Cosa significa effettivamente digitalizzazione

La dig­i­tal­iz­zazione è il ter­mine gener­i­co per la trasfor­mazione dig­i­tale del­la soci­età e del­l’e­cono­mia. Si riferisce alla tran­sizione dal XX sec­o­lo, carat­ter­iz­za­to da tec­nolo­gie ana­logiche, all’era del­la conoscen­za e del­la cre­ativ­ità, carat­ter­iz­za­ta da tec­nolo­gie e inno­vazioni digitali.

La dig­i­tal­iz­zazione è il più impor­tante svilup­po sociale ed eco­nom­i­co del nos­tro tem­po. Ma cosa fan­no ter­mi­ni come: Cam­bi­a­men­to dig­i­tale, trasfor­mazione dig­i­tale, inter­ruzione dig­i­tal disruption?


Di quali com­pe­ten­ze dig­i­tali avre­mo bisog­no in futuro? Cosa sono i mod­el­li di busi­ness digitali?

Le aziende e le orga­niz­zazioni stan­no proce­den­do a diverse veloc­ità nel­la trasfor­mazione dig­i­tale. Men­tre alcu­ni si lim­i­tano a dig­i­tal­iz­zare i pro­ces­si di busi­ness esisten­ti, altri svilup­pano proat­ti­va­mente con­cetti e mod­el­li di busi­ness dig­i­tali. Il cosid­det­to “liv­el­lo di matu­rità dig­i­tale” è deci­si­vo per il suc­ces­so nel­la dig­i­tal­iz­zazione. Si trat­ta di uno stru­men­to a 360 gra­di basato sci­en­tifi­ca­mente con il quale ven­gono val­u­tati tut­ti i fat­tori impor­tan­ti per il cambiamento.

La dig­i­tal­iz­zazione spie­ga­ta semplicemente

Negli ulti­mi 20 anni cir­ca, varie tec­nolo­gie dig­i­tali (inter­net mobile, intel­li­gen­za arti­fi­ciale, inter­net delle cose, ecc.) sono state svilup­pate dras­ti­ca­mente e han­no fat­to il salto dal­l’ap­pli­cazione per esper­ti alla vita quo­tid­i­ana.  Come l’in­no­vazione del­la macchi­na a vapore ha cam­bi­a­to la soci­età, anche la trasfor­mazione dig­i­tale sta aven­do un effetto.

La dig­i­tal­iz­zazione è gui­da­ta dal­la tec­nolo­gia. Le inno­vazioni dig­i­tali emer­gono sul­la base delle tec­nolo­gie dig­i­tali svilup­pate: Nuovi casi d’u­so gui­dati da aziende esisten­ti e start-up con cap­i­tale di ris­chio. Questo por­ta a diverse veloc­ità. Men­tre, per esem­pio, la pub­bli­ca ammin­is­trazione spes­so accetta solo doc­u­men­ti car­ta­cei e lavo­ra con i file, i mer­cati stan­no cam­bian­do molto più velo­ce­mente. Nel frat­tem­po, tut­ti i set­tori sono inter­es­sati dal­la dig­i­tal­iz­zazione. La dig­i­tal­iz­zazione sta influen­zan­do anche il futuro del set­tore finanziario e assi­cu­ra­ti­vo. Nuove forme sono pos­si­bili solo attra­ver­so le tec­nolo­gie del­la dig­i­tal­iz­zazione, che con­tin­uer­an­no a dif­fonder­si in futuro.

La dig­i­tal­iz­zazione sta cam­bian­do il futuro delle pro­fes­sioni tradizion­ali. In futuro, i medici saran­no sem­pre più sup­por­t­ati da appli­cazioni di e‑health, soprat­tut­to nel­la diag­nos­ti­ca. I servizi legali (oggi for­ni­ti prin­ci­pal­mente dagli avvo­cati) saran­no inte­grati o sos­ti­tu­iti da servizi dig­i­tali dal cam­po del­la tec­nolo­gia legale. E il ter­mine insuretech è già stabilito.

In futuro, la dig­i­tal­iz­zazione farà nuove richi­este alla scuo­la, all’istruzione e alla for­mazione, in tut­ti i set­tori. È com­pi­to delle imp­rese, delle asso­ci­azioni e del­la polit­i­ca preparare la soci­età ai cam­bi­a­men­ti che verranno.

La dig­i­tal­iz­zazione e l’azienda

La dig­i­tal­iz­zazione ha impli­cazioni per le aziende di tutte le dimen­sioni. Da un lato, le aziende usano le tec­nolo­gie dig­i­tali per dig­i­tal­iz­zare i loro pro­ces­si azien­dali, cioè per l’ot­timiz­zazione e l’in­no­vazione dei pro­ces­si. Questo è anche guida­to dal­la trasfor­mazione dig­i­tale e in parte real­iz­za­to dalle start-up. Nel­la dig­i­tal­iz­zazione, la sfi­da per le aziende è quel­la di iden­ti­fi­care le nuove esi­gen­ze dei cli­en­ti che sor­gono a causa del­la cres­cente dif­fu­sione dei servizi dig­i­tali e delle app.

