ML6 nutzt Predictive Analytics, um Unternehmen wie das Ihre bei der Vorhersage künftiger Ergebnisse zu unterstützen, was in einem unbeständigen wirtschaftlichen Umfeld von entscheidender Bedeutung ist. Dies kann für Aufgaben wie die Vorhersage des Liquiditätsbedarfs, die Optimierung der Kapitalallokation und die Vorhersage von Markttrends genutzt werden und ermöglicht eine bessere strategische Planung und Ressourcenzuweisung. Eine Fallstudie mit einem großen E-Commerce-Unternehmen, bei dem das KI-gesteuerte Umsatzprognosesystem von ML6 zu einer Steigerung des Umsatzwachstums um 10 Millionen Euro führte, zeigt die direkten geschäftlichen Auswirkungen dieser Funktion auf.

Viele konventionelle Institute sind durch veraltete IT-Infrastrukturen belastet, die Prozesse verlangsamen und Innovationen behindern. ML6 kann große Sprachmodelle (LLMs) und agentenbasierte Workflows nutzen, um die Migration von bestehenden Codebasen auf moderne Infrastrukturen zu automatisieren. Auf diese Weise können Banken ihre kritischen Systeme schneller, effizienter und kostengünstiger modernisieren als mit herkömmlichen Methoden.

Finanzinstitute werden oft durch Daten behindert, die in Silos in verschiedenen Abteilungen wie Finanzen, Kundenservice und IT gefangen sind.
Unum, unsere Enterprise Superintelligence, wurde entwickelt, um alle Unternehmensdaten in einer „einzigen Echtzeit-Plattform“ zu vereinheitlichen, Silos aufzulösen und eine umfassende Wissensbasis zu schaffen. Dies ermöglicht einen ganzheitlichen Echtzeitüberblick über die Abläufe im Unternehmen und überwindet die „von Menschen gemachten Grenzen“, die bisher Wachstum und Innovation einschränkten.

Die Arbeit von ML6 mit Randstad zeigt, wie KI die Effektivität des Vertriebs steigern kann. Durch die Entwicklung einer skalierbaren KI-Lösung ermöglichte ML6 den Vertriebsberatern von Randstad, sich auf die Kontaktaufnahme mit Unternehmen mit echtem Potenzial zu konzentrieren, was zu einer Steigerung der Verkaufstrefferquote um 81 % führte. Diese Fähigkeit ist direkt übertragbar auf Finanzdienstleister, die die Kundenakquise und das Cross-Selling in einem wettbewerbsintensiven Markt verbessern wollen. 

Der herkömmliche Softwareentwicklungszyklus (SDLC) ist oft reaktiv, denn Entwicklungsteams kümmern sich erst um Probleme, nachdem sie gemeldet wurden. Unum hingegen identifiziert und löst Probleme proaktiv, bevor sie kritisch werden.

• Das System scannt die Abläufe und die digitale Kommunikation eines Unternehmens ständig, um Engpässe zu erkennen, z. B. eine fehlende Genehmigung in einem Workflow oder eine unbeantwortete E-Mail.
• Anschließend werden autonome KI-Agenten bereitgestellt, um diese Reibungsverluste zu beseitigen und sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.
• Dadurch erfolgt die Problemlösung nicht mehr reaktiv („die Umsätze sind rückläufig“), sondern proaktiv („das System erkennt, wo das Problem liegt, und hilft bei der Erarbeitung einer Lösung“).

Der „Autonomous Financial Data Engineer“ ist ein Beispiel für einen KI-Agenten, den Unum bereitstellen kann.

• Dieser Agent kann eine deterministische Datenpipeline für eine bestimmte Aufgabe erstellen und als „universeller Datenübersetzer“ fungieren.
• Er kombiniert die Verallgemeinerbarkeit von GenAI-Modellen mit dem Schwerpunkt auf der Gewährleistung einer deterministischen und fehlerfreien Verarbeitung. Diese Fähigkeit beschleunigt die datenbezogenen Aufgaben im SDLC erheblich.

Unum kann eine einheitliche Sicht auf die Daten eines Unternehmens bieten, was dazu beiträgt, die IT-Aktivitäten an den strategischen Zielen auszurichten.

