Artefact Value By Data

Neugestaltung digitaler Interaktionen mit AI und ABN AMRO

The strategy must reject a pure "technology push" and focus entirely on customer impact. Within 3 to 5 years, it is projected that over 50% of customers will possess their own intermediate AI agents to assist with purchasing decisions and financial choices. This shifts the banking paradigm: the bank must not only market to humans but ensure its services are discoverable and selectable by these customer-side agents. The challenge lies in building an infrastructure where the bank's systems can seamlessly interact with these personal digital intermediaries.

AI & Trust: Mit BNP PARIBAS die Finanzwelt von morgen gestalten

The drive is about efficiency, scope, and capability. AI allows banks to execute existing tasks faster, cover a broader spectrum of risks (covering risks A, B, and C instead of just A), and perform previously impossible tasks, such as analyzing massive document volumes for sentiment analysis in equity research.

Die auf AI basierende Strategie mit CNP ASSURANCES

CNP Assurances operates as a leading international player primarily in Europe and Latin America, holding the position of the second-largest term creditor insurer in France and the third-largest insurer in Brazil. The company functions on a robust B2B2C model, maintaining long-term agreements with major banking partners like La Banque Postale and Caixa Econômica Federal, while also utilizing open models with retailers and brokers. Financially, the group generates a net result of €1.5 billion and is recognized for its commitment to ESG, ranked among the top 9% of sustainable companies globally.

Mit AI und AGEAS die Zukunft absichern

At Adopt AI, he will explore how innovation and artificial intelligence are transforming the insurance industry. AI empowers insurers to offer more personalised and sustainable protection based on deeper customer insights.

Agentischer Handel: Von AI-Anwendungsfällen bis hin zur umfassenden Neugestaltung. Sind Sie bereit?

Auf dem jüngsten TCG Retail Summit machte sich Edouard de Mézerac daran, Klarheit in den Wirrwarr rund um AI zu bringen. Seine Botschaft: Die Ära der vereinzelten Anwendungsfälle ist vorbei. Was nun folgt, ist etwas weitaus Strukturierteres und weitaus Anspruchsvolleres. Jahrelang haben Unternehmen mit AI in isolierten Nischen experimentiert, die als “Farbpunkte” im gesamten Unternehmen bezeichnet wurden. Nützlich, vielleicht. Transformativ? Nicht ganz. Jetzt verschiebt sich das Terrain. Bei Agentic AI geht es nicht darum, eine weitere Technologieebene hinzuzufügen. Es geht darum, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, von Anfang bis Ende neu zu überdenken.

Wie Health AI Assistants (und GEO) die Erfahrungen von Patienten und medizinischem Fachpersonal verändern werden und was die Pharmaindustrie tun muss, um aktiv daran mitzuwirken

Ein Patient wacht mit wiederkehrenden Rückenschmerzen auf und fragt einen AI-Assistenten, was er tun soll. Die App überprüft die Krankengeschichte, stellt eine frühere Verschreibung fest und schlägt vor, auf ein anderes entzündungshemmendes Mittel umzusteigen. Ihr Wirkstoff wird dabei nicht erwähnt. Wenn der Patient am Nachmittag seinen Arzt aufsucht, um sich ein Rezept ausstellen zu lassen, ist der Rahmen bereits abgesteckt.

Wird AI tatsächlich billiger? Die Illusion der Token-Kosten

Stellen Sie sich vor, ein Finanzvorstand prüft die Ausgaben für das Quartal cloud. Das AI-Team legt ein überzeugendes Diagramm vor: Die Inferenzkosten pro Token sind im Vergleich zum Vorjahr um 75% gesunken. Die Modelle sind schneller, die APIs sind günstiger, und der Anbieter gewährt Mengenrabatte. Alles deutet auf Einsparungen hin. Dann trifft die eigentliche Rechnung ein, und der Gesamtbetrag ist höher als im letzten Quartal.

Von den Grundlagen bis zu den Grenzen: Wie Ardian und Artefact sich in der neuen AI-Realität zurechtfinden

In der sich rasch wandelnden Private-Equity-Landschaft geht es längst nicht mehr nur um einfache Finanzkonstrukte. Heute wird die Wertschöpfung zunehmend von der Fähigkeit eines Unternehmens bestimmt, data zu nutzen. Auf der zweiten Ausgabe der Konferenz „AI for Alternative Investment (AI x AI)“ unterhielt sich Arthur Garnier mit Elina Ashkinazi-Ildis, um den Weg vom theoretischen AI-Potenzial zu greifbarer operativer Exzellenz zu beleuchten.

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