Con i cosid­det­ti „Dig­i­tal Natives“, sono emer­si anche nuovi grup­pi tar­get. Per aumentare l’ori­en­ta­men­to dei cli­en­ti ver­so questi grup­pi tar­get, le aziende han­no spes­so bisog­no di diverse strate­gie di mar­ket­ing e di ven­di­ta. Per avere suc­ces­so nel­la trasfor­mazione dig­i­tale, le aziende devono affrontare la doman­da: Come vogliamo rag­giun­gere i cli­en­ti domani? Che ruo­lo han­no le nuove ten­den­ze? Come affron­ti­amo le esi­gen­ze sem­pre più indi­vid­u­ali dei nos­tri clienti?

Svilup­po di flus­si di lavoro e pro­ces­si dig­i­tali: Dire addio agli archivi car­ta­cei intro­ducen­do pro­ces­si e pro­ce­dure in azien­da, alcu­ni dei quali devono essere rad­i­cal­mente ripen­sati attra­ver­so la dig­i­tal­iz­zazione, come la ges­tione dei dati che si accu­mu­lano all’in­ter­no del­l’azien­da, in relazione alle attiv­ità di un’azien­da e con i cli­en­ti. Dai dati si pos­sono svilup­pare nuovi servizi e mod­el­li di busi­ness. La dig­i­tal­iz­zazione sfi­da tut­ti noi a cam­biare e adattar­ci in modo per­ma­nente. I van­tag­gi com­pet­i­tivi dei tem­pi pas­sati esistono solo in misura lim­i­ta­ta. Per rag­giun­gere questo obi­et­ti­vo, le aziende devono portare avan­ti la trasfor­mazione dig­i­tale all’in­ter­no del­l’azien­da e aumentare la loro pron­tez­za digitale.

Il Broker del futuro

Il mer­ca­to assi­cu­ra­ti­vo cam­bierà in modo mas­s­ic­cio nei prossi­mi anni. Nel­la sua pre­sen­tazione all’In­sur­ance Bro­ker Forum 2022, Marin Vlasec di Pax ha delin­eato i req­ui­si­ti del bro­ker del futuro. Oggi è disponi­bile una lin­ea gui­da che WMC mette a dis­po­sizione di tut­ti i bro­ker inter­es­sati con la gen­tile con­ces­sione di Pax

Creare val­ore dig­i­tale per i cli­en­ti
Il bro­ker assi­cu­ra­ti­vo è sot­to pres­sione a causa dei cam­bi­a­men­ti tec­no­logi­ci e del­la con­cen­trazione del set­tore. I bro­ker indipen­den­ti più pic­coli sono in gra­do di reg­gere il con­fron­to con la con­cor­ren­za in con­tin­ua cresci­ta? Il suc­ces­so del futuro bro­ker dipende dal­la sua com­pe­ten­za digitale?

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1. Situ­azione attuale

Il pae­sag­gio dei bro­ker è carat­ter­iz­za­to da due svilup­pi. Da un lato, le gran­di soci­età di inter­me­di­azione stan­no acqui­s­tan­do quelle più pic­cole. Questo limi­ta le oppor­tu­nità dei bro­ker di pic­cole e medie dimen­sioni sul mer­ca­to. La pres­sione su di loro è in aumen­to. D’al­tra parte, la dig­i­tal­iz­zazione influisce sulle offerte e sui canali di acces­so ai cli­en­ti azien­dali e pri­vati. Cosa sig­nifi­ca questo per il futuro del grup­po più pic­co­lo. La dig­i­tal­iz­zazione può rap­p­re­sentare un con­flit­to di obi­et­tivi, per­ché con essa cam­biano anche le esi­gen­ze dei cli­en­ti e il modo in cui essi si infor­mano sulle offerte. Uti­liz­zan­do i canali di acces­so dig­i­tali, ad esem­pio, si rischia di diminuire il con­tat­to per­son­ale con la clien­tela. Si infor­mano già più inten­sa­mente tramite inter­net e i social media rispet­to a qualche anno fa.

2. I servizi prin­ci­pali di un bro­ker assicurativo

I servizi prin­ci­pali di un bro­ker assi­cu­ra­ti­vo si col­lo­cano nelle aree del­la con­sulen­za, del­l’am­min­is­trazione e del­l’as­sis­ten­za, del­la ges­tione del ris­chio e del­la com­para­zione. Attra­ver­so questi servizi di base, il bro­ker assi­cu­ra­ti­vo crea un con­cre­to val­ore aggiun­to per gli assi­cu­rati. Si trat­ta di una sem­pli­fi­cazione dei servizi e dei com­pi­ti, come dimostra­to dal lavoro di ricer­ca sul­la mis­urazione del val­ore del cliente.

