KI im Bankwesen: Revolutionierung des Finanzwesens mit intelligenten Lösungen

Einführung

Stellen Sie sich das vor: Kundenbeschwerden häufen sich in Ihrer Finanzorganisation. Ihre Konkurrenten machen die Nase vorn und bieten schnellere Dienstleistungen an. Sie wissen, dass sich etwas ändern muss, aber was? Die Antwort könnte einfach in der transformativen Kraft der künstlichen Intelligenz liegen. In KI zu investieren kann eine viel bessere Idee sein, als neue Mitarbeiter einzustellen und zu hoffen, dass sie in der Lage sind, Ihre Herausforderungen zu bewältigen, insbesondere wenn es um sich wiederholende Aufgaben geht.

Dieser Artikel befasst sich eingehender mit dem beispiellosen Potenzial von KI im Bankwesen. Wir erörtern, wie Algorithmen die Bemühungen zahlreicher Finanzinstitute um mehr Effizienz, Personalisierung und Gesamtwachstum unterstützen können.

Anwendungen von KI im Bankwesen

Beginnen wir mit den Anwendungsfällen von KI-Lösungen in Banken und Finanzorganisationen. Was sind die beliebtesten Operationen, die mit KI automatisiert und verbessert wurden?

Kundenservice

Vorbei sind die Zeiten langer Wartezeiten und frustrierender automatisierter Telefonsysteme. KI-Technologien, darunter KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten, verändern den Kundenservice im Bankwesen erheblich. Ihre Fähigkeiten sind so weit fortgeschritten, dass es schwieriger denn je ist, den Unterschied zwischen Bots und menschlichen Vertretern zu erkennen.

Der Hauptvorteil des Einsatzes von KI im Kundenservice ist die Verfügbarkeit rund um die Uhr. Kunden können jederzeit sofortige Antworten auf Anfragen erhalten, und ihre Interaktionen mit Bots sind dank Datenanalysen und Kundendaten, die es Algorithmen ermöglichen, maßgeschneiderte Ratschläge und Lösungen bereitzustellen, personalisiert. KI ist auch in der Lage, Anfragen effizient zu lösen — komplexe Probleme werden bei Bedarf nahtlos an menschliche Mitarbeiter weitergeleitet.

KI im Kundenservice: Beispiele

• Deutsche Bank hat KI-gesteuerte virtuelle Assistenten implementiert, um den Kundenservice und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Der KI-Chatbot der Bank, benannt Debbie, hilft bei Kundenanfragen, gibt sofortige Antworten auf häufig gestellte Fragen und führt Benutzer durch verschiedene Dienste. Die Deutsche Bank investiert ebenfalls stark in KI, um ihr Kundenerlebnis auf mehreren Kanälen, einschließlich Mobil- und Online-Banking, zu verbessern.
• Das ING-Gruppe in den Niederlanden nutzt KI, um seinen virtuellen Assistenten mit Strom zu versorgen, Inga. Inga ist in die mobile App der Bank integriert und kann Kunden bei einer Vielzahl von Aufgaben unterstützen, z. B. bei der Überprüfung von Kontoständen, der Bereitstellung von Ausgabeninformationen und der Abwicklung grundlegender Transaktionen. ING nutzt KI auch für den Kundensupport in anderen Regionen und bietet maßgeschneiderte Finanzberatung und Dienstleistungen auf der Grundlage von Benutzerdaten.
• Citibank hat seinen KI-Chatbot eingeführt, bekannt als Citi Bot, das in die mobile App der Bank integriert ist. Citi Bot hilft Kunden bei Aufgaben wie dem Überprüfen von Kontoguthaben, dem Ausführen von Zahlungen und der Beantwortung allgemeiner Anfragen. Der Chatbot ist rund um die Uhr verfügbar und verbessert die Effizienz und Zugänglichkeit des Kundendienstes.
• Wells Fargo hat KI über seinen virtuellen Assistenten namens in seinen Kundenservice integriert Fargo. Dieser KI-Assistent hilft Kunden bei Aufgaben wie der Überprüfung von Kontoständen, der Überweisung von Geld und der Beantwortung häufig gestellter Bankfragen. Darüber hinaus bietet Wells Fargo „Intuitive Investor“ an, einen Robo-Beratungsservice, der personalisierte Anlageberatung mithilfe von KI bietet.

Finanzielle Beratung

Generative KI im Bankwesen verwendet Algorithmen, um geldbezogene Unternehmen zu persönlichen Finanzberatern zu machen. Sie können maßgeschneiderte Anlagestrategien entwickeln, die auf individuellen Risikoprofilen und finanziellen Zielen basieren. Darüber hinaus können Finanzunternehmen dank der Analyse des Ausgabenmusters Einblicke und Empfehlungen für ein besseres Geldmanagement geben.

Mit KI-gesteuerten, maßgeschneiderten Benachrichtigungen über potenzielle zukünftige Probleme oder Chancen können Kunden ihre Finanzen, wie Investitionen und Ersparnisse, proaktiv planen. Durch das Verständnis der individuellen Ausgabegewohnheiten und finanziellen Ziele kann KI die Dienstleistungen auf jeden Kunden zuschneiden und so Loyalität und Engagement fördern.

