Interviews
Rishi Chohan, US-CEO von GFT Technologies – Interview-Reihe
Rishi Chohan, US-CEO von GFT Technologies, ist ein erfahrener Digitalisierungsführer mit über 20 Jahren Erfahrung in der Software- und Dienstleistungsbranche, einschließlich Positionen bei Ernst & Young und SoftServe. Seit er 2025 das Ruder übernommen hat, konzentriert er sich darauf, die AI-getriebene Strategie von GFT im gesamten US-Markt auszubauen, indem er die Beziehungen zu Finanzinstituten, Herstellern und Technologiepartnern stärkt und Legacy-Systeme für die AI-Bereitschaft modernisiert.
GFT Technologies ist ein globales Digitalisierungs- und Software-Engineering-Unternehmen, das auf AI, Cloud-Modernisierung und Plattform-Innovationen für die Banken-, Versicherungs- und Fertigungsbranchen spezialisiert ist. Gegründet 1987 und mit Niederlassungen in über 20 Ländern bringt GFT mehr als 12.000 Fachleute zusammen. Die Arbeit des Unternehmens wird von fünf Kernwerten geleitet: Caring, Committed, Collaborative, Courageous und Creative.
Sie haben bei großen Institutionen wie EY und SoftServe Transformationen geleitet, aber die Übernahme der Position des US-CEO bei GFT während eines entscheidenden AI-Shifts ist eine besondere Herausforderung. Was hat Sie persönlich zu dieser Gelegenheit hingezogen – und was begeistert Sie am meisten an der Gestaltung des nächsten Kapitels von GFT?
Von Anfang an meiner Gespräche mit GFT wurde mir klar, dass das Unternehmen in der Lage war, gemeinsame Branchenherausforderungen anders anzugehen als sogar die etabliertesten Digitalisierungsspieler. Es war offensichtlich, dass das Unternehmen eine Finanzdienstleistungs-Großmacht war, sowohl in Bezug auf seine technische Expertise als auch – vielleicht noch wichtiger – sein tiefes Branchenwissen. Das Team, mit dem ich zusammenarbeiten würde, verfügte über Kenntnisse, die möglicherweise sogar die Finanzinstitute selbst übertrafen.
Als wir weiter sprachen, bildete ich schnell eine Vision davon, wie ich diese Gelegenheit nutzen würde, um Finanzdienstleistungsunternehmen für ihre eigene AI-Zukunft zu transformieren, während GFT gleichzeitig seine eigene AI-zentrierte Transformation durchläuft.
Jetzt, da ich einige Monate innerhalb des Unternehmens gearbeitet habe, habe ich meine anfänglichen Vermutungen bestätigt: Die Tatsache, dass wir an der Schnittstelle zwischen technischer Expertise, tiefem Finanzwissen und umfassender AI-Erfahrung stehen, versetzt uns in eine sehr einzigartige Position, um Legacy-Geschäftsmodelle und -Ansätze neu zu erfinden – entweder von Grund auf oder Stück für Stück. Es ist ein “Wähle-dein-eigenes-Abenteuer”-Ansatz, um eine Branche zu stören, die reif für eine Störung ist, und ich bin froh, ein Teil davon zu sein.
GFT befindet sich auf einer fünfjährigen Reise, um zu einem vollständig AI-zentrierten Unternehmen zu werden. Was sieht das intern bisher aus?
Es gibt vier große Bereiche, die wir angehen. In groben Zügen sind das:
- Überprüfung unserer Prozesse und Betriebe, um zu bestimmen, wie und wo AI die Teammitglieder erhöhen kann.
- Bestimmung von Gelegenheiten, die wir kurzfristig nutzen können, sowie das, was wir langfristig aufbauen müssen. Dazu gehört die Identifizierung von Bereichen, in denen Mitarbeiter AI in ihren täglichen Aufgaben nutzen können, während wir gleichzeitig an einem umfassenderen Roadmap arbeiten, der die Betriebe im Laufe der Zeit beeinflusst.