  • con­sulen­za: Anal­isi e con­cetti di cop­er­tu­ra, rac­co­man­dazioni di sicurez­za.
  • Ammin­is­trazione e sup­por­to:  Claims- Man­age­ment,  rispos­ta alle domande e con­di­vi­sione delle infor­mazioni.
  • Risk-Man­age­ment: Aufzeigen und Abwä­gen von Risiken.
  • Con­fronta:  Con­fron­to dei prezzi e delle prestazioni, mostra le opzioni di copertura.

3. Creare val­ore dig­i­tale per i clienti

Gli stu­di dimostra­no che: Esiste un cosid­det­to gap di disponi­bil­ità dei cli­en­ti a ottenere offerte in for­ma­to dig­i­tale. Ciò sig­nifi­ca che pro­prio quei servizi che pos­sono essere uti­liz­za­ti dig­i­tal­mente sen­za gran­di sforzi gen­er­a­no un val­ore per il cliente altret­tan­to ele­va­to o supe­ri­ore a quel­lo di un dial­o­go ana­logi­co. Il divario esiste in misura diver­sa tra i cli­en­ti pri­vati e le aziende.

Sia i cli­en­ti pri­vati che quel­li azien­dali sono pron­ti per la dig­i­tal­iz­zazione. Tut­tavia, i cli­en­ti pri­vati sono più dis­posti a ottenere servizi tramite chat, app e piattaforme web rispet­to ai cli­en­ti azien­dali. Questi ulti­mi sono meno dis­posti a far­si con­sigliare attra­ver­so i canali di acces­so dig­i­tali per­ché le offerte per le aziende sono com­p­lesse e richiedono molte con­sul­tazioni. Il rap­por­to diret­to con il cliente durante la con­sul­tazione rimane molto importante.

Di soli­to tra i cli­en­ti pri­vati c’è un sano mix di età: le per­sone più anziane sono meno dis­poste a dig­i­tal­iz­zarsi. Chi opera nel seg­men­to del­la clien­tela pri­va­ta non deve temere che i pro­pri cli­en­ti siano esclu­si­va­mente uten­ti ultra-com­pe­ten­ti dal pun­to di vista digitale.

Anche nei set­tori dell’ ammin­is­trazione e del­l’as­sis­ten­za i cli­en­ti pri­vati sono più dis­posti a ottenere il servizio attra­ver­so i canali di acces­so dig­i­tali. La dis­tribuzione di infor­mazioni tramite una piattafor­ma dig­i­tale è van­tag­giosa per­ché gli assi­cu­rati pos­sono risparmi­are tem­po. Questo cor­risponde a un val­ore aggiun­to, pro­prio come la creazione di un’azien­da. Con­fron­ti Questo può essere fat­to in modo rapi­do ed effi­ciente attra­ver­so uno stru­men­to dig­i­tale come Sobra­do, in com­bi­nazione con un soft­ware di inter­me­di­azione adegua­to. Per quan­to riguar­da le dichiarazioni dei salari e le mutazioni stan­dard­iz­zate, tut­tavia, l’u­so di canali di acces­so dig­i­tali è sta­to sen­sato per i cli­en­ti azien­dali, in quan­to può far risparmi­are fat­i­ca e tempo.

con­sulen­za rimane un’area in cui la dig­i­tal­iz­zazione ha poca ril­e­van­za. La ricer­ca ha dimostra­to, da un lato, che la fedeltà del cliente è molto impor­tante e ha un val­ore sig­ni­fica­ti­vo fin dal­l’inizio: Ovvero, si svilup­pa non al pas­so con i tem­pi, ma è ril­e­vante fin dal­la pri­ma con­ver­sazione con il cliente. La con­ver­sazione diret­ta è anco­ra estrema­mente impor­tante, per­ché la fidu­cia viene trasmes­sa in modo più forte con l’interazione.

La fidu­cia è estrema­mente impor­tante anche nel­la pon­der­azione dei rischi: per entram­bi i tipi di cli­en­ti è quin­di oppor­tuno affi­dar­si prin­ci­pal­mente al con­tat­to ana­logi­co nel­l’am­bito Risk-Man­age­ment, del­la ges­tione dei rischi.

4. sin­te­si: dove andare in dig­i­tale – e dove non andare in digitale

Per i cli­en­ti pri­vati: In futuro, il bro­ker assi­cu­ra­ti­vo sarà un for­n­i­tore di piattaforme con acces­so selet­ti­vo e con­trol­la­to dal cliente alla con­sulen­za per­son­ale. Al cliente finale dovrebbe essere data la pos­si­bil­ità di scegliere l’ac­ces­so dig­i­tale alla con­sulen­za. Questo dovrebbe avvenire prin­ci­pal­mente in una situ­azione fac­cia a fac­cia. Questo crea fidu­cia. Tut­tavia, la con­sulen­za non deve essere nec­es­sari­a­mente ana­log­i­ca. È pos­si­bile uti­liz­zare un soft­ware che lo ren­da pos­si­bile nel­lo spazio digitale.

