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Die Zukunft des IT-Consultings: Leistungsbewertung und Einfluss von KI-Modellen im Projektmanagement
No full textMasterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Verbraucher Verbraucherinnen
No full textThe increasing popularity of social media has changed consumer behavior, especially in the luxury goods segment. In a world where luxury meets technology, social media is no longer just a platform. Actually it is a powerful tool that changes how consumer make choices. Social media platforms like Instagram and TikTok show individuals what is popular, what products people admire and what trends someone should follow. This influence reaches deep into people’s lives, shaping how consumer see luxury items and encouraging them to make purchases based on what they see online. It is not just about connecting with others anymore; social media now plays a key role in defining what people value and desire. But are cultural values driving these influences too or differently? The influence of cultural perceptions on consumer preferences has become increasingly significant in today’s globalized marketplace. With the rise of social media and cross-border marketing, products are no longer confined to their local markets but are subject to a variety of cultural interpretations and preferences. Particularly in the context of luxury goods, consumers are not only influenced by brand identity and advertising but also by how these elements align with their cultural values and norms. What makes this dynamic especially fascinating is the growing awareness among individuals about the role of culture in shaping their perceptions of products. This awareness reflects a shift towards more conscious consumer behavior, where buyers actively recognize that their preferences might differ from those in other cultural settings. Such insights open the door to a deeper understanding of how global brands can use cultural diversity in their strategies to resonate with diverse audiences. This thesis examines the influence of social media on the purchasing behavior of consumers in the German-speaking region and China, focusing on the cultural and behavioral differences between these regions. Furthermore, this research also investigates how social media platforms, including influencer marketing and user-generated content, affect luxury consumption patterns.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Working paper series by the University of Applied Sciences bfi Vienna / Neobanken und ihre Auswirkungen auf das traditionelle Bankwesen in Österreich
No full textIn dieser Arbeit entwickeln wir eine Definition von Neobanken und untersuchen ihre Hauptunterschiede zu traditionellen Banken, die Auswirkungen ihrer Geschäftsmodelle auf den Bankensektor und die regulatorischen Rahmenbedingungen in der Europäischen Union. Darüber hinaus werfen wir einen Blick auf den Markt für Neobanken in Österreich und betrachten die Entwicklung dieses Sektors im Kontext der globalen Finanzlandschaft.In this paper, we develop a definition of neobanks and examine their main differences to traditional banks, the impact of their business models on the banking sector and the regulatory framework in the European Union. In addition, we take a look at the market for neobanks in Austria and consider the development of this sector in the context of the global financial landscape
Potenziale künstlicher Intelligenz für die Texterstellung suchmaschinenoptimierter Blogbeiträge : eine empirische Untersuchung für kleine SEO-Agenturen
No full textDurch die jüngsten Entwicklungen in der KI-Forschung erwarten Unternehmen, von den entstandenen Möglichkeiten profitieren zu können. So brachte die Veröffentlichung von ChatGPT das Potenzial mit sich, Blogbeiträge oder anderweitige Inhalte in kürzester Zeit zu produzieren. Jedoch stehen diese Inhalte nicht immer im Einklang zu den Google-Richtlinien und den Nutzer:innen-Bedürfnissen, was ihre Eignung für SEO infrage stellt.
Das Ziel der Arbeit ist es, das Problem zu lösen, dass KI für effizientere Prozesse bei der Texterstellung sorgen soll, aber oft zu minderwertigen Inhalten für Suchmaschinen führen, die nur in Ausnahmefällen auf den vorderen Positionen der Suchergebnisseiten angezeigt werden. Demnach wird in dieser Arbeit untersucht, inwiefern die Potenziale von KI für die Texterstellung von deutschsprachigen suchmaschinenoptimierten Blogbeiträgen genutzt werden können, um den Herausforderungen in der Texterstellung zu begegnen und qualitativ hochwertige Inhalte im Sinne der Suchmaschine Google zu erzeugen. Dabei werden kleine SEO-Agenturen als Untersuchungsgegenstand herangezogen und Handlungsempfehlungen entwickelt.
