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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(c) Max Mauthner
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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.

(c) Max Mauthner

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.

Redaktionstipps

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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Anyconcept, AnyConcept, Automatiserung, Software testen,
(c) AnyConcept - Das AnyConcept-Team.

Rund 80 Prozent aller Unternehmen testen ihre Anwendungen und Software händisch. Entweder klicken sie sich mühsam durch ihre Software oder ihren Webshop, um zu sehen, was funktioniert und was nicht, oder sie coden sich ihre Tests. Beides langwierige, kostenintensive und mühsame Aufgaben. Das wissen Leander Zaiser, CEO, Manuel Weichselbaum, CTO, und Markus Hauser, die gemeinsam mit Kevin Intering und Pascal Goldschmied das KI-Startup AnyConcept gegründet haben.

AnyConcept und das Problem der No-code-Software

Die Founder haben sich deswegen dazu entschlossen eine Testautomatisierungs-Software zu entwickeln, um den Prozess für Unternehmen zu vereinfachen und günstiger zu gestalten.

Zaiser war sechs Jahre lang RPA-Experte (Robotics Process Automation) bei Raiffeisen und hat dort Automatisierungssoftware automatisiert. Der CEO musste dabei feststellen, dass vermeintliche No-code-Software ohne Entwicklungskompetenzen sich nicht erfolgreich einsetzen ließ. Für gelernte Softwareentwickler wiederum war das Arbeiten mit solch einer Anwendung keine attraktive Tätigkeit.

Weichselbaum indes forscht seitdem er 17 ist an Künstlicher Intelligenz. Und widmet sich dabei vor allem immer den aktuellen Herausforderungen der internationalen Forschung. Das passte hervorragend zu Zaisers erkanntem Problem: aktuelle Automatisierungssoftware ist zu komplex für Non-Coder und nicht attraktiv genug für Coder. Also fragten sich die Founder: Was, wenn man Automatisierung mit einem No-Code-Ansatz macht, mithilfe einer KI, die genau das tut, was man ihr auf dem Bildschirm zeigt? So war AnyConcept geboren.

Das Black Friday-Problem

“Jede Software, jeder Webshop, jede Applikation muss immer wieder getestet werden, ob sie richtig funktioniert. Und da sie auch ständig durch neue Updates von Entwicklern oder bei einem Webshop mit neuen Produkten gefüttert wird, verändern sich Applikationen dauerhaft. Das kann wieder zum Brechen der bisherigen Funktionen führen”, erklärt Hauser, ein per Eigendefinition fleischgewordenes Startup-Kind, das zuletzt Johannes Braith (Storebox) als rechte Hand begleiten und somit Entrepreneurship aus nächster Nähe beobachten und Mitwirken durfte.

Der Gründer präzisiert sein Argument mit einem Beispiel passend zum Black Friday. Jedes Jahr würden Unternehmen Milliarden US-Dollar verlieren, weil sie ihre Preise falsch definieren oder Prozente und Dollar verwechseln, ohne dass es wem auffällt. Außerdem könnten “Trilliarden US-Dollar” an Schäden durch fehlerhafter Software, die nicht richtig getestet wurde, vermieden und “50 Prozent der IT-Projektkosten” gesenkt werden, wenn Testen automatisiert mit No-Code abläuft, so seine Überzeugung.

“Durch unser KI-Modell, das ein User-Interface rein durch Pixeldaten, Mausklicks und Tastatureingaben erkennen und manövrieren kann, schaffen wir es Automatisierung No-Code zu gestalten”, sagt Hauser. “Das Ziel ist es unsere KI-Agenten zukünftig zum Beispiel einen Prozess wie UI-Software-Testing rein durch eine Demonstration, das bedeutet das Vorzeigen des Testfalles, automatisiert durchführen zu lassen. Sie werden sich dabei exakt so verhalten wie es ein Benutzer tun würde, orientieren sich nur an den Elementen des User-Interface und konzentrieren sich nicht auf den dahinterliegenden Code. Das ist unser USP.”

FUSE for Machine Learning

Dieses Alleinstellungsmerkmal fiel auch Google auf. Konkreter Google Cloud Storage FUSE for Machine Learning. Anfänglich noch ein Open Source-Produkt als “Linux Filesystem in Userspace” oder eben als “FUSE” tituliert, wurde die Software von Google in die Cloud integriert und hilft beim Verwalten von Unmengen von Trainingsdaten, Modellen und Kontrollpunkten, die man zum Trainieren und Bereitstellen von KI-Workloads benötigt.

Anwendungen können hierbei direkt auf die Cloud zugreifen (Anm.: anstatt sie lokal herunterzuladen); als wären sie lokal gespeichert. Es müssten zudem keine benutzerdefinierte Logik implementiert werden und es gebe weniger Leerlaufzeit für wertvolle Ressourcen wie TPUs und GPUs, während die Daten übertragen werden.

FUSE sei einfach ein Produkt für Unternehmen, so Weichselbaum weiter, um große Datenmengen bequem zu verwalten und sie verfügbar zu machen: “Wir verwenden es, um viele Terrabytes von Daten auf der Cloud zu lagern, was am Computer nicht möglich ist”, sagt er.

Google sagt Hallo

Weil AnyConcept das Service von FUSE sehr intensiv nutzte, wurde Google auf die Grazer aufmerksam. Und hat konkret nachgefragt, was sie für einen Use-Case mit ihrem Angebot entwickelt haben. “Wir waren einer der ersten, die das genutzt haben, um effizient unsere KI-Agents zu trainieren“, sagt Weichselbaum. “Das Produkt von Google ist ein Teil unserer Datenverarbeitung und des Trainings unserer ganz spezifischen KI und Google wollte wissen, warum und wie wir das so intensiv verwenden. Das hat dazu geführt, dass wir unsere Ideen für Produktverbesserungen und Skripts mit ihnen teilen durften.“

AnyConcept und seine Konzepte

Das Ziel von AnyConcept ist es, ein Foundation-Modell nicht für Texte oder Bilder, sondern für Interaktionen mit dem User-Interface zu entwickeln.

Im Detail reicht hierbei eine Demonstration von einem solchen Interface und AnyConcept analysiert es mit neuronalen Netzwerken. Es erkennt Strukturen, die das Startup seinem Namen getreu “Konzepte” nennt und die auf breites Wissen aufbauen, wie man mit einem Computer interagiert.

“So ein Konzept wäre etwa ein ‘Button’ auf einer Website”, erklärt es Zaiser in anderen Worten. “Die KI versteht dann, dass man ihn anklicken kann und was danach passiert. Oder wie lange eine Website braucht, sich zu öffnen und wie sie aussieht.”

Aktuell forscht AnyConcept an der Generalisierungsfähigkeit ihres Netzwerkes. Zaiser dazu: “Wir testen unsere KI bereits mit Pilotkunden bei der Anwendung von Software-Testautomatisierung und bekommen großartiges Feedback.”

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