Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Künstliche Intelligenz (KI) stößt bei Finanzdienstleistungs- und Bankunternehmen auf ein explosionsartiges Interesse. Durch die Bereitstellung intelligenterer Anwendungen, die menschliche Intelligenz simulieren können, revolutioniert KI bestehende Geschäftsmodelle und transformiert alle Bereiche – von Kreditvergabe und operativem Geschäft bis hin zum Kundenservice.
Im Laufe des letzten Jahrzehnts sind Nischen-Startups, die KI-Technologien nutzen, schnell entstanden und haben die Schlagzeilen erobert, die früher nur den jahrhundertealten Giganten vorbehalten waren.
Daher herrscht große Begeisterung über die Möglichkeiten und Chancen, die KI der Finanzdienstleistungsbranche eröffnet. Doch sind Finanzdienstleistungsunternehmen wirklich darauf vorbereitet, diese Chancen zu nutzen? Die Branche gehörte in der Regel zu den Vorreitern bei der Einführung neuer Technologien, und KI-/ML-gestützte Automatisierung sowie innovative Technologien bieten bereits jetzt einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, der über Erfolg und Misserfolg entscheidet.
Da 72 Prozent der Finanzexperten KI als Problemlöser in der Branche sehen, erhöhen Finanzunternehmen ihre Investitionen in KI. Doch das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Anwendungsfälle von KI/ML im Finanzwesen, die den Wandel in diesem Sektor heute vorantreiben.
Banken und Finanzinstitute lieben Daten. Sie erfassen riesige Mengen an sorgfältig gekennzeichneten Daten, beispielsweise zur Erfüllung regulatorischer Anforderungen und zur Betrugsbekämpfung. Darüber hinaus verarbeiten sie umfangreiche externe Daten, die sie von Drittanbietern beziehen, etwa solche zur Kredithistorie.
Diese riesige Datenquelle an Kunden- und Transaktionsdaten beschleunigt die Analyse- und Machine-Learning-Möglichkeiten dieser Unternehmen. Die Genauigkeit von KI-/ML-Algorithmen korreliert direkt mit der Menge der Eingangsdaten. Da die Unternehmen mit sensiblen Finanzdaten arbeiten, ist Sicherheit ein zentrales Anliegen.
Betrügerische Transaktionen stellen weiterhin eine erhebliche Kostenbelastung für Banken dar. Allein in den USA erleiden Banken jährlich Verluste von über 2 Milliarden US-Dollar durch Betrug. Cyberbetrugsfälle nehmen weltweit an Häufigkeit und Schweregrad rasant zu. Neuronale Netze, die bemerkenswerte Fähigkeiten besitzen, aus komplexen oder ungenauen Daten Erkenntnisse zu gewinnen, können eingesetzt werden, um betrügerische Muster aufzudecken, die für Menschen oder andere Computertechniken möglicherweise zu komplex sind, um erkannt zu werden.
Dies findet breite Anwendung bei der Identifizierung potenziellen Betrugs und der Einleitung von Korrekturmaßnahmen, bevor dieser sich zu einem schwerwiegenden Problem entwickelt. Plattformen für maschinelles Lernen können zur Analyse von Netzwerkdaten eingesetzt werden, um Wahrscheinlichkeitsberechnungen durchzuführen und verdächtige Aktivitäten zu erkennen, bevor diese Finanzunternehmen Schaden zufügen können.
Banken setzen KI-gestützte Kreditrisikobewertung ein, um Ausfallwahrscheinlichkeiten besser einschätzen zu können. Maschinelles Lernen und KI-Algorithmen berücksichtigen eine Vielzahl von Faktoren und berechnen die Ausfallwahrscheinlichkeit. ZestFinance, der Anbieter der KI-gestützten Plattform Zest Automated Machine Learning (ZAML), unterstützt Unternehmen beispielsweise bei der Beurteilung von Kreditnehmern mit geringer oder gar keiner Kredithistorie und bietet automatisierte Underwriting-Lösungen, die Risiken besser prognostizieren und Verluste reduzieren.
Eine ähnliche Plattform und ein branchenführendes Tool hierfür ist „ Datarobot “. Die Plattform bietet vorgefertigte Algorithmen, Funktionen und automatisierte Lösungen für maschinelles Lernen , um präzisere Kreditmodelle zu erstellen. Dadurch können Unternehmen aller Branchen die Möglichkeiten des maschinellen Lernens und des Deep Learning mithilfe von KI-Technologie nutzen.
