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Camp David / Soccx im Donau-Einkaufszentrum

Große Vielfalt.

Aber Einkaufszentrum ist nicht Einkaufszentrum. Es gibt unterschiedliche Arten, die sich genau definieren lassen und den Besucher auf unterschiedliche Weise begegnen. Das klassische Einkaufscenter beinhaltet wenige große Magnetläden und eine hohe Zahl von kleineren Shops. Hier handelt es sich auch um Gastronomien. Die kleineren Läden profitieren durch die Magnetläden, . Man stelle sich ein Online-Einkaufszentrum der Zukunft vor. In dem Moment, in dem der Kunde es betritt, wird ihm eine Fülle von Produkten und Dienstleistungen angeboten, die fast ausnahmslos zu seinem Geschmack, seiner Lebenssituation und seinen momentanen Bedürfnissen passen. Der Kunde ist begeistert. Er braucht nur noch auf „kaufen“ zu klicken. Der Preis passt, wenn er auch nahe an dem.

Wird der Offline-Kauf vom Online-Kauf verdrängt?

Jeder versteht Herrenmode anders zu definieren und in unserem Onlineshop für Herrenbekleidung finden Sie immer etwas. Egal ob das neue Alltags-Outfit, .

Eine spannende Frage hierzu lautet, wie diese Alternativen konkret aussehen müssen, damit von einer souveränen Entscheidung gesprochen werden kann. Reicht es aus, wenn grundsätzlich am Markt auch Produkte verfügbar sind, für die der Kunde eine weniger weitreichende Freigabe seiner Daten erteilen muss? Oder muss jedes einzelne Unternehmen auch alternative Produkte anbieten? Wie müssten diese alternativen Produkte beschaffen sein? Sie hätten wahrscheinlich nicht dieselben Features wie die Produkte, für die der Kunde eine weiterreichende Freigabe erteilen muss.

Dennoch sollten sie für den Kunden nicht gänzlich unattraktiv sein, denn dann bestünde keine echte Wahlfreiheit. Es wäre darüber hinaus auch denkbar, dass Unternehmen Kunden die Möglichkeit geben, die Nutzung ausgewählter Daten für einen klar definierten Zweck und innerhalb eines begrenzten Zeitraums freizugeben.

Friss-oder-stirb-Situationen, in denen der Kunde nur die Wahl hat zwischen einer sehr weitreichenden Datenfreigabe und dem Verzicht auf ein Produkt oder eine Dienstleistung, haben jedenfalls mit Wahlfreiheit nichts zu tun. Auch wenn Menschen zusätzlich Daten aus sozialen Medien, Apps und Portalen freigeben müssen, um noch zu vertretbaren Konditionen Zugang zu Finanzprodukten zu erhalten, kann von souveränen Entscheidungen nicht mehr die Rede sein.

Denn Kunden, die dies nicht wünschen oder über diese Daten nicht verfügen wie wenig digitalisierungsaffine Kunden , wären stark benachteiligt. Differenzierung anhand persönlicher Daten ist üblich und grundsätzlich sinnvoll. Die schwierige Frage lautet: Ab wann hören sinnvolle und gewünschte Risikoadäquanz und Differenzierung auf und ab wann beginnt Diskriminierung, die lediglich der Gewinnmaximierung dient siehe auch Szenario: Die mit BDAI einhergehenden Möglichkeiten der Differenzierung sind also nicht gänzlich neu, sie sind aber wesentlich besser und genauer als ältere Verfahren.

Ein Beispiel ist die Risikoprüfung bei der Krankenversicherung: Durch diese zusätzlichen Daten, die in vielen Fällen von den Kunden selbst bereitgestellt werden, wird eine immer präzisere Risikodifferenzierung möglich. Wohin werden diese Entwicklungen führen? Wer wird dann die Risiken der anderen tragen, die bislang Teil eines versicherungstechnischen Kollektivs sind? Möglicherweise wird auch in der Finanzwirtschaft künftig nicht alles sinnvoll oder akzeptabel sein, was technisch möglich ist.

