Rishi Chohan, US-CEO von GFT Technologies – Interview-Serie

Rishi Chohan, US-CEO von GFT Technologies, ist ein erfahrener Digitalisierungsexperte mit über 20 Jahren Erfahrung in der Software- und Dienstleistungsbranche, einschließlich Positionen bei Ernst & Young und SoftServe. Seit seinem Amtsantritt im Jahr 2025 hat er sich auf die Skalierung der AI-getriebenen Strategie von GFT in den USA konzentriert, indem er die Beziehungen zu Finanzinstituten, Herstellern und Technologiepartnern gestärkt und Legacy-Systeme für die AI-Bereitschaft modernisiert hat.

GFT Technologies ist ein globales Digitalisierungs- und Software-Engineering-Unternehmen, das auf AI, Cloud-Modernisierung und Plattform-Innovation für die Banken-, Versicherungs- und Fertigungsbranchen spezialisiert ist. Gegründet im Jahr 1987 und mit Niederlassungen in über 20 Ländern, bringt GFT mehr als 12.000 Fachleute zusammen. Seine Arbeit wird von fünf Kernwerten geleitet: Caring, Committed, Collaborative, Courageous und Creative.

Sie haben Transformationen bei großen Institutionen wie EY und SoftServe geleitet, aber die Übernahme der Position des US-CEO von GFT während eines entscheidenden AI-Shifts ist eine besondere Herausforderung. Was hat Sie persönlich zu dieser Gelegenheit hingezogen – und was begeistert Sie am meisten daran, GFTs nächstes Kapitel zu gestalten?

Von Beginn meiner Gespräche mit GFT an erkannte ich, dass das Unternehmen in der Lage war, gemeinsame Branchenherausforderungen auf eine Weise anzugehen, die sich von den etablierten Digitalisierungsspielern unterschied. Es war klar, dass das Unternehmen ein Finanzdienstleistungs- Powerhouse war, sowohl in Bezug auf seine technische Expertise als auch – vielleicht noch wichtiger – seine tiefere Branchenkenntnis. Das Team, mit dem ich zusammenarbeiten würde, verfügte über Kenntnisse, die möglicherweise sogar die der Finanzinstitute selbst übertrafen.

Als wir weiter sprachen, entwickelte ich schnell eine Vision dafür, wie ich diese Gelegenheit nutzen würde, um Finanzdienstleistungsunternehmen für ihre eigene AI-Zukunft zu transformieren, während GFT gleichzeitig seine eigene AI-zentrierte Transformation durchläuft.

Mittlerweile habe ich nach einigen Monaten der Arbeit innerhalb des Unternehmens meine anfänglichen Vermutungen bestätigt: Die Tatsache, dass wir an der Schnittstelle zwischen technischer Expertise, tiefer Finanzkenntnis und umfassender AI-Erfahrung stehen, stellt 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 zur Disruption einer Branche, die reif für Disruption ist, und ich bin froh, Teil davon zu sein.

GFT befindet sich auf einem fünfjährigen Weg, um ein vollständig AI-zentriertes Unternehmen zu werden. Wie sieht das intern aus?

Es gibt vier wichtige Bereiche, die wir angehen. In groben Zügen sind dies:

1. Wir prüfen unsere Prozesse und Betriebe, um zu bestimmen, wie und wo AI unsere Teammitglieder unterstützen kann.
2. Wir bestimmen Chancen, 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 einen umfassenderen Roadmap ausführen, der unsere Betriebe im Laufe der Zeit beeinflusst.
3. Wir wenden unsere eigene proprietäre generative AI-Lösung an, um unsere Software-Entwicklung für unsere Kunden zu skalieren und sie schneller auf den Markt zu bringen. Wir haben bereits Produktivitätssteigerungen von 30 bis 90 % je nach Projekt als direkte Folge der Implementierung dieser AI zur Bereitstellung neuer Dienstleistungen und Angebote gesehen.
4. Wir bilden unsere Mitarbeiter während des Übergangs weiter, 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 Anwendungsfälle nennen, die die Auswirkungen von GFTs generativer AI-Lösung veranschaulichen, insbesondere im Finanzsektor?

Ein gutes Beispiel, auf das ich hinweisen kann, ist eine neue Lösung, die wir für Banken und private Kapitalgesellschaften entwickelt haben. Wir haben einen generativen AI-Assistenten erstellt, der Kreditrisiken bewertet, um wichtige Kreditentscheidungen zu informieren – in exponentiellem Umfang. Das neue Tool setzt riesige Mengen an Finanzdaten automatisch zusammen, um Kreditberichte zu erstellen, wodurch die Zeiträume von Stunden und sogar Tagen auf Minuten reduziert werden, während die Einhaltung der Vorschriften gewährleistet wird. Durch die Zeitersparnis bei der Berichterstellung (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 handelt, kann es zu menschlichen Fehlern kommen, und ein einzelner Fehler kann wichtige Kreditentscheidungen beeinflussen.