- Anwendung unserer eigenen proprietären generativen AI-Lösung, um unsere Software-Entwicklung für unsere Kunden zu skalieren und sie schneller auf den Markt zu bringen. Wir haben bereits Produktivitätssteigerungen zwischen 30 % und 90 % gesehen, je nach Projekt, als direkte Folge der Implementierung dieser AI, um neue Dienstleistungen und Angebote zu liefern.
- Ausbildung unserer Mitarbeiter während des Übergangs, um sicherzustellen, dass es ihnen klar ist, wo AI eingesetzt werden kann und wo sie mit ihr wachsen können, um die Evolution des Unternehmens zu unterstützen.
Können Sie spezifische Beispiele oder Use Cases nennen, die die Auswirkungen von GFTs generativer AI-Lösung, insbesondere im Finanzsektor, veranschaulichen?
Ein gutes aktuelles Beispiel, auf das ich hinweisen kann, ist eine neue Lösung, die wir für Banken und private Kapitalgesellschaften entwickelt haben. Wir bauten einen generativen AI-Assistenten, der Kreditrisiken bewertet, um wichtige Kreditentscheidungen zu treffen – in exponentiellem Maßstab. Das neue Tool setzt automatisch riesige Mengen an Finanzdaten zusammen, um Kreditberichte zu erstellen, und reduziert die Zeiträume von Stunden und sogar Tagen auf nur wenige Minuten, während es gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt. Indem wir Zeit bei der Erstellung von Berichten sparen (wir sagen 40 %, aber das ist konservativ), können Kreditanalysten nun ihre Aufmerksamkeit auf die Bewertung komplexer Risikobewertungen konzentrieren.
Dies löst ein großes Problem, da in der Kreditbranche jede Sekunde zählt – aber wenn man zu schnell vorgeht, kann es zu menschlichen Fehlern kommen, und ein einzelner Überblick kann wichtige Kreditentscheidungen beeinflussen.
Da es Tage manueller Arbeit erfordert, um einen Risikobericht zu erstellen, war die einzige Möglichkeit, wie Unternehmen historisch schneller agieren konnten, ohne Mitarbeiter zu überlasten und Fehler zu riskieren, die Skalierung von Teams. Jetzt kann mit dieser neuen generativen AI-Ansatz Finanzinstitute Kreditentscheidungen schneller mit höherer Zuverlässigkeit treffen.
Ein weiteres aktuelles Beispiel stammt von dem größten Versicherungsunternehmen in Brasilien, das unsere proprietäre AI-Tool nutzte, um Schwachstellen in ihrem Code zu identifizieren und Cyber-Angriffe zu verhindern, bevor sie auftreten.
Dies ist kritisch, da große Finanzinstitute besonders anfällig für Hacker sind – und dieses Versicherungsunternehmen insbesondere täglich eine Reihe von Angriffen erlebte. Obwohl sie ein großes Team hatten, das darauf abzielte, potenzielle Lecks zu entdecken, bevor sie auftraten, konnten Hacker aufgrund der enormen Anzahl von Schwachstellen dennoch durch die Verteidigungslücken schlüpfen.
GFTs AI-Lösung kann Anomalien 90 % schneller identifizieren als die Entwicklerteams zuvor. Darüber hinaus kann die AI-Lösung, sobald identifiziert, automatisch die Schwachstellen im Code beheben, um Angriffe zu verhindern, und den Prozess um 66 % beschleunigen.
Beide Fähigkeiten zusammen repräsentierten Effizienzgewinne von bis zu 30 % im gesamten Entwicklungszyklus in nur 3-4 Monaten.
Mit Ihrer Erfahrung bei der Leitung von Engagements für Top-Banken wie JPMC, Morgan Stanley und Citibank, wie passen Sie GFTs AI-Strategie an, um die hyper-spezifischen Bedürfnisse der US-amerikanischen Finanzinstitute zu erfüllen?