Um den derzeitigen Forschungsstand darzustellen, wird eine Literaturrecherche unter anderem in den Datenbanken Springer Link, Ebook Central, Google Scholar und Emerald Publishing durchgeführt. Anschließend werden zehn Expert:innen-Interviews mittels eines semistrukturierten Leitfadens durchgeführt und mit der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring ausgewertet.
Die Ergebnisse der Forschungsarbeit zeigen, dass der Erfolg von KI-generierten Texten bei Suchmaschinen im Wesentlichen von vier Faktoren abhängig ist: dem Input an Informationen, der menschlichen Vor- und Nachoptimierung, dem Prompten und dem spezifischen Themengebiet. Um den Herausforderungen in der Texterstellung gerecht zu werden, sollten kleine SEO-Agenturen neben diesen vier Faktoren berücksichtigen, dass die bloße Existenz von KI-Textgeneratoren deren Einsatz nicht zwangsläufig rechtfertigt und generative KI nicht in allen Bereichen der Texterstellung Anwendung finden sollte.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Influencer Influencerinnen
No full textDiese Masterarbeit untersucht den Einfluss von Influencer:innen-Marketing auf die Reiseentscheidungen der Generationen X und Y im deutschen Inlandstourismus. Der theoretische Teil beleuchtet die Rolle sozialer Medien im Tourismus, das Influencer:innen-Marketing in der Reisebranche sowie die Charakteristika und das Reiseverhalten der Generationen X und Y. Darauf aufbauend wird eine empirische Studie in Form einer quantitativen Befragung durchgeführt, um den Einfluss von Influencer:innen auf die Reiseentscheidungen der beiden Generationen zu analysieren. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Plattform Instagram als wichtigem Kanal für Reise-Influencer:innen. Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für Tourismusunternehmen und Destinationen zur effektiven Nutzung von Influencer:innen-Marketing im deutschen Inlandstourismus abgeleitet.This master's thesis examines the influence of influencer marketing on the travel decisions of generations X and Y in German domestic tourism. The theoretical part examines the role of social media in tourism, influencer marketing in the travel industry as well as the characteristics and travel behavior of generations X and Y. Building on this, an empirical study in the form of a quantitative survey will be carried out to examine the influence of influencers to analyze the travel decisions of both generations. A particular focus is on the Instagram platform as an important channel for travel influencers. The results will be used to derive recommendations for action for tourism companies and destination management organizations on the effective use of influencer marketing in German domestic tourism.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Einsatzmöglichkeiten von New Work Praktiken in der Personalentwicklung als Lösungsansatz für die Auswirkungen des demographischen Wandels und den Wertewandel am österreichischen Arbeitsmarkt
No full textHR managers of companies of different sizes and industries are confronted with major changes in the labour market. Two of the them concern the demographic structure in the sense of an ageing society with and decreasing labour force and a strong change in the values and priority of people. In order to survive as a company in the long term, appropriate measures must be taken. For many years, New Work has been a term used to change the way we work together. Depending on the interpretation and further development, there are different emphases and practices, that are explained.
This thesis first creates a basic understanding of the tasks and priorities of personnel development. Therefore, the different dimensions are examined: from the narrower sense with the focus on education to organizational development, which can be seen as personnel development in the broad sense. After that the Austrian labour market with its changes and the resulting effects on personnel development are presented. Finally, the last chapter of the literature section elaborates on the term New Work with its historical roots as well as today's interpretations. Following the annual New Work Barometer, New Work practices are explained, grouped into clusters and localized according to their level and the goal of impact.
This forms the basis for the empirical part, which develops measures used in expert interviews and compares them with the clusters defined in the literature section.
The bottom line is that all companies must take measures and are already doing so on a large scale. However, there is still room for further actions, especially with regard to the impact goal of "innovation" and digitization in general.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Digitale Transformation im Gesundheitswesen : Akzeptanz und Nutzung von KI-gestützter Telemedizin und CGM im Diabetesmanagement
No full textDie vorliegende Arbeit untersucht den Einfluss von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Akzeptanz und Nutzung von Telemedizin und kontinuierlichem Glukosemonitoring (CGM) im Diabetesmanagement. Mittels einer systematischen Literaturrecherche und unter Anwendung des Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) Modells werden die Einflussfaktoren auf die Implementierung dieser KI-gestützten Technologien analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass KI das Potenzial hat, die Effizienz und Effektivität der Diabetesversorgung signifikant zu verbessern, wobei sich spezifische Unterschiede zwischen KI-gestützter Telemedizin und KI-gestütztem CGM in Bezug auf die vier UTAUT Konstrukte Leistungserwartung, Aufwandserwartung, sozialen Einfluss und fördernde Bedingungen ergeben. Während bei der Telemedizin die Optimierung von Ressourcen und Entscheidungsprozessen im Vordergrund steht, liegt der Fokus bei CGM-Systemen auf der Verbesserung der Messgenauigkeit und der Integration in den Alltag von Patient*innen.