Per i cli­en­ti azien­dali: Il bro­ker assi­cu­ra­ti­vo è un riso­lu­tore di prob­le­mi e deve offrire servizi alta­mente per­son­al­iz­za­ti nelle aree del­la con­sulen­za e Risk-Man­age­ment Rap­por­ti intel­li­gen­ti lo sosten­gono in questo. A Admin­is­tra­tion e con­fron­ti può uti­liz­zare gli stru­men­ti dig­i­tali per creare val­ore in modo effi­ciente per le aziende clienti.

 

Quellen: Pax Ver­sicherun­gen, 2022; The Bro­ker 2022

ERP und Digitalisierung

Moderne ERP-Systeme als Basis der Transformation

Inte­gri­eren ERP-Sys­teme die Bausteine der Dig­i­tal­isierung, wer­den sie zur Basis der dig­i­tal­en Zukun­ft. Ein ERP-Sys­tem stellt in einem Unternehmen die „Sin­gle Source of Truth“ dar, es liefert die dazu nöti­gen Dat­en und Ser­vices, es sichert die Geschäft­sprozesse, es bere­it­et Entschei­dun­gen vor oder trifft sie sog­ar selb­st, es trägt die Betrieb­swirtschaft der dig­i­tal­en Trans­for­ma­tion, es agiert auf den dig­i­tal­en Plat­tfor­men und es bildet neue Geschäftsmod­elle ab.

Ripro­duci video

Definition eines ERP (Enterprise Resource Planing) Systems

Das ERP-Sys­tem verknüpft die Stamm- und Bewe­gungs­dat­en eines Unternehmens und führt die logis­tis­chen, betrieb­swirtschaftlichen und kaufmän­nis­chen Infor­ma­tio­nen zusam­men. Zur Inter­pre­ta­tion dieser Dat­en liefert das ERP-Sys­tem deren Kon­text. Zur Inte­gra­tion in interne und externe Plat­tfor­men wirkt es als Drehscheibe und stellt seine Funk­tio­nen als Ser­vices bere­it. Bei den Geschäft­sprozessen garantieren ERP-Sys­teme die Sicher­heit der Ergeb­nisse und der Dat­en. Angesichts der zunehmende Ver­net­zung müssen sie höch­ste Sicher­heits­stan­dards erfüllen.Regelmäßige Audit­ings prüfen die Authen­tifizierung, Rechtev­er­wal­tung und Ver­schlüs­selung der Systeme.

Bei der Automa­tisierung und dem Vor­bere­it­en von Entschei­dun­gen nutzen ERP-Sys­teme kün­stliche Intel­li­genz. Die Dat­en umfassen Transak­tio­nen, Kun­den­in­for­ma­tio­nen, und sie reichen bis hin zu sozialen Medi­en und Sen­sor­in­for­ma­tio­nen aus dem Inter­net der Dinge. Ein adap­tiv­er Regelkreis sorgt dafür, dass die Mod­elle und Algo­rith­men ständig dazulernen.

Von der Vernetzung zur Betriebswirtschaft der Digitalisierung

Das ERP-Sys­tem trägt die Betrieb­swirtschaft der dig­i­tal­en Trans­for­ma­tion und sorgt dafür, dass sich der Umbau des Unternehmens finanziell rech­net. Sämtliche Abläufe richtet das ERP-Sys­tem an den wirtschaftlichen Zie­len des Unternehmens aus. Es verbindet die Waren­flüsse und die Werte­flüsse, kalkuliert Aufträge und bew­ertet ihre Rentabil­ität, und es plant Pro­duk­tion, Dis­tri­b­u­tion und Verkauf. Von den Stam­m­dat­en über Pro­duk­te und Ser­vices schafft dieses Sys­tem eine Schnittstelle zu den Kun­den und ihren Aufträgen.

Auf den dig­i­tal­en Plat­tfor­men agiert ein ERP-Sys­tem als Repräsen­tanz des Unternehmens, stellt seine Funk­tio­nen als Ser­vice bere­it und inte­gri­ert dazu Ser­vices aus den dig­i­tal­en Plat­tfor­men. In der Sup­ply Chain steuert es sämtliche Prozesse über Unternehmensgren­zen hinweg.

Geht es um neue Geschäftsmod­elle, steuert und inte­gri­ert das ERP-Sys­tem die Abläufe. Es schafft die Basis für das Per­son­al­isieren von Pro­duk­ten und Ser­vices. Im Dien­stleis­tungs­bere­ich opti­mieren Smart Ser­vices die Dis­po­si­tion wichtiger Auf­gaben. Weit­ere Dien­ste umfassen die vorauss­chauende Arbeit­en und die Steuerung von wichti­gen Prozessen. Dies trifft im Dien­stleis­tungs­bere­ich eben­so zu wie in der Produktion.