Weil es Tage manueller Arbeit erfordert, einen Risikobericht zu erstellen, war die einzige Möglichkeit, wie Unternehmen historisch schneller agieren konnten, ohne Mitarbeiter zu überlasten und Fehler zu riskieren, die Skalierung der Teams. Jetzt kann mit dieser neuen generativen AI-Ansatz Finanzinstitute Kreditentscheidungen schneller mit höherer Zuverlässigkeit treffen.

Ein weiteres Beispiel stammt von dem größten Versicherungsunternehmen in Brasilien, das unsere proprietäre AI-Tool verwendete, um Schwachstellen in seinem 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 es ein großes Team gab, das darauf abonniert war, potenzielle Lecks zu identifizieren und zu finden, bevor sie auftraten, konnten Hacker aufgrund der enormen Anzahl von Schwachstellen immer noch durch die Verteidigungslücken schlüpfen.

GFTs AI-Lösung kann Anomalien 90 % schneller identifizieren als die Entwicklerteams zuvor. Darüber hinaus kann die AI-Lösung, sobald sie identifiziert wurde, automatisch die Schwachstellen im Code beheben, um Angriffe zu verhindern, wodurch der Prozess 66 % schneller ist als zuvor.

Beide Fähigkeiten zusammen repräsentierten Effizienzsteigerungen von bis zu 30 % im gesamten Entwicklungszyklus in nur 3-4 Monaten.

Mit Ihrer Erfahrung bei der Leitung von Engagements für Spitzenbanken wie JPMC, Morgan Stanley (MS ) und Citibank, wie passen Sie GFTs AI-Strategie an die hyper-spezifischen Bedürfnisse der US-amerikanischen Finanzinstitute an?

Aus meiner Arbeit mit Spitzenbanken 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 die gemeinsamen Herausforderungen, die bei den Projekten auftauchen, die ich das Privileg hatte, zu leiten, sowie die nuancierten Schmerzpunkte, die von einzelnen Unternehmen erlebt werden, miterlebt. Die Fähigkeit, diese Makrotrends und ihre Auswirkungen auf die Branche im Allgemeinen und spezifische Unternehmen zu sehen, hat mir ein sehr klares Verständnis dafür vermittelt, wie und wo AI eingesetzt werden kann. Branchenübergreifend haben Herausforderungen wie Geldwäsche, Betrug, Kundenidentifizierung und komplexe Kreditberichte Institutionen seit Jahren geplagt.

Beispielsweise integriert GFT Google Vertex AI in eine führende Bank, um ihre Betrugsbekämpfung zu verbessern. Trotzdem wird die Technologie normalerweise nicht für diesen Zweck eingesetzt, benötigte die Institution eine Lösung, die leicht in ihre 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 zu ergreifen, 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 gemeinsam mit unseren langfristigen Technologiepartnern wie Google und AWS aufbauen, 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 Regulierungsübereinstimmung, insbesondere in hoch regulierten Sektoren, zu gewährleisten?

Unterschiedliche Finanzinstitute folgen unterschiedlichen Vorschriften; derzeit gibt es keinen einheitlichen Sicherheitsrahmen, wenn es um AI geht. Das bedeutet, dass wir, um für jeden Kunden kompatibel und sicher zu bleiben, auf 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 dieser spezifischen Institution verbunden sind, und passen die Lösung an, um mit ihrer Umgebung kompatibel zu sein. Auf diese Weise gibt es nie Sicherheits- oder Regulierungsprobleme, die auftreten.

Darüber hinaus folgen wir Branchenregulierungen wie der DSGVO in Europa.

Sie werden als datengetriebener, handlungsorientierter Führer beschrieben. In der Praxis, wie fördern Sie diese Kultur in einem so großen Unternehmen – insbesondere einem, das einer schnellen AI-Transformation unterliegt?

Der erste Schritt zur Förderung einer datengetriebenen Kultur in einem Unternehmen 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 organisatorischen Daten. Dies gibt einen Einblick in das, was funktioniert und was nicht, und kann Prognosen über mögliche 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 zu führen und zu zeigen, wie datengetriebene Entscheidungen positive Veränderungen herbeiführen können, die allen im Unternehmen zugute kommen. Wenn beispielsweise die Verkaufsdaten zeigen, dass die Konvertierungsrate niedrig ist, wissen wir, dass dies ein Bereich ist, der Aufmerksamkeit benötigt, und können eine Strategie entwickeln, um diese Herausforderung zu überwinden. Sobald die vorteilhaften Ergebnisse einer datengetriebenen Kultur klar sind, ist es für Teams im gesamten Unternehmen leichter, diese Praxis nahtlos zu übernehmen.