Auch unter BDAI-Bedingungen muss es gelingen, eine angemessene Balance zwischen notwendiger Differenzierung und nicht gewünschter Diskriminierung zu finden und einen diskriminierungsfreien Zugang zu Finanzprodukten zu gewährleisten. BDAI ermöglicht, wie oben erwähnt, einen sehr tiefen Einblick in die Privatsphäre von Kunden, also etwa in ihre Präferenzen, ihre Wünsche und ihre Zahlungsfähigkeit und -bereitschaft.

Diese Informationen können im Sinne des Kunden dazu genutzt werden, ihm Produkte und Dienstleistungen auf den Leib zu schneidern. Sie können aber auch bewusst gegen den Verbraucher verwendet werden oder ihm zumindest zum Nachteil geraten. Neben dieser bewussten Diskriminierung einzelner Verbraucher -gruppen kann es aber auch zu einer unbewussten Diskriminierung kommen, weil der Algorithmus diskriminierende Entscheidungen trifft, ohne dass der Anwender ihn explizit entsprechend programmiert hätte.

Auf beide Arten der Diskriminierung und die Frage, wie sie sich vermeiden lassen, soll im Folgenden eingegangen werden. Man stelle sich ein Online -Einkaufszentrum der Zukunft vor. In dem Moment, in dem der Kunde es betritt, wird ihm eine Fülle von Produkten und Dienstleistungen angeboten, die fast ausnahmslos zu seinem Geschmack, seiner Lebenssituation und seinen momentanen Bedürfnissen passen.

Der Kunde ist begeistert. Der Preis passt, wenn er auch nahe an dem Preis liegt, den er gerade noch zu zahlen bereit ist. Da das Produkt oder die Dienstleistung speziell auf ihn zugeschnitten ist, sind direkte Preisvergleiche erschwert. Was für die Unternehmen ein Segen wäre, kann allerdings zum Fluch für die Nutzer und Verbraucher werden.

Vor allem die BDAI-gestützte Verknüpfung von Daten zu Bedürfnissen und Präferenzen mit finanzwirtschaftlichen Transaktions- und Verhaltensdaten kann sehr tiefe Einblicke in bislang verborgene Verbrauchercharakteristika ermöglichen — etwa in die situative Zahlungsbereitschaft und -fähigkeit. Dieses intime Wissen kann auch gegen Verbraucherinteressen eingesetzt werden. Es liegt im ökonomischen Interesse des Verbrauchers, dass Anbietern zumindest seine Zahlungsbereitschaft und, in Grenzen, seine Zahlungsfähigkeit verborgen bleiben.

Unternehmen können mit Hilfe von BDAI tiefe Kenntnisse über die preislichen Schmerzgrenzen breiter Verbrauchergruppen gewinnen — entweder weil sie selber über diese Daten verfügen oder indem sie sie zukaufen. Es besteht die Gefahr, dass Unternehmen dieses Wissen zur Ertragssteigerung gezielt ausnutzen. Dabei geht es nicht um das Zahlen höherer Preise für bessere oder passendere Leistungen, also etwa um höhere Versicherungsprämien für die Absicherung höherer Risiken.

Dies wäre eine auch aufsichtlich gewollte Differenzierung. Es geht um individuelle und situative Bepreisung annähernd gleicher Produkte. Anbieter können Standardprodukte — ohne tatsächliche Mehrleistung — mit individualisierten Bestandteilen versehen, womit sie es Verbrauchern schwerer machen, zu vergleichen oder auf andere Angebote bzw.

Preisdifferenzierung ist per se weder verboten noch grundsätzlich illegitim. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil gesunden Wettbewerbs, auch in der Finanzwirtschaft. Es wird notwendig sein, solche schwierigen Diskussionen zu führen und Abwägungen vorzunehmen.

