Sebastian Ludwig: „Generative KI wird entscheidend dazu beitragen, die Customer Experience zu verbessern“

1. Februar 2024

Sebastian Ludwig: „Generative KI wird entscheidend dazu beitragen, die Customer Experience zu verbessern“

1. Februar 2024

Sebastian Ludwig: „Generative KI wird entscheidend dazu beitragen, die Customer Experience zu verbessern“

1. Februar 2024

Eine Studie des US-amerikanischen Wirtschaftsmagazins Forbes aus dem vergangenen Jahr hat ergeben, dass vier von fünf Unternehmen KI als eine der Top-Prioritäten ihrer Geschäftsstrategien sehen. Was diese Zahl unterstreicht: Der Aufstieg von Künstlicher Intelligenz schreitet mit großen Schritten voran und wird sowohl im privaten als auch im beruflichen Alltag immer lauter.

Wie KI die Finanzindustrie schon jetzt beeinflusst, welche Chancen und Risiken sie birgt und wie Künstliche Intelligenz bei coeo integriert wird, erklärt Sebastian Ludwig, CEO DACH bei der coeo Group GmbH, im Interview.

Redaktion: Das Thema KI bedeutet für die Finanzindustrie …

Sebastian Ludwig: KI gestaltet in der Finanzindustrie Prozesse effizienter und unterstützt Entscheidungsfindungen. KI-Systeme können große Datenmengen analysieren, um Risiken zu bewerten und Investitionsentscheidungen zu optimieren.

Insbesondere die generative KI, ein Teilbereich der KI, der sich auf die Generierung neuer Inhalte konzentriert, kann zur Entwicklung innovativer Finanzprodukte und personalisierter Kundenerfahrungen beitragen und hilft bei der Betrugserkennung und Compliance durch Erkennung komplexer Muster.

Redaktion: Bei coeo nimmt KI die Rolle von … ein.

Sebastian Ludwig: Niemandem. Sie ergänzt, unterstützt und verbessert den Arbeitsalltag.

Redaktion: Für mich persönlich bringt KI die größten Chancen im Bereich/hinsichtlich …

Sebastian Ludwig: Ich leite ein Unternehmen im Bereich Rechtsdienstleistungen und Finanzdienstleistungen, das ausgezeichnete Möglichkeiten bietet, KI, insbesondere generative KI, zur Effizienzsteigerung einzusetzen. Jedoch möchte ich den Fokus stärker auf den 'sozialen Nutzen' oder 'gesellschaftlichen Mehrwert' legen.

Der Nutzen generativer KI in der Gesundheitsindustrie für den Menschen ist enorm und vielleicht sogar von noch größerer Bedeutung. Diese Technologie hat das Potenzial, medizinische Forschung und Behandlung grundlegend zu verbessern. Durch die Analyse umfangreicher Datenmengen und die Erstellung personalisierter Behandlungspläne kann sie nicht nur die Effektivität der medizinischen Versorgung erhöhen, sondern auch zu präziseren Diagnosen führen. Generative KI ermöglicht zudem die Entwicklung neuer Medikamente und Therapien, die speziell auf die Bedürfnisse einzelner Patienten zugeschnitten sind, was letztendlich zu einer verbesserten Gesundheitsversorgung und besseren Behandlungsergebnissen führen wird.

Redaktion: Als größtes Risiko von KI sehe ich …

Sebastian Ludwig: Es gibt mehrere große Risiken im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. Datenschutz- und Sicherheitsbedenken zählen zu den größten, da KI-Systeme auf umfangreichen Datenmengen basieren, die sensible Informationen enthalten können. Zudem besteht die Gefahr, dass KI für betrügerische Zwecke eingesetzt wird, wie beispielsweise bei der Erstellung von DeepFakes – mithilfe von KI gefälschte Videos oder Audiodateien, die zwar echt wirken, jedoch manipuliert sind.

Darüber hinaus kann KI in Bereichen wie der Cybersecurity missbraucht werden, um Sicherheitssysteme zu umgehen oder komplexe Betrugsschemata zu entwickeln. Dies betont die dringende Notwendigkeit einer strengen ethischen und rechtlichen Regulierung im Bereich der KI.

Redaktion: Bei coeo wird KI in den kommenden Jahren …

Sebastian Ludwig: Eine zentrale Rolle in der Optimierung und Automatisierung von Prozessen im Bereich des Inkassomanagements und der Kundeninteraktion spielen. Generative KI wird entscheidend dazu beitragen, die Customer Experience zu verbessern, indem sie personalisierte und effizientere Kundeninteraktionen ermöglicht.

Das Potenzial von KI ist enorm, doch aufgrund ihrer rasanten und exponentiellen Entwicklung ist es selbst auf monatlicher Basis schwierig, präzise vorherzusagen, welche spezifischen Auswirkungen und Fortschritte diese Technologie in den nächsten Jahren bringen wird.