Ins­ge­samt bleiben ERP-Sys­teme auch weit­er­hin ein zen­traler Bestandteil der IT-Land­schaft. Zukun­ft­sori­en­tierte ERP-Anbi­eter haben bere­its begonnen, ihre Sys­teme an die Anforderun­gen der dig­i­tal­en Arbeitswelt anzu­passen. Dieser Prozess dürfte sich in den kom­menden Jahren rapi­de fort­set­zen. Ein inten­siv­er kon­tinuier­lich­er Dia­log zwis­chen ERP-Anbi­etern, Anwen­dern und Mark­t­be­gleit­ern ist dabei wichtig. Durch die weltweite Ver­net­zung von Sys­te­men und Abläufen eröffnet die Dig­i­tal­isierung nie dagewe­sene Frei­heits­ger­ade für alle Beteiligten. Ein Anbi­eter, der die Anforderun­gen sein­er Kun­den, Ziel­branchen und Part­ner nicht genau ken­nt, dürfte kaum Chan­cen haben, sich in diesem Markt auf Dauer zu behaupten.

ERP für Versicherungsbroker

ERP Sys­teme gibt es für jede Branche. Sie berück­sichti­gen jew­els deren spez­i­fis­che Gegeben­heit­en. Während in der Indus­trie der Begriff ERP ver­bre­it­et ist, ver­wen­den Banken und Ver­sicherun­gen eher die Beze­ich­nung Kernsysteme.

Bro­kerStar by WMC ist ein speziell auf die Bedürfnisse von Versicherungs‑, All­fi­nanzbro­kern und kleinen Ver­sicherun­gen aus­gelegtes ERP Sys­tem. Es ver­fügt über alle wesentlichen Funk­tions­bere­iche im All­t­ag des Bro­kers. Zudem wer­den viele Schnittstellen zu weit­eren Pro­gram­men wie Finanz- und Lohn­buch­hal­tung sowie führen­den Branchenap­p­lika­tio­nen wie Sobra­do, brokerbusiness.ch, One Bro­ker, 3C u.a. angeboten

Funk­tion­sum­fang des Bro­ker-ERP Bro­kerStar by WMC

Quelle: IT-Matchmaker.news – 31.01.2020 –
ERP als Enabler der dig­i­tal­en Trans­for­ma­tion –
Vor­trag Dirk Bingler

Dirk Bin­gler engagiert sich seit 2014 im Arbeit­skreis ERP des Ver­bands Bitkom. Seine The­men sind die Zukun­ft von ERP-Sys­te­men sowie deren Auswirkung auf die Dig­i­tal­isierung. Er ver­fügt über 20 Jahre Erfahrung im inter­nat. Umfeld bei der Siemens AG. Seit 2011 ist er Sprech­er der GUS Group.

Nuovo processo di fatturazione 21

Il proces­so di fat­turazione 21 com­prende tutte le fasi che van­no dal con­trol­lo delle fat­ture e delle com­mis­sioni di inter­me­di­azione, alla con­seg­na del­la fat­tura al cliente, alla liq­uidazione del­l’in­ter­me­di­ario e alla reg­is­trazione nei con­ti finanziari. Si pos­sono scegliere diverse vari­anti in base alle esigenze

Rice­vi­men­to del­la fat­tura
Le fat­ture pos­sono essere con­seg­nate nei seguen­ti modi:

  • Eco Hub / DXP
  • One Bro­ker
  • Diret­ta­mente dall’assicuratore
  • Ingres­so manuale

Dati e XML
Si dis­tingue tra dati strut­turati e doc­u­men­ti. Un file XML può con­tenere sia dati che PDF. Entram­bi sono mem­o­riz­za­ti in modo com­ple­ta­mente auto­mati­co in BrokerStar.

Con­trol­lo fat­ture
Per il con­trol­lo com­ple­ta­mente auto­mati­co delle fat­ture dei pre­mi, è nec­es­sario seguire una pro­ce­du­ra fix­in Bro­ker­Star: Posizione di deb­ito — Impor­tazione — han­dling delle dif­feren­ze
⇒ con­trol­lo delle commissioni

Noti­fi­ca di pos­ta elet­tron­i­ca
Una vol­ta che la fat­tura è sta­ta con­trol­la­ta e tim­bra­ta elet­tron­i­ca­mente come “con­trol­la­ta”, il cliente riceve una noti­fi­ca per scari­care la fat­tura in BrokerWeb.

Bro­ker­Web
Nel por­tale cli­en­ti, il cliente riconosce la nuo­va fat­tura, che può scari­care. In questo caso, non è nec­es­sario inviare la fat­tura per pos­ta con la let­tera di accompagnamento.

One Bro­ker
Il proces­so di elab­o­razione auto­mat­i­ca delle fat­ture può essere com­bi­na­to con Bro­ker­Star. La tec­nolo­gia più recente estrae i dati da diverse fonti.

Inse­di­a­men­to degli inter­me­di­ari
Se ci sono inter­me­di­ari con una richi­es­ta di com­mis­sione, i rego­la­men­ti pos­sono essere creati auto­mati­ca­mente e i paga­men­ti trasfer­i­ti diret­ta­mente all’e-banking.

