DAS PROJEKT
Eine renommierte Schweizer Universalbank möchte in der Zukunft über eine interne Plattform verschiedene generative KI-Applikationen, -Services und -Funktionen für ihre Mitarbeitenden anbieten. Diese Tools sollen alltägliche Arbeiten vereinfachen, beschleunigen und automatisieren, was zu Zeit- und Kosteneinsparungen führen soll. Weiter sollen sich Mitarbeitende dadurch vermehrt auf mehrwertschaffende Tätigkeiten konzentrieren können.
UNSER BEITRAG
In einem ersten Schritt haben wir gemeinsam mit dem Kunden potenzielle Use Cases identifiziert und hinsichtlich ihres potenziellen Mehrwerts analysiert. Darauffolgend haben wir entsprechend der ausgewählten Use Cases mehrere Prototypen für generative KI-basierte Applikationen bzw. (Micro)Services entwickelt. Die Entwicklung dieser Prototypen fokussierte sich auf automatisierte und KI-getriebene Lösungen für die Kernthemen Informationsextraktion, -Transformation und -Aggregation sowie Datenanonymisierung und flexible, nutzergesteuerte Erstellung von Analysetemplates und deren Anwendung zur vereinfachten und effizienteren Datenanalyse. Dabei spielten die enge Zusammenarbeit mit dem Kunden sowie ein iteratives und inkrementelles Vorgehen eine zentrale Rolle, damit der jeweilige Proof-of-Concept zeitnah erbracht und darauf basierend die notwendigen Kernfunktionen für die verschiedenen, auf generativer KI beruhenden Applikationen, entwickelt werden konnten. Mit Hilfe des gewonnenen Wissens haben wir für den vielversprechendsten Prototypen einen Proof-of-Value erstellt und dabei gemeinsam mit dem Kunden die zu erwartenden monetären und nicht-monetären Vorteile sowie den potenziellen Einfluss der Implementierung einer solchen Lösung auf die Unternehmensprozesse analysiert und daraus einen Business Case erstellt.
REALISIERTER MEHRWERT
Beim vielversprechendsten, von abaQon entwickelten Prototyp handelt es sich um eine generative KI-gestützte Applikation, welche die automatische Verarbeitung von verschiedensten Arten an Unternehmensdaten wie Jahresberichte, Pressemitteilungen oder Unternehmenswebseiten ermöglicht. Mit Hilfe von generativer Künstlicher Intelligenz werden benötigte Informationen aus diesen Daten extrahiert und in einer einfach zu verarbeitenden und strukturierten Form zurückgegeben, um den Kreditvergabeprozess an Unternehmenskunden künftig zu vereinfachen, zu beschleunigen und noch faktenbasierter zu gestalten. Der entwickelte Prototyp dient als essenzielles Tool, um das Potenzial, die Machbarkeit und Zuverlässigkeit einer solchen Lösung aufzuzeigen und den Corporate Buy-in zu fördern. Damit wird das Ziel einer produktiven Implementierung dieser Lösung weiter vorangetrieben. Zudem zeigt der Prototyp das grosse Potential einer solchen Lösung, nicht nur im beschriebenen Kontext, sondern auch in weiteren, unternehmensweit omnipräsenten Situationen, in denen unstrukturierte Inputdaten in einen strukturierten Output überführt werden. Die entwickelten Lösungsansätze sind demnach jederzeit auf andere Themengebiete transferier- und skalierbar.
Autor
Janick Bieli, Consultant
Projektverantwortung