Banken und Finanzdienstleister haben Zugriff auf umfangreiche Transaktions-, Verhaltens- und demografische Daten von Konsumenten. KI-/ML-Algorithmen können diese Daten schnell analysieren, segmentieren und kategorisieren. So können Banken ihre Kampagnen mit zielgerichteten, zeitnahen und relevanten Angeboten optimieren. Dadurch erzielen sie einen höheren ROI für ihre Marketingausgaben und bauen eine sinnvolle Kundenbindung auf.
Die Bedürfnisse und Gewohnheiten jedes Kunden sind unterschiedlich. Mithilfe KI-basierter, kundenorientierter Modelle können Finanzinstitute ihren Kunden hochgradig personalisierte Angebote unterbreiten.
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Banken haben hohe Kosten für Kundenservice, beispielsweise für die Bearbeitung von Kundenanfragen und Beschwerden. Digitale Assistenten wie Chatbots mit KI-Technologien sind mittlerweile besser darin, die menschliche Sprache zu interpretieren und intelligent mit Kunden zu interagieren. Dies kann das Kundenerlebnis verbessern und gleichzeitig die Kosten des Kundenservice senken.
Künstliche Intelligenz (KI) kann Banken helfen, das Anrufaufkommen in Callcentern zu reduzieren, indem sie Kunden Self-Service-Optionen und -Lösungen bietet. Darüber hinaus geben KI-gestützte Chatbots Nutzern fundierte Empfehlungen und unterstützen sie bei alltäglichen Finanzentscheidungen. Für große Unternehmen entlastet dies die Mitarbeiter im Kundenservice von der Bearbeitung alltäglicher Kundenbeschwerden und -anfragen, sodass diese mehr Zeit und Energie für die Bearbeitung anspruchsvoller Kundenanfragen aufwenden können.
Wells Fargo testet seit Kurzem einen Chatbot auf Facebook Messenger, der Kundenanfragen wie Kontostand oder Geldautomatenstandort umgehend beantworten kann. Dies soll das Institut kundenorientierter machen und ein umfassendes Kundenerlebnis bieten.
Mithilfe von KI-Technologien entdecken Unternehmen neue und kostengünstige Wege zur Optimierung ihrer Geschäftsprozesse. Regulatorische Prüfungen spielen im Finanzdienstleistungssektor eine wichtige Rolle. Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) mit KI-Technologie kann die menschliche Arbeitskraft beim Analysieren und Durchlesen umfangreicher Vertragsdokumente unterstützen. Dies hat weitreichende Auswirkungen auf die gesamte Branche und trägt dazu bei, Zeit und Aufwand zu sparen und gleichzeitig die menschliche Leistung im gesamten Prozess zu optimieren.
KI-gestützte Computer können große, komplexe Datensätze schneller und effizienter analysieren als Menschen. Die daraus resultierenden algorithmischen Handelsprozesse automatisieren Transaktionen und sparen wertvolle Zeit.
Eine der Lösungen von Kavout ist der Kai Score, ein KI-gestützter Aktienranker. Der Kai Score analysiert riesige Datenmengen, wie beispielsweise SEC-Einreichungen und Kursmuster, und fasst diese Informationen anschließend in einem numerischen Ranking für Aktien zusammen. Je höher der Kai Score, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Aktie den Markt übertrifft.
Heutzutage fordern Kunden intelligentere, bequemere und sicherere Wege, um auf ihr Geld zuzugreifen, es auszugeben, zu sparen und anzulegen. Diese Fähigkeit, in gewisser Weise die Zukunft vorherzusehen, birgt ein enormes Potenzial für Finanzinstitute, um produktivere Geschäftsabläufe zu erzielen, die Kundenbindung über mehr Plattformen hinweg zu verbessern und Risiken sowie Compliance-Reaktionen auf einem neuen Niveau zu identifizieren.
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten Finanzunternehmen eine enorme Chance, erstklassigen Kundenservice anzubieten, administrative und operative Kosten im Zusammenhang mit dem Geschäft zu senken, Betrugsfälle zu erkennen und zu unterbinden, bevor sie schwerwiegende Folgen haben, und erfolgreiche Strategien für Umsatzwachstum zu entwickeln.
Organisationen betrachten Daten als eines ihrer wichtigsten Vermögenswerte, und wenn sie klug eingesetzt werden, bringen sie Gewinne für alle Bereiche des Unternehmens – von der Finanzplanung über Vertrieb und Betrieb bis hin zum Personalwesen usw.
Angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich Business Intelligence geht es darum, Informationen besser verfügbar, nutzbar und verständlich zu machen, um die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren. Da heutzutage die meisten Daten in großen Mengen vorliegen, ist deren Verarbeitung für Manager und Führungskräfte eine große Herausforderung.