{"id":11501,"date":"2026-08-25T19:09:42","date_gmt":"2026-08-25T11:09:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.finalix.com\/news\/machine-learning-evaluierungsrichtlinien-fuer-business-cases-im-finanzdienstleistungssektor\/"},"modified":"2026-09-29T11:33:57","modified_gmt":"2026-09-29T03:33:57","slug":"machine-learning-evaluierungsrichtlinien-fuer-business-cases-im-finanzdienstleistungssektor","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.finalix.com\/de\/news\/machine-learning-evaluierungsrichtlinien-fuer-business-cases-im-finanzdienstleistungssektor\/","title":{"rendered":"Machine Learning \u2013 Leitfaden zur Bewertung f\u00fcr die Finanzdienstleistungsindustrie"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In diesem Artikel stellen wir unsere neueste Studie im Bereich Machine Learning vor, verfasst von <a href=\"https:\/\/www.finalix.com\/de\/?attachment_id=11442\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Matthias Laube.<\/a> Hier findet ihr eine Vorschau mit den wichtigsten Ergebnissen.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Management Summary<\/strong><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Ziel von diesem Leidfaden ist es, ein von Experten getriebenes und praxisorientiertes Rahmenkonzept f\u00fcr die kritische Bewertung von Business Cases von Machine Learning Projekten in der Finanzdienstleistungsbranche zur Verf\u00fcgung zu stellen . Zu diesem Zweck habe ich Experten f\u00fcr Machine Learning befragt, von denen die meisten \u00fcber Implementierungserfahrung in der Finanzdienstleistungsbranche verf\u00fcgen. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Kernst\u00fcck dieser Arbeit sind die Bewertungsb\u00f6gen f\u00fcr Gesch\u00e4ftsf\u00e4lle, die aus vier Tabellen bestehen mit insgesamt 22 verschiedenen Kriterien. Die erste Tabelle dient der Bestimmung der Machine Learning Kategorie. Die zweite Tabelle befasst sich mit potenziellen Showstoppern &amp; Promotoren \u2013 den grossen Themen, die behandelt werden m\u00fcssen, bevor man tiefer in die Bewertung des Business Case eintauchen kann. Die dritte Tabelle betrachtet Kosten und Nutzen, und die vierte Tabelle vervollst\u00e4ndigt die Bewertung durch die Betrachtung zus\u00e4tzlicher Erfolgsfaktoren. Alle diese Faktoren sind auf 2 Seiten zusammengefasst. Auf diese vier Tabellen folgen dann ausf\u00fchrliche Hintergrundinformationen zu jedem Kriterium mit allen kritischen Gedanken, die es zu ber\u00fccksichtigen gilt, angereichert mit einigen Beispielen aus der Praxis. Um das Ganze abzurunden, f\u00fchrt das letzte Kapitel durch einen beispielhaften Fall.      <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Urspr\u00fcnglich wollte ich diese Leitlinien so gestalten, dass sie auch von Personen ohne Hintergrundwissen \u00fcber maschinelles Lernen angewendet werden k\u00f6nnen. Dieses Vorhaben war aber nur teilweise erfolgreich. Dies liegt daran, dass einige Bewertungskriterien ein Grundverst\u00e4ndnis f\u00fcr maschinellen Lernen erfordern, um kritisches Denken zu erm\u00f6glichen. Dieses Grundverst\u00e4ndnis sollte sich eine Person jedoch innerhalb von 1-2 Tagen aneignen k\u00f6nnen. Mit diesem Leitfaden sollte ein Anf\u00e4nger im maschinellen Lernen zumindest in der Lage sein, einen Business Case kritisch zu durchdenken und ggf. in Frage zu stellen. Aufgrund der Komplexit\u00e4t des Themas, der hunderten von bereits existierenden Algorithmen und der raschen Fortschritten bei der Entwicklung neuer und der Verbesserung alter L\u00f6sungen, erfordern einige der Kriterien einen Datenwissenschaftler, um sie seri\u00f6s zu bewerten. Eine solche Person sollte nat\u00fcrlich verf\u00fcgbar sein, wenn ein Projekt zum maschinellen Lernen ernsthaft in Erw\u00e4gung gezogen wird.     <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nicht zuletzt ist es auch von entscheidender Bedeutung, die Interessengruppen eines Unternehmens fr\u00fchzeitig einzubeziehen. Erwartungen k\u00f6nnen gesteuert und eine positive Investitionsrendite kann ausgehandelt werden, wenn Verst\u00e4ndnis f\u00fcr das gew\u00fcnschte Gesch\u00e4ftsergebnis geschaffen und bei Bedarf pr\u00e4gnante Kosten-Nutzen-Abw\u00e4gungen aufgezeigt werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong><a href=\"https:\/\/www.finalix.com\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/Machine-Learning-Evaluation-Guidelines-v23_V01.01.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Den vollst\u00e4ndigen Artikel herunterladen und mehr erfahren.<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Artikel stellen wir unsere neueste Studie aus dem Bereich des maschinellen Lernens vor, die von Matthias Laube verfasst wurde. 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