Finanzregulierung findet seit Jahrzehnten in solchen Zyklen statt. Die Industrie wäre gut beraten, sie zu antizipieren. Über die Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Quellen lässt sich mit Hilfe von BDAI also relativ präzise die Zahlungsbereitschaft und -fähigkeit für konkrete Produkte und Dienstleistungen offenlegen. Ein Spezifikum von BDAI-Anwendungen besteht zudem darin, dass auch Merkmale, die nicht direkt erhoben werden, offengelegt werden können.

Kommt es zu einer Diskriminierung, können Verbraucher diese dann nicht einmal mit den persönlichen Daten in Verbindung bringen, die sie freigegeben haben. Sie können gegen diese Diskriminierung also auch nicht vorgehen.

Entscheidungen auf der Grundlage von Algorithmen müssen erklärbar sein. Nur so kann eine Unternehmensstruktur und -kultur etabliert werden, die Diskriminierung wirksam verhindern kann. Selbst wenn das Unternehmen bzw. Der Algorithmus lernt aus Daten. Suggerieren diese Daten ihm ein diskriminierendes Weltbild oder legen sie zur Erreichung der optimalen Lösung, also der Gewinnmaximierung, diskriminierende Entscheidungen nahe, so kann es passieren, dass Personen -gruppen unbewusst diskriminiert werden.

Für die Lösung dieses Problems gibt es technische Ansätze, zum Beispiel Verfahren der nichtdiskriminierenden Datenanalyse und -auswertung. Zurzeit gibt es viele Ansätze und Forschungsprojekte zu diesem Thema, ein von der Wissenschaft allgemein akzeptierter Standard existiert aber bislang nicht. Letztendlich müssen aber die Unternehmen sicherstellen, dass Algorithmen so konzipiert werden, dass rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigt werden.

Sie müssen mit hinreichenden Kontroll- und Transparenzmechanismen vermeiden, dass fehlerhafte oder unzulässige Schlussfolgerungen aus ihren Modellen gezogen werden. Die neuen Verfahren können zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden. Nähere Informationen finden sich auf www. Die eingereichten Stellungnahmen werden nicht einzeln veröffentlicht. Die BaFin beabsichtigt aber, eine anonymisierte und aggregierte Auswertung im Internet zu veröffentlichen.

Stellungnahme können Sie bis zum BaFin Springe direkt zu: Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht Suche Suchtext. Pfadnavigation Sie sind hier: Wer trägt Verantwortung, der Algorithmus oder der Mensch? Aufsichtliche Standards für selbstlernende Systeme Muss die Aufsicht demnächst aufsichtliche Standards für selbstlernende Systeme definieren?

Konkrete Kalibrierung der Anforderungen In den vorherigen Absätzen wurde beispielhaft beschrieben, welche allgemeinen Grundvoraussetzungen bei der Nutzung von Algorithmen sinnvoll wären.

Integrität der Daten So wie die Aufsicht die erwartete Ergebnisqualität klar definieren muss, brauchen Algorithmen ein Feedback zu ihrer Kalibrierung: BDAI und systemische Risiken: Wen beaufsichtigen wir in Zukunft? Potenzielle Berührungspunkte der Finanzaufsicht mit Datenschutzfragen Eine der Aufgaben der BaFin besteht darin, im Rahmen der ihr gesetzlich zugewiesenen Kompetenzen dafür zu sorgen, dass Marktteilnehmer und Verbraucher in die Funktionsfähigkeit, Stabilität und Integrität des Finanzmarktes vertrauen können.

Es können sich allerdings Fallgestaltungen ergeben, in denen auch die Finanzaufsicht unmittelbar zum Handeln aufgefordert sein könnte: Sollte ein Unternehmen, das von der BaFin beaufsichtigt wird, im Umgang mit Kundendaten einschlägige Regularien systematisch und absichtsvoll missachten, könnte dies in bestimmten Fällen auch die Eignung der Geschäftsleitung in Frage stellen.

