Embedded finance is revolutionising the way financial services are delivered, enabling the seamless integration of financial products into everyday, nonfinancial contexts. As regulatory frameworks evolve, and advancements in technologies like application programming interfaces (APIs) and artificial intelligence accelerate, embedded finance is becoming an indispensable pillar of modern financial ecosystems. This paper analyses the factors driving the rapid expansion of embedded finance and highlights its growing significance in today’s digital economy. By focusing on the success criteria that are crucial for the effective implementation and long-term sustainability of these solutions, the research provides a comprehensive guide for financial institutions and partners alike. Through an empirical analysis of various use cases, the study uncovers the most promising applications and identifies the main factors that are driving the success of embedded finance initiatives. As this innovative approach continues to gain momentum, it opens up vast opportunities for growth and innovation, offering the potential to reshape how financial services are integrated into both consumer and business ecosystems, driving efficiency and enhancing the user experience.
We propose a lean and functional transaction scheme to establish a secure delivery-versus-payment across two blockchains, where a) no intermediary is required and b) the operator of the payment chain/payment system has a small overhead and does not need to store state. The main idea comes with two requirements: First, the payment chain operator hosts a stateless decryption service that allows decrypting messages with his secret key. Second, a "Payment Contract" is deployed on the payment chain that implements a function transferAndDecrypt(uint id, address from, address to, string keyEncryptedSuccess, string keyEncryptedFail) that processes the (trigger-based) payment and emits the decrypted key depending on the success or failure of the transaction. The respective key can then trigger an associated transaction, e.g. claiming delivery by the buyer or re-claiming the locked asset by the seller.
Das sich aufgrund der Digitalisierung ständig ändernde Kundenverhalten sowie die sich immer weiter entwickelnden Digitalisierungsmöglichkeiten stellen auch den Bankensektor vor große Herausforderungen. Waren die von der Digitalisierung betroffenen Abteilungen innerhalb einer Bank in der Vergangenheit häufig jene mit Kundenkontakt, sind es mittlerweile fast alle Bereiche, welche durch die Digitalisierung einen notwendigen Veränderungsprozess erfahren. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken ihre gesamte Wertschöpfungskette und die damit verbundenen Funktionen in Bezug auf eine mögliche Digitalisierung überdenken. In diesem Zuge sind es unter anderem auch personelle Maßnahmen, die aufgrund der Digitalisierung rationalisiert werden. So wird aufgrund der digitalen Umgestaltung der Bankorganisation auch das Personalmanagement digitalisiert und stellt neue Anforderungen an die Banken und ihre Mitarbeitenden. Dabei entwickelt sich der Grad der Digitalisierung der jeweiligen Abteilung meistens in Anlehnung an den gesamten Digitalisierungsgrad der jeweiligen Bank. So werden es vor allem die Bereiche Prozessdigitalisierung innerhalb der Personaladministration und Digitalisierung der Personalentwicklung sein, welche sich innerhalb des Bereiches Human Resources einer Bank in Bezug auf den Digitalisierungsgrad verändern.
English Abstract: The responsible use of artificial intelligence (AI) requires clear ethical guidelines in companies and organizations. These samples serve only as general guidance. Each company must create its own company-specific guidelines based on these principles.The reason for this is that the use of AI entails risks that must be minimized through clear specifications and processes. Potential risks that come with the use of AI are, for example, non-transparent decision-making, violation of personal rights, bias and discrimination or distortion of data. To avoid such risks, specific guidelines are required that are reflect the specific circumstances of each company.The templates presented here (both in English and in German) provide a general framework, but still need to be enriched with industry- and company-specific aspects. Each company should define its own detailed guidelines for its AI use based on a thorough risk analysis. This is the only way to ensure an ethically justifiable and socially acceptable approach to this technology.German Abstract: Der verantwortungsvolle Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) erfordert klare ethische Leitlinien in Unternehmen und Organisationen. Die vorliegenden Muster dienen dabei nur als allgemeine Orientierungshilfe. Jedes Unternehmen muss basierend auf diesen Grundsätzen eigene firmenspezifische Richtlinien erstellen.Der Grund hierfür ist, dass der Einsatz von KI auch Risiken birgt, die es durch klare Vorgaben und Prozesse zu minimieren gilt. Mögliche Problemfelder beim Einsatz von KI sind beispielsweise intransparente Entscheidungsfindung, Verletzung von Persönlichkeitsrechten, Diskriminierung und Verzerrung von Daten. Um solche Gefahren zu vermeiden, braucht es spezifische Leitlinien, die auf die konkreten Gegebenheiten des Unternehmens zugeschnitten sind.Die hier vorgestellten Muster bieten einen generellen Rahmen, müssen aber noch mit branchen- und unternehmensspezifischen Aspekten angereichert werden. Jedes Unternehmen sollte basierend auf einer eingehenden Risikoanalyse eigene detaillierte Richtlinien für seinen KI-Einsatz definieren. Nur so kann ein ethisch vertretbarer und gesellschaftlich akzeptierter Umgang mit dieser Technologie gewährleistet werden.
Zusammenfassung Weit überwiegend sind Regulierungsziele nicht unmittelbar in den Gesetzestexten kodifiziert. Etwas mehr Klarheit verschafft der Blick in deren Begründungen. Ungeachtet einer Vielzahl hinzu gekommener Aufsichtsinstrumente und -methoden bleiben für lange Zeit die wesentlichen Ziele seit Einführung des KWG 1961 unverändert. Erst am jüngeren Ende zeigen sich vermehrte Anzeichen für eine Ausweitung von Regulierungszielen. Anhand einer Skizze von Desiderata für eine Regulierung (Notwendigkeit, Wirksamkeit und Effizienz) wird geprüft, ob Vorschriften de lege lata oder de lege feranda diesen Anforderungen genügen.
