13.02.24 - Saas/Cloud-Telegramm

"AWS Supply Chain Supply Planning" basiert auf der langjährigen Erfahrung von Amazon bei der Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen für ihre eigenen Lieferketten.
Die neueste Studie von Finastra zeigt, dass Finanzinstitute in Deutschland trotz wirtschaftlicher Einschränkungen weiterhin in künstliche Intelligenz (KI), Banking as a Service (BaaS), Embedded Finance und Open Finance investieren.

13.02.24 - AWS kündigt vier neue Funktionalitäten für Amazon Supply Chain an
"AWS Supply Chain Supply Planning" basiert auf der langjährigen Erfahrung von Amazon bei der Entwicklung von Machine Learning-Anwendungen für ihre eigenen Lieferketten. Supply Planning erstellt ausgefeilte Modelle für die Versorgungsplanung, mit denen sich die erforderlichen Lagerbestände in den einzelnen Werken genau vorhersagen lassen. Dazu nutzt es die zuerst von AWS Supply Chain Demand Planning erstellten Bedarfsprognosen zusammen mit Daten zu Produkt, Anlage, Stückliste und Bestand. Durch entsprechende Empfehlungen werden Kunden in ihren Entscheidungen unterstützt – beispielsweise wie viele Einheiten sie bestellen, wann sie eine Bestellung aufgeben und wo sie den Bestand positionieren sollen.

13.02.24 - KI, aber wie? Mitarbeiter wünschen sich Starthilfe bei der Anwendung von Zukunftstechnologie
Technologischer Fortschritt hat der Arbeitswelt enorme Produktivitätsgewinne und Arbeitserleichterung gebracht. Wer davon wirklich profitiert, hängt stark davon ab, ob Unternehmen und Mitarbeitende in der Lage sind, sich schnell anzupassen und sich Zukunftstechnologie zu Nutze zu machen. Den abrupten Einzug der generativen KI empfinden viele Menschen nicht als Fortschritt, sondern eher als einen Sprung – fort vom Bekannten, hin zum Fremden. Eine aktuelle Studie von SAP Concur zeigt, dass sich rund 43 Prozent der Arbeitnehmenden in Deutschland schlecht auf die KI-bedingten Veränderungen in der Arbeitswelt vorbereitet fühlen. Gleichzeitig sehen 38 Prozent von ihnen aber auch den Mehrwert hinter den Lösungen und die damit verbundene Arbeitserleichterung. Fast die Hälfte sieht die Entwicklung der künstlichen Intelligenz eher positiv (49 Prozent). Arbeitnehmer sind durchaus bereit, KI-basierte Lösungen für ihre Zwecke zu nutzen, benötigen bei der Umsetzung aber Unterstützung und Starthilfe. Mehr als die Hälfte der Befragten wünscht sich von ihrem Arbeitgeber Schulungen zum korrekten Umgang mit KI im Arbeitsalltag (54 Prozent), um mehr Sicherheit und Expertise zu erlangen. Entsprechende Fortbildungen können Mitarbeitenden außerdem aufzeigen, in welchen Bereichen KI konkret unterstützen und entlasten kann – immerhin ist derzeit jeder zweite Arbeitnehmende der Meinung, dass KI-Technologie noch gar keine Rolle im eigenen Arbeitsalltag spielt (55 Prozent).

13.02.24 - Finanzinstitute in Deutschland sehen in Gen KI und BaaS die nächsten großen Disruptoren für Finanzdienstleistungen, so eine Umfrage von Finastra
Die neueste Studie von Finastra zeigt, dass Finanzinstitute in Deutschland trotz wirtschaftlicher Einschränkungen weiterhin in künstliche Intelligenz (KI), Banking as a Service (BaaS), Embedded Finance und Open Finance investieren. Die Studie "Financial Services: State of the Nation Survey 2023" zeigt, dass mehr als ein Drittel (34 Prozent) der deutschen Finanzinstitute in den letzten zwölf Monaten KI weiterentwickelt oder genutzt haben. Dieser Wert liegt über dem des letzten Jahres (27 Prozent), über dem von Frankreich (28 Prozent), aber unter dem Wert von Großbritannien (37 Prozent). Generative KI (Gen KI) beschäftigt die Institute am meisten: Fast 9 von 10 (89 Prozent) sind entweder daran interessiert oder setzen die Technologie bereits ein – auch hier liegt Deutschland damit über Frankreich (74 Prozent) und Großbritannien (75 Prozent). Die am häufigsten genannten Anwendungsfälle sind das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten zur Kundenidentifizierung oder zur Bekämpfung von Geldwäsche (32 Prozent), gefolgt von der Automatisierung manueller oder sich wiederholender Aufgaben, wie der Überprüfung von Dokumenten oder der Dokumentation von Codefunktionalität (29 Prozent).


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