Von 77.777€/MWh zu 7.000 MW Unterdeckung … und wieder zurück

Als Reaktion auf steigende Flexibilitätskosten in den kurzfristigen Deutschen Strommärkten wurde 2018 (wiederholt) das sog. Mischpreisverfahren für Regelleistungsauktionen eingeführt. Dieses führte zu einer Subvention des kurzfristigen Strombezugs gegenüber den vorgeschalteten Märkten und einer extremen Suppression der Flexibilitätskosten, so dass der finanzielle Anreiz, sich als BKV netzdienlich zu verhalten, weitestgehend eliminiert wurden. Die katastrophalen Folgen für die Versorgungssicherheit haben wir damals beschrieben.

CO2 braucht einen Preis – aber welchen? Und kann ich mit Karte zahlen?

In jüngster Vergangenheit hört man vermehrt Rufe danach, dass “CO2 einen Preis brauche”. Gemeint ist natürlich die Emission von CO2, die bepreist werden soll. Dies ist daher gerecht und sinnvoll, da mit der Klimaaktivität von CO2 Veränderungen einhergehen, die anderswo im Erwartungswert zu Kosten führen. Als Beispiel sei hier ein geringerer Wert von Agrarflächen aufgrund geringerer Produktivität oder Anpassungskosten bei steigenden Meeresspiegeln oder vermehrten Extremwetterlagen genannt. Da CO2 jedoch bei nahezu allen zivilisatorischen Prozessen (Wärmeerzeugung, Stromerzeugung, Mobilität, Nahrungsmittelanbau, Produktion von Gütern etc.) entsteht, ist es nicht möglich die Emission zum jetzigen Zeitpunkt komplett zu unterbinden. Der Emission einen zusätzlichen Preis zu geben, wodurch der vom Emittenten erzielte Vorteil, der auf Kosten der Allgemeinheit geht, “abgeschöpft” wird, macht also volkswirtschaftlich absolut Sinn. Aber was ist nun ein fairer Preis für CO2 Emissionen und mit welchen Instrumenten kann die Umsetzung am besten gelingen? 

Wie Künstliche Intelligenz die Bereiche Risk Management und Compliance in der Finanzbranche beeinflusst

Der technologische Umbruch, der durch die Digitalisierung eingeleitet wurde, hat zweifellos den Finanzsektor erreicht. Künstliche Intelligenz bietet dabei die Möglichkeit der Prozessoptimierung, die weit über den Einsatz von virtuellen Assistenten oder Chatbots hinausgeht. Es wird erwartet, dass die Robotic Process Automation bis 2024 einen globalen wirtschaftlichen Einfluss von 6,7 Billionen US-Dollar und ein globales Marktpotenzial von 8,75 Milliarden US-Dollar haben wird. In einem solchen Szenario werden auch die Risiko- und Compliance-Sektoren von Finanzinstituten die Vorteile eines Einsatzes von KI nutzen können. Erste Anwendungen wie HSBCs Quantexa oder Deutsche Bank Alpha-Dig-Plattform werden bereits eingesetzt.

Die gegenwärtigen und zukünftigen Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Verlagsbranche

Sich mit gegenwärtigen und zukünftigen Auswirkungen der Tiefen Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen, wird angesichts der wachsenden Zahl von Verlagen, die in sie eintauchen und ihre Potenziale geschickt nutzen, immer entscheidender – damit Sie und Ihr Unternehmen nicht erfolglos stranden.

Wie Künstliche Intelligenz die Customer Experience in der Finanzindustrie optimieren kann

Die Customer Experience ist in der Finanzbranche von entscheidender Bedeutung. Denn finanzielle Themen begleiten uns Menschen und täglich auf sehr persönliche und wichtige Weise. Da immer mehr Finanzdienstleistungen online angeboten werden, erhalten die Kunden gleichzeitig einen besseren Zugang und verlieren die persönliche Verbindung, auf die sie sich zuvor verlassen haben. Digital Banking erschwert es den Kunden häufig, Antworten auf komplexe Fragen zu erhalten, und bindet sie weniger an eine bestimmte Institution, was zu einem fragmentierten Marktplatz führt. Die Fortschritte in der KI beginnen dies zu ändern, und die Technologie bietet eine Reihe von Möglichkeiten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses in der Finanzindustrie, sowohl online als auch offline.

Wie Künstliche Intelligenz Geschäftsprozesse in der Finanzindustrie verändert

Mit riesigen Mengen an qualitativ hochwertigen Daten und einem ausgeprägten Innovationsgeist ist die Finanzdienstleistungsbranche führend bei der Implementierung von Lösungen auf Basis der Künstlichen Intelligenz (KI). Im Moment sehen wir KI vor allem in kundennahen Bereichen wie zum Beispiel zur Erhebung von Customer Insights oder der Verbesserung der Customer Experience. US-Amerikanische Kreditinstitute wie Wells Fargo und Bank of America kann man sich mit zu den Vorreitern zählen, wenn es um den erfolgreichen Einsatz von KI-Chatbots und virtuelle Assistenten geht. Aber auch hinter den Kulissen im Back Office profitieren Mitarbeitende in administrativen Prozessen, Telefonbanking oder HR von der Fähigkeit der KI, die es ermöglicht fundierte Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu verbessern und Risiken zu reduzieren.

Wie sich Künstliche Intelligenz auf Customer Insights für Ihr Finanzinstitut auswirkt

In der heutigen digitalen Zeit sind Wissens- und Informationsvorsprünge oft marginal. Doch wer das Wissen über seine eigenen Kunden hat und systematisch nutzt, kann einen enormen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb haben. Auch die strategische Frühaufklärung ist besonders relevant, um frühzeitig auf Entwicklungen im Unternehmensumfeld aufmerksam zu werden und diese zu bewerten. Künstliche Intelligenz ist eine der Entwicklungen, die längst in der Gesellschaft angekommen ist. Über digitale Assistenten wie „Siri“, „Cortana“ oder „Alexa“ sind sie längst Teil unseres Alltags geworden. Selbstverständlich findet die Künstliche Intelligenz auch in der Finanzbranche immer weiter Einzug. Zum einen, weil die Finanzindustrie seit jeher eine Schlüsselrolle in der Digitalisierung und Innovationen einnimmt. Zum anderen, da Spitzen-Akteure in der Finanzwelt immer schon an den nächsten Schritt denken sollten – oder ihn im besten Fall sogar voraussagen können. Womit wir schon bei einem zentralen Anwendungsbereich der Künstlichen Intelligenz wären.

Warum ein ausgeglichener Bilanzkreis wichtiger wird

Lange Zeit war Bilanzkreistreue, also die Maxime, seinen Verbrauch oder Generation exakt mittels Handelsfahrplänen auszugleichen, für viele Bilanzkreisverantwortliche (BKV) und Entscheider von eher untergeordneter Relevanz. Durch liquide und ausreichend effiziente Märkte wurde sichergestellt, dass im Normalfall keine statistische Preisdifferenz zwischen den nacheinandergeschalteten physikalischen Märkten (Weekahead, DayAhead, Intraday und Balancing) entstand – und somit BKV, die keine marktbeherrschende Größe haben in der Regel ökonomisch gut damit fuhren, längerfristige Fahrpläne einzukaufen und keinen besonderen Fokus auf Forecasting und kurzfristiges Balancing zu legen. Hierdurch wurden trotz steigendem Anteil an erneuerbaren Energien am Strommix sinkende Regelenergiekosten verzeichnet und eine sehr gute Bilanzierung des gesamteuropäischen Netzes erreicht.