Aus meiner Arbeit mit Top-Banken und innerhalb mehrerer Facetten des Finanzsektors bin ich mir des Potenzials bewusst, das AI für Finanzinstitute darstellt. Die Kenntnisse, die ich mitbringe, ergänzen die 35-jährige Erfahrung von GFT im Finanzsektor.
Im Laufe der Jahre habe ich erste Hand die gemeinsamen Herausforderungen gesehen, die bei den Projekten auftauchen, an denen ich das Privileg hatte zu arbeiten, sowie die nuancierten Schmerzpunkte, mit denen einzelne Unternehmen konfrontiert sind. Durch die Fähigkeit, diese Makro-Trends und ihre Auswirkungen auf die Branche im Allgemeinen und spezifische Unternehmen zu sehen, habe ich ein sehr klares Verständnis davon, wie und wo AI eingesetzt werden kann. Branchenübergreifend haben Herausforderungen wie Geldwäsche, Betrug, Kundenidentifizierung und komplexe Kreditberichte Institutionen seit Jahren geplagt.
Zum Beispiel integriert GFT Google Vertex AI in eine führende Bank, um ihre Betrugsbekämpfung zu verbessern. Obwohl die Technologie normalerweise nicht für diesen Zweck verwendet wird, benötigte das Institut eine Lösung, die leicht in seine komplexen Systeme integriert werden konnte. Um diese Anfrage zu unterstützen, hilft GFT der Bank, Google Vertex auf gemeinsame Muster zu trainieren, um potenziellen Betrug zu identifizieren und Maßnahmen auszulösen, um ihn zu verhindern.
Darüber hinaus arbeitet GFT mit AWS zusammen, um AI-getriebene Lösungen für Banken zu entwickeln. In Singapur haben wir einen benutzerdefinierten Anti-Geldwäsche-Prozess entwickelt, der von AI angetrieben wird.
Aus der Perspektive der GFT-Strategie arbeite ich daran, das richtige Gleichgewicht zwischen der Weiterentwicklung unserer eigenen proprietären AI-Lösungen und denen, die wir für Kunden zusammen mit unseren langfristigen Technologiepartnern wie Google und AWS entwickeln, zu finden.
GFT strebt danach, ein globaler Leader im verantwortungsvollen AI-Einsatz zu werden. Welche Sicherheits-, Transparenz- und Regulierungsrahmen setzen Sie um, um Sicherheit, Transparenz und regulatorische Konformität, insbesondere in hoch regulierten Sektoren, zu gewährleisten?
Verschiedene Finanzinstitute folgen unterschiedlichen Vorschriften; derzeit gibt es keinen einheitlichen Sicherheitsrahmen, wenn es um AI geht. Das bedeutet, dass wir, um für jeden Kunden konform und sicher zu bleiben, an die spezifischen Regeln des jeweiligen Unternehmens anpassen.
Die Lösungen, die wir bereitstellen, sind leicht anpassbar. Bevor wir sie starten, stellen wir sicher, dass wir mit den Vorschriften und Regeln vertraut sind, die mit diesem spezifischen Institut verbunden sind, und passen die Lösung entsprechend an, um deren Umgebung zu erfüllen. Auf diese Weise entstehen keine Sicherheits- oder Regulierungsprobleme.
Neben der Anpassung unserer Lösungen an die regulatorischen Anforderungen verschiedener Unternehmen folgen wir auch Branchenregulierungen wie der DSGVO in Europa.
Sie werden als datengetriebener, handlungsorientierter Führer beschrieben. In der Praxis, wie fördern Sie diese Kultur innerhalb eines so großen Unternehmens – insbesondere eines, das einer schnellen AI-Transformation unterliegt?