Con­tabil­ità
Bro­ker­Star tiene la con­tabil­ità degli arti­coli aper­ti. Con l’in­ter­fac­cia FiBu, le transazioni ril­e­van­ti per la con­tabil­ità ven­gono trasferite diret­ta­mente ai pro­gram­mi Sage o Abacus.

Sicheres Login

Die Mehr-Fak­tor-Authen­tifizierung ist eine Sicher­heit­sproze­dur, bei der ein Anwen­der zwei unter­schiedliche Merk­male bere­it­stellt, um sich zu iden­ti­fizieren. Eines der Merk­male ist meist ein physis­ch­er Token, wie ein Sicher­heitscode oder eine SMS.
Man spricht gerne von etwas, das „man hat“ und etwas, das „man weiss”. Ein typ­is­ches Beispiel für eine Zwei-Fak­tor-Authen­tifizierung sind ein QR-Code, während die PIN (per­sön­liche Iden­ti­fizierungsnum­mer) die dazuge­hörige Infor­ma­tion bildet. Die Kom­bi­na­tion bei­der macht es ein­er frem­den Per­son schwieriger, auf Dat­en des Nutzers zuzugreifen.

Mul­ti-Fak­tor-Authen­tifizierung für sicherere Verbindungen

Die Mul­ti-Fak­tor Authen­tifizierung entspricht der Zwei Fak­tor-Authen­tifizierung, wobei ver­schiedene Tokens zur Anwen­dung kom­men kön­nen. Damit kann der User wählen, welche Meth­ode ihm am Besten zusagt.  Mod­erne Sicher­heit­sprozesse beste­hen oft aus einem Pass­wort und bio­metrischen Dat­en wie Fin­ger­ab­druck oder ein­er Stimmerkennung.

Einem Angreifer kann es etwa gelin­gen, einen einzel­nen Authen­tifizierungs-Fak­tor zu knack­en. So kann eine gründliche Suche im Umfeld des Opfers beispiel­sweise zum Fund eines Mitar­beit­er­ausweis­es oder ein­er Benutzerken­nung samt zuge­hörigem Pass­wort führen, die im Müll gelandet sind. Oder eine unacht­sam entsorgte Fest­plat­te enthält eine Pass­wort­daten­bank. Wenn jedoch weit­ere Fak­toren zur Authen­tifizierung erforder­lich sind, ste­ht der Angreifer vor min­destens ein­er weit­eren Hürde, die er umschif­f­en muss.

Der Grossteil der heuti­gen Angriffe erfol­gt über Inter­netverbindun­gen. Mehr-Fak­tor-Authen­tifizierung kann diese Dis­tan­zat­tack­en weit weniger gefährlich machen, weil das reine Knack­en des Pass­worts nicht mehr aus­re­icht, um Zugriff zu erhal­ten. Denn es ist sehr unwahrschein­lich, dass der Angreifer auch in den Besitz des physis­chen Geräts oder Codes gelangt, das mit dem Benutzer-Account verknüpft ist. Jed­er zusät­zliche Authen­tifizierungs-Fak­tor macht ein Sys­tem also sicher­er. Das liegt daran, dass die einzel­nen Fak­toren unab­hängig voneinan­der sind. Sollte ein­er der Fak­toren kom­pro­mit­tiert wer­den, bet­rifft das die anderen nicht.

Bro­ker­Star und iOf­fice by WMC ver­wen­den ab der Ver­sion 2.4 eine Mul­ti-Fak­tor Authentifizierung.

Mul­ti-Fak­tor Authentifizierung
Mul­ti-Fak­tor Authentifizierung
 

Was ist Künstliche Intelligenz

Kün­stliche Intel­li­genz (KI) ver­set­zt Rech­n­er in die Lage, aus Erfahrung zu ler­nen, sich auf neu einge­hende Infor­ma­tion einzustellen und Auf­gaben zu bewälti­gen, die men­schenähn­lich­es Denkver­mö­gen erfordern. Die meis­ten heute geläu­fi­gen Beispiele für basieren vor allem auf Deep Learn­ing. Mit dieser Tech­nolo­gie kön­nen Com­put­er für bes­timmte Auf­gaben trainiert wer­den, indem sie grosse Daten­men­gen ver­ar­beit­en und Dat­en Muster erkennen.

Die Geschichte der kün­stlichen Intelligenz

Der Begriff „kün­stliche Intel­li­genz“, auch «Artif­i­cal Intel­li­gence» genan­nt, wurde bere­its 1956 geprägt, doch erst heute gewin­nt die KI dank grösser­er Daten­men­gen, hoch entwick­el­ter Algo­rith­men und Verbesserun­gen bei Rechen­leis­tung und Daten­spe­icherung an Bedeu­tung. Im deutschsprachi­gen Raum sind bei­de Begriffe AI und KI geläu­fig. Bere­its in den 1950er Jahren beschäftigte sich die frühe Forschung zur KI mit The­men wie Prob­lem­lö­sung und sym­bol­is­chen Meth­o­d­en lange bevor Siri, Alexa oder Cor­tana in aller Munde waren.

