Der Einsatz maschinellen Lernens (ML) im Kreditrisikomanagement hat in Deutschland eine neue Reifestufe erreicht. Das zeigt eine aktuelle Studie von Forrester Consulting …
Die Europäische Wertpapier- und Marktaufsichtsbehörde (ESMA) warnt Anleger vor den Risiken der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) bei Investitionsentscheidungen. In einem aktuellen …
Seit Januar 2025 ist der Empfang von Instant Payments für Banken bereits verpflichtend – doch die eigentliche Herausforderung steht noch bevor: Ab …
Was bedeutet der Einsatz von künstlicher Intelligenz aus Sicht der Versicherungsregulierung? Mit dieser Frage beschäftigte sich Julia Wiens, Exekutivdirektorin der Versicherungs- und …
Die Versicherungsberatung von WTW hat ein KI-gesteuertes Performance-Monitoring-Tool vorgestellt. Radar Vision, so der Name der Lösung, soll es Versicherern ermöglichen, die Qualität …
Stockende Dunkelverarbeitung hat oft eine einfache Ursache: Mangelhafte Dokumentenqualität am Erfassungspunkt. Während Versicherer viel Geld in komplexe Process Mining Tools und RPA-Systeme …
Andrew Grealy ist Head of Threat Intelligence bei Armis. Er meint, dass die Echtzeit-Überwachung von Cyberrisiken über alle Arten von Assets hinweg …
Regelbasierte AML-Systeme überfluten Geldwäschebeauftragte mit Unmengen False Positives. Tiefe neuronale Netze und andere Black-Box-Verfahren sind nicht ohne Weiteres anwendbar, denn ihre Entscheidungen …
Wo stehen die Finanzdienstleister beim Trendthema Machine-Learning? Viele Erwartungen wurden enttäuscht, weil häufig die richtigen Voraussetzungen fehlen. Sechs Handlungsempfehlungen. von Sarah Menz …
Künstliche Intelligenz gilt als ein wesentlicher Motor, operative Prozesse in der Finanzbranche effizienter zu gestalten. Auch die Erkennung von Finanzbetrug gilt als …
Machine Learning (ML) gehört die Zukunft in der Betrugsprävention. ML-Systeme können beispielsweise im Geschäft mit Online-Krediten dafür sorgen, dass Betrugsversuche besser erkannt …
Im Hinblick auf die Prozessoptimierung wird keine Versicherung mehr an der Nutzung von ML-Technologien vorbeikommen. Die Einbindung in Kernversicherungssysteme wird kritische Geschäftsprozesse …
Die sichere Ausgestaltung der IT-Systeme für Banken und Versicherungen wird seitens der BaFin detailliert in der BAIT bzw. VAIT beschrieben. Der Kriterienkatalog …
Typische Mausbewegungen, Tipprhythmus und Wischmuster; daran erkennt “BioCatch Age Analysis” die Altersgruppe der Nutzer und identifiziert mithilfe von maschinellem Lernen betrügerische Absichten …
Das neue Machine-Learning-Framework der Fadata soll Versicherer möglichst vielseitig bei der Betrugserkennung, Bearbeitung von Versicherungsansprüchen sowie der Automatisierung dieser Verfahren unterstützen. Die …
