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Treasury-Management
Digitalisierung

Megatrends 2024 im Finanzwesen: Die Konsolidierung künstlicher Intelligenz

October 23, 2024

In den letzten Jahren haben wir ein revolutionäres Phänomen erlebt, das nur mit dem monumentalen Aufkommen des Internets vergleichbar ist: die allgegenwärtige Verbreitung künstlicher Intelligenz. Diese Technologie hat sich zu einem vielseitigen Werkzeug entwickelt, das tief in verschiedenen Aspekten unseres täglichen Lebens integriert ist.

Auch im Bereich Treasury war diese Transformation keine Ausnahme. Zahlreiche Unternehmen haben KI als wesentliches Element in ihren täglichen Operationen übernommen und damit einen Wendepunkt in ihren Methoden und Finanzstrategien markiert.

Aber wie wird sich künstliche Intelligenz im Jahr 2024 weiterentwickeln? Und speziell, welchen Einfluss wird sie auf den Treasury-Sektor haben? Obwohl KI bereits in den letzten Jahren als dominierender Trend etabliert war, verspricht das Jahr 2024 keine Ausnahme zu sein.

Wir gehen davon aus, dass künstliche Intelligenz auch 2024 weiterhin als führende und relevanteste Technologie positioniert sein wird, und ihre Einflussnahme und Ausdehnung im Finanzbereich und darüber hinaus fortsetzen wird. 

Die Zukunft der KI: Erwartete Fortschritte im Jahr 2024

Mit dem Beginn des Jahres 2024 befinden wir uns am Anfang einer Zeit, die von bahnbrechenden Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) geprägt ist. Diese neue Welle der Innovation verspricht nicht nur, die Grenzen der Technologie zu erweitern, sondern auch Veränderungen in der Art und Weise, wie wir mit KI interagieren und von ihr profitieren.

Im Folgenden werden die interessantesten Fortschritte untersucht, die 2024 zu einem neuen Jahr unvergleichliche Entwicklungen auf dem Gebiet der KI machen werden.

Die größten und leistungsstärksten Modelle

Die innovative Version von ChatGPT, bekannt als GPT-4 Turbo, hat durch ihren überwältigenden Fortschritte einen bedeutenden Meilenstein in der Welt der künstlichen Intelligenz gesetzt. Diese Version zeichnet sich durch verbesserte Merkmale aus, darunter eine erweiterte Wissensgrenze, die Fähigkeit, umfangreicher Anweisungen zu interpretieren, eine verfeinerte Fähigkeit, Anweisungen präzise zu befolgen, und die Integration mehrerer Tools in eine einzige Chat-Schnittstelle. Zusätzlich zeichnet es sich aus durch ihre Fähigkeit, Bilder mit GPT-4V zu erkennen und zu analysieren.

Gleichzeitig ziehen andere Large Language Models (LLM) wie PaLM2 oder Gemini von Google und Gopher von DeepMind, die mit Hunderten von Milliarden Parametern trainiert sind, Aufmerksamkeit auf sich. Die zunehmenden Gerüchte über die Veröffentlichung von GPT-5 im Jahr 2024 deuten auf eine Ära unübertrefflicher Fortschritte in Bezug auf Größe und Fähigkeiten hin.

Die Zunahme der Datensatzgröße birgt eine vielversprechende Aussicht auf intelligentere und zuverlässigere Modellen. Dieser Fortschritt ist nicht nur ein Beleg für die technologische Entwicklung, sondern auch ein Hinweis auf die unbegrenzten Möglichkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz. 

Multimodale Modelle

Bisher haben sich die meisten Tools, Algorithmen und Modelle für großangelegte Sprachverarbeitung (LLM) darauf konzentriert, einen einzelnen Ausdrucksmodus zu replizieren. Doch mit dem Aufkommen fortschrittlicher Modelle wie GPT-4 erleben wir einen Paradigmenwechsel hin zur Multimodalität in der generativen KI.

Das bedeutet, dass ein künstliches Intelligenz-Modell wie GPT-4 in der Lage sein wird, Antworten auf der Grundlage einer Kombination aus Text, Bildern und Audio zu verstehen und zu generieren. Es bedeutet, dass es ein Bild interpretieren, Text lesen und verstehen sowie Klänge oder Stimmen analysieren kann – und das alles innerhalb eines einzigen Frameworks.

Meta hat in einer bemerkenswerten Entwicklung ein Modell vorgestellt, das gleichzeitig Bilder, Text, Audio und Trägheitsdaten integrieren kann. Dieser Fortschritt legt nahe, dass die Multimodalität in den kommenden Monaten zu einer immer häufigeren Eigenschaft werden wird. In naher Zukunft wird es genauso üblich sein, über generative künstliche Intelligenz mit einem Bild oder Video zu interagieren, wie es heute der Umgang mit Text ist.

Revolutionäre Veränderungen in der Treasury: Wie KI die finanzielle Zukunft von Unternehmen gestaltet

Es steht außer Frage, dass die Treasury eine tragende Säule in der Finanzwelt darstellt. Dies haben wir in all unseren Blogartikeln immer wieder betont. Und sie erlebt eine beeindruckende Transformation dank der rasanten Fortschritte der künstlichen Intelligenz.