Diese frühen Arbeit­en ebneten den Weg für die Automa­tisierungs- und for­malen Den­kleis­tun­gen der Com­put­er von heute, wie beispiel­sweise in Form entschei­dung­sun­ter­stützen­der Sys­teme und intel­li­gen­ter Such­sys­teme, mit denen sich men­schliche Fähigkeit­en ergänzen und erweit­ern lassen. KI-Tech­nolo­gien sind wed­er furchte­in­flössend noch intel­li­gent. Stattdessen zeich­net sich die KI durch viele spez­i­fis­che Vorteile in allen Branchen aus

  • KI automa­tisiert das Ler­nen durch Wieder­hol­ung und Erken­nt­nisse anhand von Dat­en. KI unter­schei­det sich jedoch von der mit­tels Robotik. KI führt häu­fig und mit grossen Daten­men­gen anfal­l­ende, com­put­erges­teuerte Auf­gaben zuver­läs­sig und ohne Ermü­dung aus. Den­noch bleibt für diese Art der Automa­tisierung men­schliche Intel­li­genz – etwa für die Ein­rich­tung des Sys­tems und die Ermit­tlung der richti­gen Fragestel­lun­gen – unverzichtbar
  • KI macht beste­hende Pro­duk­te intel­li­gen­ter. In den wenig­sten Fällen wird es eine eigen­ständi­ge KI-Anwen­dung zu kaufen geben. Stattdessen wer­den Pro­duk­te, die Sie bere­its nutzen, um KI-Fähigkeit­en erweit­ert, so wie etwa eine neue Gen­er­a­tion von Apple-Pro­duk­ten mit Siri aus­ges­tat­tet wurde. Automa­tisierung, Gespräch­splat­tfor­men, Bots und intel­li­gente Maschi­nen kön­nen in Kom­bi­na­tion mit grossen Daten­men­gen viele Tech­nolo­gien zu Hause und am Arbeit­splatz verbessern, von Secu­ri­ty Intel­li­gence bis hin zu Anlageanalysen.
  •          KI ist dank pro­gres­siv­er Ler­nal­go­rith­men wand­lungs­fähig, sodass die Pro­gram­mierung let­ztlich durch die Dat­en erfol­gen kann. KI find­et Struk­turen und Regelmäs­sigkeit­en in Dat­en. So wie sich der Algo­rith­mus das Schachspiel beib­rin­gen kann, kann er sich auch beib­rin­gen, welch­es Pro­dukt als Näch­stes online ange­boten wer­den sollte. Und das Mod­ell verän­dert sich, sobald neue Dat­en eingehen.
  • KI ermöglicht die Analyse grösser­er Daten­men­gen mith­il­fe neu­ronaler Net­ze, die unter Umstän­den viele ver­bor­gene Schicht­en aufweisen. Noch vor weni­gen Jahren wäre es fast unmöglich gewe­sen, ein Betrugserken­nungssys­tem mit fünf ver­bor­ge­nen Schicht­en aufzubauen. Dank enorm hoher Rechen­leis­tung und dank Big Data sieht das heute ganz anders aus. Für das Train­ing von Deep-Learn­ing-Mod­ellen wer­den grosse Daten­men­gen benötigt. Je mehr Dat­en Sie für solche Mod­elle bere­it­stellen, desto präzis­er wer­den sie.
  • KI erzielt höch­ste Genauigkeit dank neu­ronaler Net­ze – das war bish­er fast unmöglich. So basieren zum Beispiel alle Ihre Inter­ak­tio­nen mit Alexa, Google-Suche und Google Fotos auf Deep Learn­ing – und je mehr wir diese Funk­tio­nen nutzen, desto genauer wer­den sie. In der Medi­zin erzie­len KI-Ver­fahren aus den Bere­ichen Deep Learn­ing, Bild­klas­si­fika­tion und Objek­terken­nung bei der Kreb­s­di­ag­nose in MRI-Bildern dieselbe Genauigkeit wie gut aus­ge­bildete Radiologen.
  • KI erschliesst das volle Poten­zial von Dat­en. Bei selb­stler­nen­den Algo­rith­men wer­den die Dat­en selb­st unter Umstän­den geistiges Eigen­tum. Die Antworten steck­en in den Dat­en. KI hil­ft Ihnen sie zu find­en. Da Dat­en heute eine grössere Rolle spie­len als je zuvor kön­nen sie Unternehmen einen Wet­tbe­werb­svorteil ver­schaf­fen. In ein­er von starkem Wet­tbe­werb geprägten Branche gewin­nen die Unternehmen mit den besten Dat­en; selb­st dann, wenn alle ähn­liche Ver­fahren nutzen.

Vor welche Her­aus­forderun­gen stellt uns der Ein­satz kün­stlich­er Intelligenz?

