Upstarts KI-Kreditrisikomodellierung revolutioniert die Kreditvergabe
Upstart nutzt maschinelles Lernen mit über 1.600 Variablen, um 44% mehr kreditwürdige Kreditnehmer als FICO-Modelle zu genehmigen, senkt Zinssätze um 36% und automatisiert 80% der Kredite für über 500 Banken.
Fallstudie lesen →CBA: ML & GenAI senken Betrug um 70 % und verbessern den Service
Commonwealth Bank of Australia kombiniert Maschinelles Lernen und generative KI, um Kunden vor Betrug zu schützen, wodurch Verluste um 70 % reduziert und Contact-Center-Belastungen mit NameCheck, CallerCheck und virtuellen Assistenten verringert werden.
Fallstudie lesen →BPs KI: $10 Millionen Einsparungen bei Spitzenenergiekosten durch Open Energi
BP übernahm die KI-Plattform von Open Energi, um den Energieeinsatz in Öl, Gas und Erneuerbaren zu optimieren, und senkte so die Spitzenkosten um $10 Millionen jährlich, während mehr als 80 MW an Assets für Netzflexibilität und Effizienz gesteuert wurden.
Fallstudie lesen →Klarna KI-Chatbot: 2/3 der Chats bearbeitet, 40 Mio. US-Dollar eingespart
Klarna's OpenAI-gestützter mehrsprachiger Chatbot revolutionierte den Kundenservice: Er bearbeitet zwei Drittel der Chats für 150 Mio. Nutzer, verkürzte die Lösungszeiten von 11 auf 2 Minuten, erreicht dieselbe CSAT wie Menschen und spart jährlich 40 Mio. US-Dollar, während 700 Agenten ersetzt wurden.
Fallstudie lesen →Mastercard verdoppelt Betrugserkennung mit generativer KI und Graphen
Mastercard nutzt generative KI und graphbasiertes Machine Learning, um kompromittierte Karten 2x schneller zu erkennen, Card-Testing-Angriffe proaktiv zu vereiteln und Betrug einzudämmen, bevor er zuschlägt. Seit dem Start 2024 steigert es die Erkennung um bis zu 300%. (187 Zeichen)
Fallstudie lesen →Nubanks GPT-4-KI: Skalierung des Supports für 114 Millionen Nutzer
Nubank nutzt OpenAIs GPT-4 und ML, um 55 % des Tier‑1‑Supports zu automatisieren, Antwortzeiten um 70 % zu verkürzen und die Betrugserkennung für 114 Millionen Kunden in Lateinamerika zu verbessern — mit gesteigerter Effizienz und Personalisierung.
Fallstudie lesen →DBS Bank: KI-Erfolg in Betrugsprävention, Personalisierung & GenAI
Die größte Bank Südostasiens skaliert ML für die Betrugserkennung (Analyse von bis zu 15.000 Datenpunkten/Kunde) und GenAI für internen Support und erreicht 17 % mehr Einsparungen bei Betrug, über 100 personalisierte Algorithmen und 250.000 effiziente Anfragen pro Monat. Eine von Harvard untersuchte Strategie treibt die Produktivität voran.
Fallstudie lesen →AAM von Kaiser Permanente: KI senkt Sterblichkeit um 16 % und verhindert 500 Todesfälle
Der Advance Alert Monitor (AAM) von Kaiser Permanente nutzt prädiktive Analytik auf EHR-Daten, um sich verschlechternde Patienten früh zu erkennen, und erreicht eine 16 % geringere Sterblichkeitsrate, verhindert jährlich über 500 Todesfälle und senkt Wiederaufnahmen in seinen Krankenhäusern in Nordkalifornien.
Fallstudie lesen →Nubanks KI revolutioniert Pix mit multimodalen Zahlungen
Nubank nutzt multimodale generative KI, um Pix-Sofortzahlungen per Sprache, Text oder Bild in App und WhatsApp zu ermöglichen, reduziert die Verarbeitungszeit um 60% und skaliert für 114M Kunden. Seit August 2024 mit 2M Nutzern getestet.
Fallstudie lesen →Erica von BofA: über 3 Milliarden Interaktionen im KI-Banking-Wandel
Erica von Bank of America, 2018 eingeführt, revolutionierte das Privatkundengeschäft durch NLP-gestützte Assistenz. Bis 2025 übertraf sie 3 Milliarden Interaktionen und 50 Mio. Nutzer, fördert Self-Service, Personalisierung und Effizienz bei gleichzeitiger Kostensenkung.
Fallstudie lesen →Goldman Sachs' GenAI: Banker-Effizienz beschleunigen
Goldman Sachs hat einen generativen KI-Assistenten für mehr als 10.000 Mitarbeiter eingeführt und damit die Zeit für E-Mails, Code und Dokumentenanalyse erheblich reduziert. Dieses sichere Tool steigert die Produktivität im Investmentbanking, ohne Arbeitsplätze zu ersetzen, und markiert einen wichtigen Schritt in der KI-Einführung an der Wall Street.
Fallstudie lesen →NatWest Cora+: OpenAI revolutioniert den UK-Banking-Chatbot
NatWest integriert OpenAI-LLMs in den Cora+-Chatbot und erzielt eine Steigerung der Kundenzufriedenheit um 150 %, proaktive Bearbeitung komplexer Anfragen und verbesserte Betrugserkennung bei mehr als 19 Mio. Kunden.
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