Die Analyse zeigt, dass der Erfolg beider Technologien maßgeblich von der Unterstützung durch medizinisches Fachpersonal und der gesellschaftlichen Akzeptanz abhängt. Zudem spielen technische Infrastruktur und organisatorische Rahmenbedingungen eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung. Im Ergebnis führt die Integration von KI in Telemedizin und CGM zu einer verbesserten Glukosekontrolle, personalisierten Behandlungsempfehlungen und effizienteren Ressourcennutzung. Für die erfolgreiche Implementierung in der Praxis erweisen sich Schulungen des medizinischen Personals, die Entwicklung intuitiver Benutzeroberflächen und die Integration in bestehende Arbeitsabläufe als essenziell. Dabei werden auch ethische Aspekte und Datenschutzfragen als wichtige Herausforderungen identifiziert. Die Langzeiteffekte, wie technische Fortschritte und das zunehmende Vertrauen der Nutzer*innen, erweisen sich als Schlüsselfaktoren für die Nutzung, die im UTAUT-Modell nicht eindeutig erfasst werden. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, das UTAUT-Modell für den Gesundheitskontext weiterzuentwickeln. Dabei sollten zusätzliche Konstrukte wie ethische Aspekte und Langzeiteffekte integriert werden, um diese wichtigen Faktoren angemessen zu berücksichtigen. Weiter sollte sich zukünftige Forschung unter anderem auf die Optimierung von KI-Algorithmen für verschiedene Patientengruppen sowie Fragen zur Verantwortlichkeit bei KI-gestützten Entscheidungen konzentrieren.
Dadurch trägt die systematischen Literaturrecherche zum differenzierten Verständnis der Potenziale und Herausforderungen KI-gestützter Telemedizin und CGM im Gesundheitswesen bei und schafft zusammen mit der Veredelung der UTAUT Theorie eine Grundlage für weitere Forschungen auf dem Gebiet der KI-gestützten Gesundheitstechnologien.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Untersuchung und Empfehlung eines Bundle Payments als sektorenübergreifendes, alternatives Vergütungsmodell für die Versorgung von Patient:innen mit Herzinsuffizienz im ländlichen Raum auf Grundlage des Innovationsfondsprojekts sekTOR-HF
No full textThe complexity of the German health care system as well as the lack of coordination describe, in addition to the demographic change and shortage of skilled workers, current challenges facing the German health care system. RHÖN-KLINIKUM AG has developed a strategy to counter these challenges within the framework of a crosssectoral care model. In this context, the private hospital operator, together with other stakeholders from the health care sector and research, launched the G-BA innovation fund project “sekTOR-HF”. This project focusses on both the cross-sectoral care of patients with heart failure and the development of an alternative remuneration model using bundle payments as an example.
The presented work deals with the analysis of current and new compensation models, which are suitable for the concept of cross-sectoral care. After describing the important interfaces and interrelations of the health system, a SWOT analysis and matrix as well as the development of a desired state based on a literature search will be carried out in addition to the analysis of the actual state.
