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banKIng³ – Folge 20: Banking trifft LLM: Erkenntnisse aus dem Alltag

KI im Banking überrascht immer wieder – und diese Folge zeigt, warum. Wir teilen praxisnahe Erfahrungen, überraschende Erkenntnisse und zeigen, wie man Sprachmodelle effektiv einsetzt, ohne sich zu verzetteln. Von Modellvergleichen über clevere Workflows bis hin zu Mechaniken, die den Arbeitsalltag erleichtern. Wir diskutieren, wie KI wirklich funktioniert und wo ihre Grenzen liegen.

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banKIng3 – Drei Generationen, eine Vision

Die Finanzbranche steht vor einem Generationenwechsel – nicht nur in der Führung, sondern auch in der Technologie. banKIng³ zeigt, wie künstliche Intelligenz das Banking neu definiert und welche Rolle verschiedene Generationen in dieser Transformation spielen. Experten diskutieren über innovative KI-Anwendungen, regulatorische Herausforderungen und den Balanceakt zwischen Erfahrung und technologischer Disruption.

Unabhängig davon, ob Sie Teil der jungen Generation im Banking sind oder auf bewährtes Wissen setzen – banKIng³ liefert Ihnen die Insights, mit denen Sie die Zukunft aktiv mitgestalten können.

Banking trifft LLM: Erkenntnisse aus dem Alltag

Gerade im Banking kann KI immer wieder überraschen. Ob bei komplexen mathematischen Fragestellungen oder bei der Analyse von Kreditrisiko-Modellen: Plötzlich liefert das System eine Erklärung, die nicht nur korrekt, sondern auch didaktisch clever und greifbar ist. Diese Momente zeigen, dass KI nicht mehr nur einfach rechnet, sondern inzwischen in der Lage ist, Informationen verständlich aufzubereiten. Wer mit ihr arbeitet, erlebt manchmal regelrechte Aha-Erlebnisse – und merkt, wie viel Potenzial in der Technologie steckt.

Die Macht der richtigen Mechanik und der gezielten Auswahl

Effektivität entsteht nicht allein durch das Modell. Sprachmodelle liefern Texte, Berechnungen oder Analysen, doch ohne die passende Mechanik bleiben sie ungenutzt. Workflow-Automatisierungen, API-Schnittstellen oder ganze Prompt Libraries verwandeln einfache Modelle in leistungsfähige Tools, die den Alltag spürbar erleichtern.

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Gleichzeitig gilt: Nicht jedes Modell eignet sich für jede Aufgabe. GPT-5 punktet in manchen Szenarien, Gemini in anderen. Wer die Stärken und Schwächen kennt und die Modelle gezielt kombiniert, kann sie wie einen Baukasten einsetzen – und Effizienz und Präzision erreichen, die sonst nicht möglich wären.

Grenzen erkennen und Erwartungen steuern

Obwohl KI verblüffen kann, hat sie auch klare Grenzen. Sprachmodelle erzeugen Texte hervorragend, doch Aufgaben wie die perfekte Erstellung von PowerPoint-Folien oder komplexe Excel-Interaktionen erfordern zusätzliche Mechanismen. Wer zu viel erwartet, riskiert Frust.

Entscheidend ist, die Möglichkeiten der Systeme zu verstehen, Aufgaben zu priorisieren und Modelle gezielt einzusetzen. Erst dann entstehen Momente, in denen KI wirklich performt und nicht nur theoretisch beeindruckt. Dieses Verständnis wird für Banken immer wichtiger, denn nur so lassen sich die Potenziale nachhaltig ausschöpfen.

Blick nach vorne: KI als integraler Teil der Arbeitswelt

Die Entwicklung schreitet rasant voran. Speziallösungen, Agenten-gestützte Workflows und effizientes Ressourcenmanagement werden bald zum Standard.

Doch der Kern bleibt unverändert: Die Kombination aus Mensch, Fachwissen und den richtigen KI-Tools entscheidet über Erfolg oder Misserfolg. Wer versteht, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann, wo sie unterstützt und wo sie an ihre Grenzen stößt, wird produktiver und erlebt die spannendsten Überraschungen auch genau dort, wo sie wirklich zählen.

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Jens Heilmann

Jens Heilmann

leitet bei msg for banking den Geschäftsbereich "Artificial Intelligence" und berät Kundinnen und Kunden zu den Themen Prozessdigitalisierung und künstliche Intelligenz in der Finanzbranche.

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