Im Jahr 2024, mit der Einführung von Technologien wie GPT-4 Turbo und multimodalen Modellen, betreten wir eine Ära, in der KI nicht nur ein Hilfsmittel ist, sondern ein integraler Partner im Finanzmanagement. Einige dieser Innovationen, die das Treasury am stärksten neu definieren, sind:

  • Fortgeschrittene Automatisierung: Die Modelle der KI sind ein echter Game-Changer im Treasury-Management, dank ihrer beeindruckenden Fähigkeit zur Verarbeitung und Analyse. Sie können große Mengen an Finanzdaten bearbeiten und auswerten, was zu Erkenntnissen mit bisher unerreichter Exaktheit und Geschwindigkeit führt. Dies ermöglicht präzisere Prognosen, die Identifizierung von Trends und fundierte strategische Entscheidungen - und das alles in Echtzeit oder zumindest sehr schnell.
  • Effizienz bei Reportings und regulatorischer Einhaltung: Die neuesten KI-Modelle können komplexe Anweisungen verstehen und umsetzen, was die automatisierte Erstellung von Finanzberichten erleichtert und die Einhaltung regulatorischer Vorschriften gewährleistet. Dies führt zu erheblichen Einsparungen von Zeit und Ressourcen, da Finanz-Teams sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten konzentrieren können.
  • Agile Entwicklung maßgeschneiderter Finanzlösungen: Die Fähigkeit der KI-Modelle, mehrere Tools in einer einzigen Plattform zu integrieren, ermöglicht die schnelle und flexible Entwicklung von maßgeschneiderten Finanzlösungen. Von Risikoanalysen bis hin zu Investitionsstrategien können diese Lösungen den spezifischen Anforderungen jedes Unternehmens und den Gegebenheiten des Marktes gerecht werden.

  • Innovationen von Produktinnovationen mit generativem Design: Generative Design-Tools eröffnen ein breites Spektrum an Möglichkeiten für die Entwicklung von Finanzprodukten. Sie ermöglichen schnelles Experimentieren und Prototyping, was zu effizienteren, nachhaltigeren und den sich entwickelnden Marktbedürfnissen angepassten Finanzangeboten führt.
  • Multimodale Interpretation: Wie bereits erwähnt, wird Multimodalität eine der wichtigsten Innovationen in der KI im kommenden Jahr sein. Die Fähigkeit von KI-Modellen, Daten aus verschiedenen Quellen (Text, Bild, Audio) zu analysieren, ermöglicht ein detaillierteres Verständnis des Finanzmarktes. Dies ist entscheidend für die Trendanalyse und die Entscheidungsfindung auf der Grundlage einer breiteren Palette von Indikatoren und Kontexten, insbesondere auf der Ebene des Treasury-Managements.
  • Verbesserte Kommunikation mit Kunden und Interessengruppen: KI verbessert die Interaktion mit Kunden und anderen wichtigen Akteuren, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens, erheblich. Durch die fortschrittliche Analyse von Text, Bildern und Audio können Modelle die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden besser verstehen, was eine effektivere und personalisierte Kommunikation ermöglicht.
  • Verbesserte Prognosen und Analysen: Die zunehmende Zuverlässigkeit von KI-Modellen ermöglicht eine präzisere Vorhersage von Markttrends. Dies befähigt Treasury-Profis, proaktive Strategien zu entwickeln und sich frühzeitig an Marktveränderungen und Chancen anzupassen.

Zukünftige Trends im Bereich KI

Wenn wir in die Zukunft blicken, ist offensichtlich, dass künstliche Intelligenz auch weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung des Finanzwesens spielen wird. Treasury, ausgestattet mit diesen fortschrittlichen KI-Tools, ist bereit, die Herausforderungen von morgen mit neuer Zuversicht und gesteigerter Leistungsfähigkeit anzugehen.

Bei Embat haben wir Fortschritte bei der Integration von künstlicher Intelligenz in unsere Dienstleistungen gemacht. Die Integration unserer Plattform mit Vertex AI von Google Cloud hat unsere Buchhaltungs- und Bankenabstimmungsfunktionen verbessert. Diese technologische Weiterentwicklung ermöglicht es unseren Kunden, Schlüsselprozesse zu automatisieren, was zu erheblichen Zeitersparnissen von bis zu 10 Stunden pro Woche für Finanzteams führt. Darüber hinaus trägt diese Verbesserung zu einer signifikanten Reduzierung menschlicher Fehler bei, was die Effizienz und Genauigkeit der finanziellen Abläufe optimiert.

Während wir weiterhin die Grenzen dessen erforschen und erweitern, was KI leisten kann, ist es wahrscheinlich, dass noch mehr innovative Anwendungen und disruptive Lösungen im allgemeinen Geschäftsumfeld und insbesondere im Bereich des Treasury entstehen werden. Wir stehen am Anfang einer aufregenden Ära, in der künstliche Intelligenz nicht nur das Treasury transformiert, sondern auch die Möglichkeiten neu definiert und eine vielversprechendere und effizientere Zukunft für die Finanzwelt verspricht.

Tomás
Gil
CTO @ Embat
Tomás Gil, ein Telekommunikationsingenieur, verfügt über umfangreiche Erfahrungen im Bereich der Bankenkonnektivität. Er begann seine Karriere als IT-Berater bei Banco Santander. Danach bekleidete er die Position des Director of Technology bei Fintonic Latam. Derzeit ist er CTO und Partner bei Embat, wo er sich auf die Umgestaltung des Finanzmanagements mittlerer und großer Unternehmen durch fortschrittliche technologische Lösungen konzentriert.