Regulatorische Anforderungen an Banken wachsen kontinuierlich. Zudem entwickelt sich die Technologie, gemeinsam mit der Anzahl der Finanztrankaktionen, enorm schnell. Banken sind gezwungen zu handeln. In diesem Blog wollen wir auf die Bedeutung der Betrugserkennung in der Bankenwelt eingehen und aufzeigen, wie Machine Learning (ML) Banken dabei helfen kann, die wachsende Herausforderung zeitgemäss zu adressieren.

Welche Möglichkeiten haben Websitebetreiber und Digitalpublisher, um die Kontrolle über die Datenströme im Dickicht der AdTech- und MarTech-Tools zurückzuerhalten? Wie war es bisher und welche konkreten Herausforderungen warten auf Unternehmen? Wir erklären es euch in unserem Blog-Beitrag und zeigen, wie die Qualität der eigenen Daten gesteigert, eigene Geschäftsstrategien wie „Subscription first“ befeuert und die notwendige First-Party-Datenbasis für das Ende der Third-Party-Cookies aufgebaut werden können.

So wie auch in vielen anderen Bereichen ist es in der IT-Entwicklung üblich, von neuen Dingen auf bereits vorhandene Werkzeuge und Bausteine zurückzugreifen. So können Sie Ziele schneller erreichen, ohne in die Erforschung neuer Wege investieren zu müssen. Aber was, wenn es unentdeckte Möglichkeiten gibt, die noch effizienter und kostengünstiger sind und besser zu Ihnen und Ihrem Unternehmen passen? Wir stellen Ihnen im Blogbeitrag unsere Lösung adNucleus vor.

S/4HANA Embedded Analytics und BW/4HANA adressieren zwar unterschiedliche Reporting-Anforderungen, aber beide Lösungen ergänzen sich und können vollständig integriert werden. In meinem Blog-Beitrag zeige ich die genauen Unterschiede und erkläre, wieso mehr Optionen gleichzeitig mehr Möglichkeiten bedeuten.

Ob papiergebunden oder als PDF – Unmengen an Informationen erreichen unsere Banken über die Dokumente, die sie zugesendet bekommen (digital oder analog). Um diese für die weitere Verarbeitung in digitalen Prozessen nutzbar zu machen, müssen eben jene relevanten Informationen korrekt ausgelesen und an die richtige Stelle im Prozess gegeben werden. In diesem Blog-Beitrag geht es darum, wie wir diesen Prozess und andere Vorgänge für unsere Kunden mit Hilfe von Textextraktion zuverlässig durchführen können.

KI wird die Zukunft maßgeblich beeinflussen. Hier ist es wichtig, auch einen Blick auf die ethischen Aspekte der Künstlichen Intelligenz zu werfen. In meinem Blog-Beitrag werde ich euch erklären, mit welchen Themen sich KI-Ethik genau befasst und welche verschiedenen Maßnahmen es gibt, um eine ethisch korrekte KI-Anwendung zu erstellen.

Seit der Verbreitung des Internets sind neue elektronische Mittel zum Datenaustausch entstanden. Es ist mittlerweile unabdingbar, über einen bewährten Programmkern zu verfügen und die Integration externer Bibliotheken wie SurveyJS zu unterstützen. Nur selten macht es Sinn, das Rad ganz neu zu erfinden.

Durch die digitale Transformation generieren und sammeln Unternehmen riesige Datenmengen. Die Potenziale der Daten zur Transformation bisheriger Geschäftsmodelle bleiben in vielen Bereichen häufig auf der Strecke. In unserem Blog-Beitrag erklären wir euch daher, wie Unternehmen mit Hilfe des DDBMI-Prozessmodells Daten als Schlüsselressource in das Tagesgeschäft sowie in die Geschäftsstrategie integrieren können.

Für KFZ-Versicherer sind Unfälle im Straßenverkehr mit enormen Kosten verbunden. In meinem Blog-Beitrag möchte ich daher versuchen, die Frage zu beantworten, welche Möglichkeiten existieren, um Schäden gar nicht erst entstehen zu lassen und welche Rolle erhobene Daten dabei spielen können.