LBBW setzt auf Zukunft mit eigener GenKI-Lösung

GFT EnterpriseGPT unterstützt rund 8.200 Mitarbeitende sicher und effizient

Generative KI (GenKI) ist schnell Teil des Alltags geworden. Die Herausforderung im geschäftlichen Umfeld liegt darin, allen Mitarbeitenden schnell und sicher Zugang zu der Technologie zu gewähren. Die LBBW hat eine maßgeschneiderte Version mit GFT EnterpriseGPT als sichere und kosteneffiziente GenKI-Lösung für alle Mitarbeitenden implementiert.

Sichere GenKI-Lösung

Für 8.200 Mitarbeitende, individuell angepasst und DSGVO-konform.

Höchste Flexibilität

Parallele Nutzung von KI-Modellen und dynamische Plug-ins.

Effiziente SaaS-Lösung

Skalierbar, kosteneffizient und wartungsfrei durch GFT.

Kunde

LBBW

Die LBBW ist eine mittelständische Universalbank. Als Finanzpartner durchdringt und versteht sie das Geschäftsmodell und die Strategie ihrer Kunden.

Die Herausforderung

Einen ersten, sicheren GenKI-Chatbot für alle Mitarbeitenden einführen

GenKI markiert die neueste Phase der digitalen Revolution. Die mittelständische Universalbank LBBW sieht in dieser Technologie die Chance, Produktivitätsgewinne zu erzielen, Arbeitsprozesse zu transformieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Um ihren Mitarbeitenden die Möglichkeit zu geben, Erfahrungen mit der Technologie zu sammeln und sie im Arbeitsalltag einzusetzen, führte die Bank im ersten Schritt eine sichere Enterprise-Lösung für ihre rund 8.200 Mitarbeitenden ein.

Insbesondere in hoch regulierten Branchen wie der Finanzindustrie ist die Entwicklung und Einführung einer GenKI-Lösung allerdings mit einigen technischen und regulatorischen Herausforderungen verbunden, darunter:

Datenschutzvorschriften – Für die Einhaltung der DSGVO dürfen keine vertraulichen Daten außerhalb Europas gespeichert oder verarbeitet werden.
Verbot der weitergehenden Datennutzung – Erfasste Daten dürfen nicht für unbefugte Zwecke verwendet werden. Insbesondere dürfen öffentliche KI-Modelle nicht mit Prompts oder Daten der LBBW trainiert werden.
Schutz von Geschäftsgeheimnissen – Der Schutz von internen Informationen und Geschäftsgeheimnissen ist von essenzieller Bedeutung für die Integrität und Sicherheit des Tagesgeschäfts der Bank.
Skalierbarkeit und Leistung – Die Lösung muss tausende Benutzer gleichzeitig unterstützen, schnell skalierbar sein, Echtzeit-Antworten liefern und kosteneffizient gemäß den Geschäftsanforderungen wachsen können.

Die LBBW legt großen Wert auf die Einhaltung des Datenschutzes und den Schutz Ihrer Mitarbeitenden. Angesichts dieser Anforderungen setzte die Bank für die Bereitstellung eines GenKI-Chatbots auf eine Partnerschaft mit GFT. Mit ihrer Technologieexpertise und ihrer umfassenden praktischen Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz konnte die GFT eine maßgeschneiderte Enterprise-GenKI-Lösung entwerfen, entwickeln und implementieren.

„Gemeinsam mit GFT konnten wir in wenigen Monaten eine individuelle GenKI-Lösung auf die Beine stellen. Besonders die flexible und gute Zusammenarbeit mit GFT in diesem dynamischen Thema hat eine frühzeitige und sichere Nutzung für unsere Mitarbeitenden ermöglicht.“

Tim Klopsch

Projektleiter blue.gpt

LBBW

Das Projekt

Eine maßgeschneiderte GenKI-Lösung bereitstellen

Um die Anforderungen der LBBW zu erfüllen, entwickelte GFT in kürzester Zeit eine individuell angepasste GenKI-Anwendung. Diese bietet den Anwenderinnen und Anwendern Zugang zu den fortschrittlichsten GPT-Modellen der Microsoft Azure OpenAI Services.

Wesentliche Merkmale von GFT EnterpriseGPT sind:

Eine SaaS-Cloud-Lösung, die von GFT verwaltet wird und der Bank Aufwände für Software oder Sicherheitsupdates erspart. GFT EnterpriseGPT ist hochgradig standardisiert, läuft auf allen gängigen Cloud-Plattformen und kann zu minimalen Kosten erweitert werden.
Unabhängigkeit und Flexibilität, um unterschiedliche KI-Modelle parallel zueinander nutzen zu können. Auch wenn die Bereitstellung über Microsoft Azure OpenAI Services erfolgt, können dennoch gehostete Open-Source-Modelle bzw. cloudbasierte Large Language Models genutzt werden.
Einfache Erweiterung über Plug-ins, mit der Funktionen dynamisch hinzugefügt werden können. Ein Beispiel ist das Plug-in für die Suchmaschine Bing, das Echtzeitergebnisse aus dem Internet liefert. Antworten werden mit präzisen Quellenangaben versehen, um die Datenherkunft und -korrektheit zu überprüfen.
Skalierbarkeit und Leistung, damit potenziell tausende Benutzer zugleich auf die Lösung zugreifen können und Echtzeit-Antworten kosteneffizient liefern.