Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

14.11.2017

Vienna Case Challenge: Roland Berger und die RBI setzen auf frische Ideen

Seit 2001 verbindet Roland Berger mit dem traditionellen Format VCC führende Unternehmen mit Studenten, um komplexe, strategische Fragestellungen zu lösen. In diesem Jahr konnten sich die Studenten-Teams an drei Real Life Cases der Raiffeisen Bank International versuchen. Wir verraten, wer die Challenge gewonnen hat!

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✨ AI Kontextualisierung

Gerade Corporates, können rund um die Themen der Digitalisierung extrem davon profitieren, wenn sich Studierende mit aktuellen Herausforderungen beschäftigen, da es frischen Wind und neue Perspektiven ins Unternehmen bringt. Genau diese Überlegung steht im Hintergrund der seit 2001 regelmäßig stattfindenden Vienna Case Challenge, die von Roland Berger organisiert wird. Am 10. November hatten nun erneut 16 Studentinnen und Studenten einen Tag lang die Chance, mit den Experten der Strategieberatung und der Raiffeisen Bank International (RBI) an den digitalen Herausforderungen der Bank zu arbeiten. „Die überaus hohe Motivation der Studenten und eine exzellente Zusammenarbeit der völlig diversen Teams hat es dabei möglich gemacht, drei komplett neue Business Modelle zu entwickeln”, sagt Christof Kiefer, VCC-Organisator und Consultant.

Drei innovative Business-Modelle

Den Rahmen für die Vienna Case Challenge gaben Führungskräfte von Roland Berger und der RBI vor, die operative Leitung übernahmen Berater von Roland Berger, die mit den Geschäftsfällen des Kunden bereits vertraut sind. Folgende Themen wurden von den ausgewählten Studentinnen und Studenten in wenigen Stunden be- und ausgearbeitet. Dabei waren für die Teilnehmerinnen und Teilnehmer vor allem das Teambuilding in den heterogenen Gruppen, sowie die straffe Bearbeitungszeit herausfordernd.

1. Smart in-house data utilization
Dabei ging es um die Frage, wie die RBI ihre Inhouse-Data perfekt nutzen kann, um eine bessere Verbindung zum Kunden zu schaffen und damit auch Umsatz zu generieren. Kurz zusammengefasst beschäftigte sich das Ergebnis dieses Teams vor allem damit, wie man eine sehr enge Beziehung zwischen einer dritten Partei, der RBI und zwischen dem Kunden herstellt, um ihm dann durch Datenpunkte, vorausschauend gewisse (Kauf-)Vorschläge zu machen.

2. Intelligent Data Solutions
Das Thema der zweiten Gruppe war Smart Data. Banken sammeln sehr viele Informationen, doch auch Unternehmen haben Daten. ”Diese Datenbanken könnte man verknüpfen, um damit Geld zu machen”, sagt VCC-Teilnehmer Elias Kurta, der gerade seinen Master im Bereich Finance & Accounting an der WU macht. Gemeinsam mit seinem Team hat er identifiziert, welche potenziellen Partner dabei für die RBI interessant sind, um Datenbanken aus verschlüsselten Kundendaten für verschiedene Zwecke zu verkaufen.

3. Data marketplace
Gruppe Nummer drei hat sich ein Konzept rund um das Thema „Digital Marketplace” überlegt. Das damit beauftragte Studenten-Team hat ein Modell entwickelt, mit dem sie den Kunden den gesamten Prozess ihres Datenmanagements erleichtern wollen. Der Kunde soll seine bei der RBI gesammelten Daten selbst in einer App verwalten und gezielt an interessierte Unternehmen verkaufen können.

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Moderne, disruptive Themen

Das moderne Format macht es den an der Vienna Case Challenge teilnehmenden Studenten möglich, einen Tag als Berater bei Roland Berger zu durchleben und dabei mit einem echten Kunden an modernen, disruptiven Themen zu arbeiten. „Es ist extrem spannend den Konsumenten von morgen, den Millennials, zuzuhören. Heute sind drei Use Cases entstanden, die tatsächlich anwendbar sind und alle Teams haben qualitativ hochwertig gearbeitet. Am Siegerteam, der Gruppe Nummer zwei, hat uns die Teamperformance besonders gut gefallen. Auch die Präsentation war sehr gut, die Studenten haben proaktiv gearbeitet und sehr gut argumentiert”, sagt Vladimir Preveden, Managing Partner bei Roland Berger in Wien. Er betont zudem den Recruiting Aspekt, den die Case Challenges mit sich bringen. „Natürlich bietet die Veranstaltung für die RBI auch die Möglichkeit sich zukünftigen Arbeitnehmern vorzustellen und das gegenseitige Interesse abzuklären”, sagt Auftraggeber und Jurymitglied Hannes Cizek. Er ist Head of Group Digital Banking der Raiffeisen Bank International AG und hat sich gemeinsam mit Michael Höllerer, dem Generalbevollmächtigten der RBI, für das genannte Siegerteam entschieden. „Banken suchen heute generell nach Lösungen, wie sie Ökosysteme bespielen können, die über das traditionelle Bankgeschäft hinausgehen. Heute hatten wir die Chance, neue, externe Sichtweisen kennenzulernen”, betont Cizek. Für die RBI ist auch das Timing perfekt, da momentan auch unternehmensintern an genau diesen Themen gearbeitet wird. „Wir werden die Ergebnisse nun in die laufenden Projekte implementieren”, sagt der Head of Group Digital Banking. Michael Hilbert, Organisator der VCC Challenge ergänzt. “Mit der Kombination aus Uni, Corporate und Management Consulting haben wir wirklich ein sehr einzigartiges Format.“

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Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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