Wohin kann Differenzierung führen? Tatsächlich bezahlt der Nutzer die Dienstleistungen, indem er das Nutzungsrecht an seinen Daten vergibt. Problematisch ist dabei vor allem, dass vielen Nutzern der Wert ihrer Daten und somit der Preis, den sie zahlen, nicht hinlänglich bekannt ist.

Impulse für eine interdisziplinär rechtlich-technische Evaluation, Seite 13 f. Die Erstellung des Thesenpapiers wurde vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages gefördert. Fanden Sie den Beitrag hilfreich? Wir freuen uns über Ihr Feedback hilfreich weniger hilfreich.

Innerhalb seines eBay Shops kann der Betreiber nach seinen eigenen Vorstellungen unterschiedliche Kategorien definieren und sein Artikelangebot damit optimal strukturieren.

Die neuen Shopinhaber können ihren eBay Shop mit einem eigenen Wunschnamen versehen. Automatisch wird der Shop-Name dann gleichzeitig zur persönlichen Webadresse www. Mit der von eBay eigens entwickelten "Shop-Designer"-Grafiksoftware ist es für die Ladenbetreiber darüber hinaus möglich, die Optik ihres Shops ebenso individuell wie auch professionell - und damit attraktiv für Kaufinteressenten - zu gestalten.

Eigene Such- und Filterfunktionen der individuellen Shops machen das Shoppen noch bequemer und einfacher. Gerade für diese "Powerseller", von denen es auf dem deutschen eBay-Marktplatz bereits weit über tausend gibt, ist das Angebot der eBay Shops optimal. Auch in Deutschland ist eBay Marktführer und betreibt neun innerdeutsche Regionalmärkte. Die gegründete eBay GmbH www. Im Factory Outlet Shop sind sie günstiger zu erhalten als im traditionellen Einzelhandel.

Im Themen-Center werden nur bestimmte, genau definierte Warengruppen verkauft. Alle Läden richten sich nach der spezifischen Gruppe. Darüber hinaus existieren Urban Entertainment Center. Diese legen den Mittelpunkt weniger auf den Verkauf fest und mehr auf die Unterhaltung der Besucher. Die geschlossene Mall umfasst mehrere Einkaufsmöglichkeiten in einem nicht offenen, gemeinsamen Raum.

Die Eingänge der Läden liegen nach Innen gekehrt. Während heutzutage vermehrt Glasdächer eingebaut werden, müssen ältere geschlossene Shopping-Center durch künstliche Beleuchtung erstrahlt werden.

Die Fachmarktzone besteht aus einer Vielzahl von Gebäuden, die nicht miteinander verbunden sind. Stattdessen decken die unterschiedlichen jeweils einen spezifischen Bereich ab, der von den anderen physisch getrennt ist.

Die Separation bezieht sich oftmals auch auf die Parkmöglichkeiten. Diese liegen oftmals in unmittelbarer Nähe der Innenstadt.

In den letzten Jahren erlebte der Internethandel einen Verkaufsboom. Besonders über Händler wie Amazon oder Ebay ist es mittlerweile möglich, unterschiedlichste Waren online zu erhalten, sodass es nicht mehr notwendig ist, das Haus zu verlassen.

Oder muss jedes einzelne Unternehmen auch alternative Produkte anbieten? Hier könnte man einen aus der Marktaufsicht bekannten Gedanken fruchtbar machen und Wohlverhaltenspflichten auch für solche Unternehmen etablieren und beaufsichtigen, die nicht der Institutsaufsicht der BaFin unterliegen.

Closed On:

Die geschlossene Mall umfasst mehrere Einkaufsmöglichkeiten in einem nicht offenen, gemeinsamen Raum. Dies insbesondere vor dem Hintergrund, dass selbstlernende Systeme sich stets weiterentwickeln, wenn neue Daten eingespeist werden.

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