• Es kann Daten analysieren, um automatisierte, datengestützte Empfehlungen zu geben, wo Ressourcen die größte Wirkung entfalten können.
• Für zwei führende niederländische Banken untersucht ML6, wie ESI die strategische Berichterstattung verbessern und das IT-Team dabei unterstützen kann, seine Arbeit auf die Strategie der Bank abzustimmen. Dadurch wird der Prozess der Strategieumsetzung und der Ressourcenzuweisung rationalisiert.

Unum, unsere Enterprise Superintelligence, kann bei der Erkennung und beim proaktiven Management von bekannten Schwachstellen und Sicherheitslücken (Common Vulnerabilities and Exposures, CVEs) und der entsprechenden Berichterstellung helfen, indem es als „autonomes Gehirn“ für die Sicherheitslage eines Unternehmens fungiert. Es identifiziert proaktiv Cybersicherheitsrisiken und stellt von einem reaktiven, menschengesteuerten Ansatz auf einen dynamischen, automatisierten Ansatz um.

Unum kann so konfiguriert werden, dass es als systemweite kognitive Ebene fungiert. Es kann das gesamte IT-Ökosystem eines Unternehmens, einschließlich vorhandener Systeme und Plattformen von Drittanbietern, durch Abgleich mit CVE-Datenbanken und anderen Bedrohungsdaten ständig auf bekannte Schwachstellen überprüfen. Anstatt auf einen Sicherheitsbericht oder ein manuelles Audit zu warten, identifiziert Unum proaktiv aufkommende Probleme und Chancen, noch bevor sie kritisch werden.

Wenn Unum eine potenzielle CVE entdeckt, kann es diese nicht nur markieren, sondern auch den Kontext der Schwachstelle innerhalb der jeweiligen Umgebung analysieren. Durch das Verständnis der Verflechtung von Systemen und Daten kann es die potenziellen Auswirkungen der CVE abschätzen und autonome Agenten im laufenden Betrieb bereitstellen, um die kritischsten Risiken zu priorisieren. Diese Fähigkeit geht über die statische Risikoanalyse hinaus und ermöglicht eine dynamische und intelligente Zuweisung von Ressourcen dorthin, wo sie den größten Mehrwert schaffen.

Sobald eine CVE identifiziert und priorisiert ist, kann Unum eine „Armee von KI-Agenten“ bereitstellen, um die Problembehebung zu unterstützen. Dies könnte die Ausarbeitung eines Plans, Vorschläge für die nächsten Schritte und in einigen Fällen die Automatisierung der Bereitstellung von Patches oder Sicherheitsupdates beinhalten. Beispielsweise könnte Unum den Prozess der Erstellung einer Integration zur Verbindung mit einem Altsystem automatisieren, um einen Patch zu verteilen. Dadurch wird die Zeit von der Entdeckung bis zur Lösung erheblich verkürzt, was für die Verhinderung eines Angriffs entscheidend ist.

Die regulatorische Belastung für Finanzdienstleister nimmt kontinuierlich zu und ist fragmentiert. Unum kann dabei helfen, die Meldung von CVEs und anderen Sicherheitsvorfällen zu automatisieren, indem es in interne Systeme und regulatorische Frameworks integriert wird. Da Unum über eine integrierte Governance-Ebene verfügt, kann es sicherstellen, dass alle Berichte transparent und überprüfbar sind und mit den gesetzlichen und unternehmensinternen Anforderungen an die Einhaltung von Vorschriften übereinstimmen. Damit entfällt das Risiko menschlicher Fehler bei der Einhaltung von Vorschriften und der Berichterstattung, die aufgrund der schieren Menge an Daten überwältigend sein kann.

Ein erheblicher Teil der Sicherheitslücken entsteht durch Drittanbieter. Unum kann das gesamte Ökosystem von Drittanbietern kontinuierlich auf Schwachstellen überwachen – eine Aufgabe, die für eine rein manuelle Überwachung zu komplex ist. Da Unum sicher in den Räumlichkeiten des Kunden oder in der Cloud bereitgestellt wird, greift es nur auf autorisierte Bereiche zu und stellt sicher, dass keine Daten jemals die Infrastruktur des Kunden verlassen. Dadurch wird das Risiko einer unbeabsichtigten Exposition gemindert und die kritische Sicherheitsherausforderung durch Dritte angegangen.