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Generative KI in der Finanzbranche : Strategische, technologische und organisationale Implementierung am Beispiel der DZ BANK AG

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Breiter, Katharina ; Lohmann, Tobias ; Stahl, Bastian ; Zilmans, Carolin ; Reischl-Lenz, Birgit ; Gimpel, Henner:
Generative KI in der Finanzbranche : Strategische, technologische und organisationale Implementierung am Beispiel der DZ BANK AG.
In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik. Vol. 62 (2025) . - pp. 1212-1230.
ISSN 2198-2775
DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-025-01166-8

Official URL: Volltext

Abstract in another language

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Wertschöpfungsfaktor in der Finanzbranche, da sie bestehende Prozesse optimiert und neue Geschäftsmodelle ermöglicht. Während zahlreiche Forschungsbeiträge technische, soziale und ethische Aspekte generativer KI untersuchen, adressiert dieser Beitrag insbesondere die strategischen, technologischen und organisationalen Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI. Anhand einer Fallstudie bei der DZ BANK AG wird untersucht, wie ein hybrider Plattformansatz eine strategisch fundierte Einführung generativer KI ermöglicht. Technologisch stellt die zentrale IT standardisierte und wiederverwendbare Komponenten bereit, während die Fachbereiche eigenständig KI-basierte Lösungen entwickeln und anpassen. Organisational erfordert dies eine enge Abstimmung zwischen zentraler Steuerung und dezentraler Nutzung, um sowohl Skalierbarkeit als auch Flexibilität zu gewährleisten. Ein iterativer Rollout in „Wellen“ kombiniert technologische Absicherung mit einer stufenweisen Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Die Plattform bietet nicht nur eine kontrollierte und sichere Infrastruktur, sondern adressiert auch Herausforderungen wie regulatorische Anforderungen, Datenqualität und die notwendige Qualifikation der MitarbeiterInnen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Plattformansatz technologische Komplexität reduziert und gleichzeitig organisationale Agilität fördert. Finanzunternehmen profitieren von kürzeren Entwicklungszyklen, einer effizienteren Prozessgestaltung und einer breiteren Einbindung der MitarbeiterInnen. Abschließend werden praxisorientierte Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche Implementierung generativer KI in der Finanzbranche abgeleitet.

Further data

Item Type: Article in a journal
Refereed: Yes
Keywords: Generative Artificial Intelligence; Platform; Strategy;Financial Sector; Case Study
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems and Digital Energy Management
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems and Digital Energy Management > Professor Information Systems and Digital Energy Management - Univ.-Prof. Dr. Jens Strüker
Research Institutions
Research Institutions > Affiliated Institutes
Research Institutions > Affiliated Institutes > Branch Business and Information Systems Engineering of Fraunhofer FIT
Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center for Information Management
Result of work at the UBT: No
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited: 31 Oct 2025 08:33
Last Modified: 31 Oct 2025 08:33
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/95043