Kün­stliche Intel­li­genz wird in allen Branchen Verän­derun­gen nach sich ziehen, aber wir müssen auch ihre Gren­zen ken­nen. Die wichtig­ste Ein­schränkung von KI-Sys­te­men ist das Ler­nen auf der Grund­lage von Dat­en. Es gibt schlicht keine andere Möglichkeit, Wis­sen in solche Anwen­dun­gen einzu­bet­ten. Das heisst aber auch, dass sich Unge­nauigkeit­en in den Dat­en in den Ergeb­nis­sen wider­spiegeln. Zudem müssen alle zusät­zlichen Vorher­sage- oder Analy­seschicht­en sep­a­rat hinzuge­fügt werden.

Die KI-Sys­teme von heute sind für klar umris­sene Auf­gaben trainiert. Mit einem Sys­tem, das Pok­er spielt, kön­nen Sie nicht Solitär oder Schach spie­len. Ein Sys­tem zur Betrugserken­nung ist nicht in der Lage, ein Auto zu steuern oder Recht­sauskün­fte zu erteilen. Ein KI-Sys­tem zur Erken­nung von Betrug im Gesund­heitswe­sen kann nicht ein­mal präzise Betrugs­fälle bei Steuerzahlun­gen oder Gewährleis­tungsansprüchen erken­nen. Anders aus­ge­drückt, sind diese Sys­teme sehr stark spezial­isiert. Sie eignen sich für genau eine Auf­gabe und sind weit von men­schlichem Ver­hal­ten entfernt.

Selb­stler­nende Sys­teme sind zudem keine autonomen Sys­teme. KI-Tech­nolo­gien wie wir sie aus Film und Fernse­hen ken­nen, sind immer noch Sci­ence-Fic­tion. Com­put­er, die kom­plexe Dat­en unter­suchen und anhand dieser Dat­en ler­nen kön­nen, bes­timmte Auf­gaben per­fekt auszuführen, wer­den jedoch immer häu­figer eingesetzt.

So funk­tion­iert kün­stliche Intelligenz

Grosse Daten­men­gen in Kom­bi­na­tion mit schnellen, iter­a­tiv­en Berech­nun­gen und intel­li­gen­ten Algo­rith­men ermöglichen der Soft­ware das automa­tis­che Ler­nen anhand von Mustern oder Merk­malen in den Dat­en. KI ist ein bre­ites Forschungs­feld und umfasst viele The­o­rien, Meth­o­d­en und Tech­nolo­gien. Hier einige wichtig­ste Teilbereiche:

  • Maschinelles Ler­nen automa­tisiert die Erstel­lung ana­lytis­ch­er Mod­elle. Mit Meth­o­d­en aus neu­ronalen Net­zen, Sta­tis­tik, Oper­a­tions Research und Physik wer­den in Dat­en ver­bor­gene Erken­nt­nisse gesucht, ohne dass in den Sys­te­men expliz­it pro­gram­miert ist, wo gesucht oder welche Schlüsse gezo­gen wer­den sollen.
  • Ein neu­ronales Netz ist eine Art des maschinellen Ler­nens. Diese Net­ze beste­hen aus miteinan­der ver­bun­de­nen Knoten (Neu­ro­nen), die zur Ver­ar­beitung von Infor­ma­tio­nen auf externe Ein­gangs­dat­en reagieren und Infor­ma­tio­nen zwis­chen den einzel­nen Knoten weit­ergeben. Dieser Prozess erfordert mehrere Daten­durch­läufe, um Verbindun­gen zu find­en und undefinierte Dat­en zu gewichten.
  • Deep Learn­ing nutzt grosse neu­ronale Net­ze mit vie­len Schicht­en von Ver­ar­beitungsknoten. Fortschritte in der Rechen­leis­tung und verbesserte Train­ingsver­fahren ermöglichen dabei das Erler­nen kom­plex­er Muster in grossen Daten­men­gen. Dieses Ver­fahren wird üblicher­weise für die Bild- und Spracherken­nung eingesetzt.
  • Com­put­er Vision nutzt Mus­ter­erken­nung und Deep Learn­ing zur Erken­nung der Inhalte von Bildern oder Videos. Wenn Maschi­nen Bilder ver­ar­beit­en, analysieren und ver­ste­hen kön­nen, kön­nen sie Bilder oder Videos in Echtzeit erfassen und deren Umfeld interpretieren.

Zusam­men­fassend zielt KI also darauf ab, Soft­ware bere­itzustellen, die Ein­gangs­dat­en sin­nvoll inter­pretieren und dies bei der Aus­gabe erläutern kann. KI ermöglicht in Zukun­ft eine menschen­ähnliche Inter­ak­tion mit Soft­ware und bietet Entschei­dung­sun­ter­stützung für bes­timmte Auf­gaben. Den Men­schen erset­zen kann sie nicht – und das dürfte auch noch einige Zeit so bleiben. 

Quelle: SAS Institute