The IST analysis clearly describes the existing and new compensation models. The aim of the work is to conduct an analysis on the strength and weaknesses as well as opportunities and risks (SWOT analysis) of the remuneration models on this basis. The formation of various future-oriented strategies (SWOT matrix) shows that a bundle payment is particularly suitable for cross-sector provision models. The development of this alternative remuneration model is presented after the SWOT and SOLL analysis. This new concept for the compensation of heart failure patients is given as a sensible solution.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Quereinstieg in die Cybersecurity: Gegenüberstellung von Weiterbildungsangeboten und Arbeitsmarktanforderungen in Österreich
No full textDer erhebliche Fachkräftemangel im Bereich IT und die zunehmende Bedeutung der Cybersecurity erfordern Ansätze, um Quereinsteiger:innen erfolgreich in die Branche zu integrieren. In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, ob die Weiterbildungsangebote der größten KEBÖ-Institute geeignet sind, um Personen ohne fachliche Vorerfahrung auf Einstiegspositionen in der österreichischen ITSicherheitsbranche vorzubereiten. Dazu wurden im Rahmen einer Dokumentenanalyse 50 Stellenanzeigen für den heimischen Arbeitsmarkt aus Online-Jobbörsen erhoben. Das Dokumentenset wurde mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet, um ein Kategoriensystem aus den in den Stellenanzeigen geforderten Kompetenzen zu bilden. Insgesamt wurden Fachkompetenzen in Netzwerktechnik, Netzwerksicherheit und dem Betriebssystem Windows in den Stelleninseraten am häufigsten gefordert. Bei den nicht-fachlichen Kompetenzen erwiesen sich Teamfähigkeit, Kommunikationsfähigkeit sowie Deutsch- und Englischkenntnisse als zentrale Anforderungen. Das entwickelte Kategoriensystem wurde mit den Lehrinhalten von sechs ausgewählten Cybersecurity-Kursen der KEBÖ-Institute verglichen. Die Gegenüberstellung zeigt eine vollständige Abdeckung der ermittelten Hauptkategorien durch die Weiterbildungskurse, jedoch konnten 13 Unterkategorien, insbesondere im Bereich „Compliance und Sicherheitsstandards“, nicht zugeordnet werden. Des Weiteren wurden die Berufsbezeichnungen aus den Stellenausschreibungen mitsamt den geforderten Qualifikationen zu fünf charakteristischen Berufsbildern zusammengefasst. Das Berufsbild "IT-Administration" wird mit durchschnittlich 55,56 % am besten durch die Kursinhalte abgedeckt, während das Profil "Informationssicherheit" mit 39,58 % die geringste Übereinstimmung aufweist. Insgesamt variiert der Deckungsgrad zwischen Berufsbildern und Kursen erheblich und reicht von 21,58 % bis hin zu 91,67 %. Die Forschungsergebnisse bieten Quereinsteiger:innen Orientierungspunkte für die Auswahl und Bewertung von Cybersecurity-Weiterbildungen in Österreich. Gleichzeitig identifizieren sie Optimierungspotenziale in den KEBÖ-Kursen, um die Inhalte besser auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes auszurichten.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202
Can machine learning techniques improve the accuracy of prepayment risk models compared to traditional econometric models?
No full textThis study inspects whether Machine Learning techniques can improve the accuracy of prepayment risk models compared to traditional econometric methods in the Mortgage-Backed Securities context. Accurate prepayment risk modelling is crucial for financial institution managing mortgage portfolios, as it affects valuation and risk management strategies.
Two models were developed, a traditional model using the Public Security Association benchmark and a Machine Learning model employing a Random Forest classifier. The Public Security Association model forecasts Single Monthly Mortality rates over time, reflecting typical borrower prepayment patterns with a linear rap-up and plateau. The Random Forest model predicts individual prepayment events based on loan characteristic like total volume, number of open loans and interest rate types.
Due to privacy restrictions, borrower specific data such as income and credit scores were unavailable which limited the Machine Learning model’s ability to capture individual prepayment behaviours fully.
Results showed that the custom Public Security Association model outperformed the Random Forest model in predictive accuracy. The Public Security Association achieved insignificant error margins and closely supporting with actual prepayment rates while the Random Forest reached an overall accuracy of 69%.
These findings suggest that in this case, traditional econometric modelling provides a better accuracy over Machine Learning techniques when detailed borrower data is missing. The study also highlights the critical role of data quality in model performance and suggests that Machine Learning models may need richer datasets to exceed traditional approaches. Future research should therefore target to incorporate borrower-specific variables and explore hybrid models that combine traditional and Machine Learning methods to improve prepayment predictions.Masterarbeit Wien, Fachhochschule des BFI Wien 202