient zu gestalten.

Ausgewählte Referenzen

Success Stories

KI-Architektur Review und Ausarbeitung von Verbesserungsvorschlägen

Ausgangslage

Die Unternehmensarchitektur einer mittelgroßen Bank möchte eine externe Sicht auf den derzeitigen KI-Lösungsdesign und eine klare Vorgehensweise, um KI-Lösungen zu implementieren und Empfehlungen für das zukünftige Ausgestalten derselben zu erhalten. Dies ist wichtig, da die Bank intern über keine KI-Experten verfügt, der Einsatz der Technologie für die Bank neu ist (abgesehen von eingekauften Black-Box-Lösungen) und die Nachfrage aus dem Business nach KI-Lösungen vermutlich stark zunehmen wird.

Ziel ist es, die Unternehmensarchitektur – und insbesondere den Text Assistenten Usecase – in den folgenden Bereichen zu unterstützen:

Architektur- und Lösungsfindung
Kompetenzen
Vorgehensweise
Dokumentation

Unser Beitrag

Klare Statusanalyse, welche die aktuellen Probleme aber auch Chancen in der Lösungsrealisation klar aufzeigt
Lösungsvorschläge, um die internen Kompetenzen zu vergrössern und die Resilienz datengetriebener Anforderungen zu verbessern
Unmissverständliche Beschreibung, weshalb Unternehmensarchitektur stärker ins Spiel gebracht werden sollte, um Insellösungen zu vermeiden
Aufzeigen der aktuellen Probleme und Chancen im Zusammenarbeiten verschiedener Teams

Kundennutzen

Im Rahmen des Mandates wurden sowohl Empfehlungen und Würdigungen zu firmenweiten KI-Bemühungen Unternehmensarchitektur, Cloud und Compliance abgegeben, sowie zur Umsetzung, Vorgehensweise und Architektur eines spezifischen Usecases.
Interview mit verschiedenen im Thema KI involvierten Beteiligten, Zusammenfassung der Gespräche und Empfehlung zu organisatorischen Verbesserungen.
Umfassende Präsentation, welche sowohl die technischen Aspekte des LLM-RAG-Ansatzes sowie die Kosten der verschiedenen On-Premise und Public Cloud Lösungen genauer inspiziert.
Moderation von Workshops zwischen Value Stream Lead, externer Solutionprovider und dem internen Entwicklungsteam mit dem Ziel Verbesserungsvorschläge für den weiteren Verlauf des Projektes anzustossen.

Optimierung der Kundeninteraktion durch Einsatz von innovativen Technologien bei einer Schweizer Retailbank

Ausgangslage

Die Schweizer Bank stand vor der Herausforderung, das Volumen eingehender Kundenanrufe zu reduzieren, die durch umfangreiche Veränderungen im Bereich E-Banking signifikant angestiegen waren. Im Rahmen der Massnahmen zur Reduktion des Anrufvolumens, bestand das Ziel darin die Self-Service-Lösungen auszubauen und Kunden an den digitalen Touch Points entlang der Customer Journey optimal zu lenken.

Die Schweizer Bank sah sich gleichzeitig mit einem Anstieg schriftlicher Kundenanfragen konfrontiert, was eine effiziente Bearbeitungslösung unabdingbar machte. Als strategische Antwort darauf wurde das Ziel definiert, ein fortschrittliches KI-gestützten System zu entwickeln, um die Effizienz in der Bearbeitung dieser Anfragen zu steigern.

Unser Beitrag

Reduziertes Anrufvolumen: Die Implementierung neuer sowie die Verbesserung vorhandener Self-Service-Lösungen trugen wesentlich zur Erreichung des Ziels bei, das Volumen der Kundenanrufe zu senken.
Effizientere Bearbeitung von schriftlichen Kundenanfragen: Die Entwicklung und Einführung eines KI-gestützten Tools ermöglicht es den Mitarbeitenden der Bank, schriftliche Kundenanfragen schneller und in hoher Qualität zu bearbeiten.
Erhöhte Kundenzufriedenheit: Kunden profitieren von schnelleren und effizienteren digitalen Self-Service-Lösungen, was zu einer Steigerung der allgemeinen Kundenzufriedenheit führt.

Kundennutzen

Begleitung strategischer Projekte von der Konzeptentwicklung bis hin zur technischen Implementierung und des Rollouts.
Anforderungsanalyse, Prozessdesign, Lösungsdesign und Projektplanung von Service-Service-Lösungen und KI-Applikationen.
Untersuchung bestehender digitalen Self-Service-Lösungen im Vergleich zu den Angeboten des Marktes, verbunden mit der Erstellung eines umfassenden Berichts, der zielgerichtete Handlungsempfehlungen beinhaltet.
Fungieren als zentrale Kommunikationsschnittstelle zwischen den Nutzern, Fachbereichsvertretern, Product Ownern und IT-Spezialisten (Stakeholder Managements)
Planung, Durchführung und Auswertung von Interviews und Workshops zur Analyse der Kundenbedürfnisse.
Gestaltung und Entwicklung fortschrittlicher Prototypen für schnelle Nutzertests und zur Bewertung technischer Umsetzbarkeit.

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