Der erste Schritt bei der Förderung einer datengetriebenen Kultur innerhalb eines Unternehmens besteht darin, sicherzustellen, dass jedes Mitglied den Nutzen versteht, auf diese Weise zu arbeiten.
Um ein Unternehmen erfolgreich zu betreiben, benötigen Teams Zugang zu den Unternehmensdaten. Dies gibt einen Einblick in das, was funktioniert und was nicht, und kann Prognosen über wahrscheinliche Ergebnisse für verschiedene Szenarien liefern. Mit diesen Daten ist es viel einfacher, Entscheidungen zu treffen, die für das Unternehmen richtig sind.
Um dies zu demonstrieren, ist es wichtig, durch Beispiel voranzugehen und zu zeigen, wie datengetriebene Entscheidungen einen sinnvollen Wandel herbeiführen können, der allen im Unternehmen zugutekommt. Zum Beispiel, wenn Vertriebsdaten zeigen, dass die Konversionsrate niedrig ist, wissen wir, dass dies ein Bereich ist, der Aufmerksamkeit benötigt, und können eine Strategie entwickeln, um diese Herausforderung zu beheben. Sobald die vorteilhaften Ergebnisse einer datengetriebenen Kultur klar sind, ist es für Teams im gesamten Unternehmen einfacher, diese Praxis nahtlos zu übernehmen.
Insbesondere während einer schnellen AI-Transformation ist Datenanalyse essentiell, um zu verstehen, wie der Wandel funktioniert und wo möglicherweise Bereiche für Verbesserungen bestehen.
Jenseits der Bankenbranche, wie wendet GFT seine AI-Strategie auf andere Sektoren wie die Fertigungsindustrie an? Gibt es einzigartige Herausforderungen oder Chancen bei der Übertragung von Erkenntnissen aus dem Finanzsektor auf industrielle Anwendungen?
In der Fertigungsindustrie hat GFT eine starke Partnerschaft mit Google. Zusammen haben wir im Laufe des letzten Jahres AI-Use-Cases speziell für die Fabrikflächen von Herstellern entwickelt.
Im letzten Jahr haben wir die Implementierung von Google Clouds Manufacturing Data Engine (MDE) bekannt gegeben, die AI-Fähigkeiten wie visuelle Produktionslinien-Inspektion, prädiktive Maschinenwartung und Produktionsprognose ermöglicht. Jetzt, in diesem Jahr, haben wir unsere nächste Reihe von Anwendungen vorgestellt, die auf Google’s Gemini-Modellen basieren, einschließlich der Fähigkeit, die Ursache von Fehlern und Defekten zu bestimmen, visuelle Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, organisationsumfassende Daten in natürlicher Sprache abzufragen, und die Fähigkeit, Tausende von Maschinenschulungshandbüchern in avatar-geführte Video-Demonstrationen umzuwandeln.
Wenn es darum geht, Erkenntnisse aus dem Finanzsektor auf industrielle Anwendungen zu übertragen, geht es weniger um die Branche selbst und mehr um Entdeckungen im Code. In jeder Branche sind Erkenntnisse über Code-Entwicklung und Software-Lebenszyklen wichtig und übertragbar – der Code mag unterschiedliche Dinge erstellen und tun, aber bestimmte Hindernisse oder Herausforderungen bei der Software-Entwicklung sind universell. Wir nutzen, was wir in jedem Projekt lernen, sei es für Finanzinstitute oder Hersteller, um tieferes Verständnis in unser nächstes Projekt zu bringen.
Mit strategischen Partnerschaften mit NVIDIA, AWS und Google Cloud, was sehen Sie als die nächste Evolution von GFTs Ökosystem-Ansatz? Werden vertikal-spezifische AI-Produkte gemeinsam entwickelt oder unabhängig aufgebaut?