Besonders während einer schnellen AI-Transformation ist es wichtig, Daten zu verstehen, um zu sehen, wie sich der Wandel auswirkt 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 besondere 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-Anwendungsfälle speziell für die Fabrikflächen der Hersteller entwickelt.

Im letzten Jahr haben wir die Implementierung von Google Clouds Manufacturing Data Engine (MDE) angekündigt, das AI-Fähigkeiten wie visuelle Inspektion von Produktionslinien, prädiktive Wartung von Maschinen und Produktionsprognose ermöglicht. Jetzt, in diesem Jahr, haben wir unsere nächste Reihe von Anwendungen auf Basis von Google’s Gemini-Modellen vorgestellt, darunter die Fähigkeit, die Ursache von Fehlern und Mängeln zu bestimmen, visuelle Dashboards, die es Benutzern ermöglichen, organisationsumfassende Daten in natürlicher Sprache abzufragen, und die Fähigkeit, Tausende von Maschinenschulungsmanualen 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 kann verschiedene 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 (NVDA ), AWS und Google Cloud, was sehen Sie als die nächste Evolution von GFTs Ökosystem-Ansatz? Werden vertikale 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 veröffentlichten AI-Anwendungsfälle für die Fertigungsindustrie sind nur der Anfang unserer Arbeit, um die Fabrikflächen zu automatisieren. Wir planen auch, bald AI-Anwendungsfälle für die Finanzbranche 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 als anerkannter AI-Marktführer zu gelten. Wenn Sie auf 2029 blicken, welche Meilensteine oder Signale werden Ihnen zeigen, dass das Unternehmen wirklich auf dem richtigen Weg ist?

Unsere beiden wichtigsten Ziele, die wir erreichen müssen, drehen sich um Kultur und Lösungen.

Erstens müssen wir die Einstellung und die harten Fähigkeiten aller im Unternehmen so ändern, 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 Marketing-Experte, wird vollständig auf die Verwendung unserer AI-Lösungen geschult.

Zweitens messen wir den Erfolg an den hochwertigen Dienstleistungen, die wir unseren Kunden anbieten. In den nächsten fünf Jahren hoffen wir, dass der Anteil der Projekte, in die AI eingebettet ist, sowohl in den Dienstleistungen als auch in den Produkten, die wir liefern, stark ansteigt.

Wir haben bereits erhebliche Fortschritte auf beiden Gebieten erzielt, mit einem großen Teil unseres Personals, das bereits geschult ist und AI intern einsetzt, sowie einem zunehmenden AI-Anteil in den Projekten, an denen wir arbeiten. Diese Grundziele sind entscheidend, um eine starke Grundlage zu schaffen. Bei GFT wissen wir, dass AI in den kommenden Jahren weiterentwickelt wird, und der einzige Weg, um dabei zu bleiben, ist, sich jetzt darauf vorzubereiten.

Schließlich, jetzt, da Sie einige Monate in der Position sind – was hat Sie am meisten über GFTs Kultur oder Fähigkeiten überrascht? Und was ist ein Missverständnis, das die Menschen immer noch über die Unternehmens-AI-Transformation haben, das Sie korrigieren möchten?

Ich kann nicht genug betonen, wie tief die Finanzdienstleistungs- und Technologie-Expertise ist, die bei GFT gleichzeitig existiert. Dies stellt uns in die Lage, nicht nur Ideen umzusetzen, die Unternehmen uns vorstellen, 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. Wenn ich weiterhin von der Vergangenheit und der aktuellen Arbeit von GFT in verschiedenen Regionen erfahre, merke ich, dass es wenige Bereiche in der Branche gibt, die GFT nicht berührt hat.

Ich würde sagen, dass ein Missverständnis über die Unternehmens-AI-Transformation darin besteht, dass sie nur Hype ist. Das ist etwas, das Organisationen oft zu sich selbst sagen, um sich Zeit zu kaufen, um es zu verstehen. Je früher Organisationen akzeptieren, dass AI bleibt und alles verändern wird, wie sie es tun – auf eine gute Weise – desto früher können sie sein Potenzial in kleinen und großen Dingen beginnen zu realisieren.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten GFT Technologies besuchen.