Wir haben bereits begonnen, sowohl gemeinsam als auch unabhängig AI-Lösungen zu entwickeln. Die von uns mit Google Cloud entwickelten AI-Use-Cases für die Fertigungsindustrie sind nur der Anfang unserer Arbeit, um die Fabrikflächen zu automatisieren. Wir planen auch, bald finanziell spezifische AI-Use-Cases zu veröffentlichen, die wir mit AWS für US-Banken entwickelt haben.
Darüber hinaus erweitern wir kontinuierlich unsere unabhängig entwickelte generative AI-Lösung für die Software-Entwicklung.
GFTs Fünf-Jahres-Strategie umfasst ehrgeizige Ziele: 1,5 Mrd. Euro Umsatz zu erzielen und zu einem anerkannten AI-Marktführer zu werden. Wenn Sie auf 2029 blicken, welche Meilensteine oder Signale werden Ihnen zeigen, dass das Unternehmen wirklich auf dem richtigen Weg ist?
Unsere beiden wichtigsten Meilensteine, die wir erreichen müssen, drehen sich um Kultur und Lösungen.
Erstens müssen wir die Einstellung und die harten Fähigkeiten aller im Unternehmen so verändern, dass AI im Vordergrund unseres Handelns steht. Dies ist nicht nur auf unser technisches Personal beschränkt; jedes Teammitglied, sei es ein Entwickler, ein Vertriebsmitarbeiter oder ein Marketingspezialist, wird umfassend auf die Nutzung unserer AI-Lösungen geschult.
Zweitens messen wir den Erfolg an den hochwertigen Dienstleistungen, die wir unseren Kunden liefern. In den nächsten fünf Jahren hoffen wir, den Anteil der Projekte zu sehen, in die AI eingebettet ist, sowohl in den Dienstleistungen als auch in den Produkten, die wir liefern, steil ansteigen zu sehen.
Wir haben bereits bedeutende Fortschritte auf beiden Ebenen gesehen, mit einem großen Teil unseres Personals, das bereits geschult ist und AI intern nutzt, sowie einem zunehmenden AI-Anteil in den Projekten, an denen wir arbeiten. Diese grundlegenden Ziele sind essentiell, um eine starke Grundlage zu schaffen. Bei GFT wissen wir, dass AI in den kommenden Jahren weiterentwickelt werden wird, und der einzige Weg, um dabei zu bleiben, ist, sich jetzt vorzubereiten.
Zum Schluss, jetzt, da Sie einige Monate in der Rolle sind – was hat Sie am meisten über GFTs Kultur oder Fähigkeiten überrascht? Und was ist ein Missverständnis, das die Menschen immer noch über die AI-Transformation im Unternehmen haben, das Sie korrigieren möchten?
Ich kann nicht genug betonen, wie tief die Finanzdienstleistungs- und Technik-Expertise ist, die gleichzeitig bei GFT koexistiert. Dies versetzt uns in die Lage, nicht nur Ideen umzusetzen, die Organisationen uns vorbringen, sondern sie aufgrund unserer Erfahrung mit Banken auf der ganzen Welt zu leiten. Wir legen langfristige Visionen vor, die oft viel größer sind – mit viel mehr Umsatzpotenzial – als das, was sie selbst entwickelt hätten. Je mehr ich über die vergangenen und aktuellen Arbeiten von GFT in verschiedenen Regionen lerne, desto mehr wird mir bewusst, dass es wenige Bereiche in der Branche gibt, die GFT nicht berührt hat.
Ich würde sagen, dass ein Missverständnis über die AI-Transformation im Unternehmen besteht, dass es nur Hype ist. Das ist etwas, das Organisationen oft sich selbst erzählen, um sich Zeit zu kaufen, um es zu verstehen. Je früher Organisationen akzeptieren, dass AI hier, um zu bleiben, ist und alles verändern wird, wie sie es tun – auf eine gute Weise –, desto früher können sie mit der Realisierung seines Potenzials in sehr kleinen und sehr großen Wegen beginnen.
Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten GFT Technologies besuchen.