KI in der Finanzberatung: Beispiele

• Charles Schwab bietet einen KI-gesteuerten Robo-Beratungsdienst namens Intelligente Portfolios von Schwab. Dieser Service verwendet KI-Algorithmen, um personalisierte Anlagestrategien zu erstellen, die auf den finanziellen Zielen, der Risikotoleranz und dem Zeithorizont einer Person basieren. Die Plattform überwacht Portfolios automatisch und gleicht sie neu aus, um sie an den Zielen des Kunden auszurichten. Dieser Service richtet sich sowohl an Anfänger als auch an erfahrene Anleger und bietet Finanzberatung mit minimalem menschlichem Eingreifen.
• N26, eine digitale Bank mit Sitz in Deutschland, nutzt KI, um über ihre App personalisierte Finanzberatung anzubieten. Die KI-gestützten Tools der Bank analysieren die Ausgabegewohnheiten und das Finanzverhalten der Nutzer, um maßgeschneiderte Budgetierungstipps und finanzielle Einblicke zu geben. Die KI von N26 hilft Kunden auch dabei, finanzielle Ziele zu setzen und zu erreichen, indem sie automatisierte Ratschläge zum Sparen und Ausgeben bietet.

Bonitätsprüfung

KI-Modelle verändern die Art und Weise, wie Banken ihre Kreditwürdigkeit beurteilen. Das liegt vor allem daran, dass KI Algorithmen nutzen kann, um Daten aus alternativen Quellen wie sozialen Medien oder früheren Ausgabenmustern zu analysieren. Unkonventionelle Faktoren können dazu beitragen, bessere Kreditangebote zu erstellen oder Kunden dabei zu helfen, Entscheidungen zu verschieben, die ihnen auf lange Sicht schaden könnten.

Darüber hinaus können Finanzinstitute dank Aktualisierungen in Echtzeit die Kreditwürdigkeit kontinuierlich an das aktuelle Finanzverhalten anpassen und Kunden darüber informieren, wann sie für einen Kredit bereit sind. Algorithmen können auch menschliche Vorurteile bei Kreditentscheidungen minimieren, was für ein gleichwertiges Kundenerlebnis von entscheidender Bedeutung ist.

KI bei der Kreditbewertung: Beispiele

• Emporkömmling, eine KI-gestützte Kreditplattform, arbeitet mit verschiedenen Banken und Kreditgenossenschaften zusammen, um eine KI-gestützte Kreditbewertung anzubieten. Anstatt sich ausschließlich auf traditionelle Kredit-Scores zu verlassen, analysiert die KI von Upstart über 1.600 Datenpunkte, darunter Bildung, beruflicher Werdegang und sogar Online-Verhalten, um die Kreditwürdigkeit zu beurteilen. Dieser Ansatz ermöglicht es Upstart, Kredite für Kreditnehmer zu genehmigen, die von traditionellen Bewertungsmodellen möglicherweise übersehen werden, was zu einer gemeldeten Reduzierung der Zahlungsausfälle um 75% im Vergleich zu herkömmlichen Modellen führt.
• Kreditech, ein deutsches Fintech-Unternehmen, nutzt KI und Big Data, um Kreditbewertungs- und Kreditdienstleistungen anzubieten, insbesondere in Schwellenländern. Das KI-gestützte Kreditbewertungsmodell des Unternehmens analysiert Tausende von Datenpunkten, darunter Aktivitäten in sozialen Medien, Online-Einkaufsverhalten und Nutzungsmuster von Geräten, um das Kreditrisiko einzuschätzen. Der Ansatz von Kreditech ermöglicht es dem Unternehmen, Kredite an Personen anzubieten, die keine traditionelle Kredithistorie haben, und erweitert so den Zugang zu Krediten in Märkten, in denen Kreditinformationen spärlich sind.

Fortschrittliche Betrugserkennung

Wenn es um die Bekämpfung von Finanzbetrug und anderen Cyberbedrohungen geht, bieten maschinelles Lernen und KI eine Vielzahl von Tools, um diese Probleme zu lösen. Die Mustererkennung erweist sich als praktisch, um ungewöhnliche Transaktionen in Echtzeit zu identifizieren. Verhaltensbiometrie kann Tippmuster, Mausbewegungen und andere Aktivitäten analysieren, um ungewöhnliche Aktionen in Bankensystemen zu erkennen.

KI ist in der Lage, adaptiv zu lernen und Betrugserkennungsmodelle auf der Grundlage neuer Daten kontinuierlich zu verbessern. Dies erhöht nicht nur die betriebliche Effizienz von Cybersicherheitsmaßnahmen, sondern erhöht auch die allgemeine Sicherheit personenbezogener Daten, Kundenkonten und interner Dateien erheblich.

KI bei der Betrugserkennung: Beispiele

• JP Morgan Chase nutzt KI zur Bekämpfung von Finanzbetrug, indem Millionen von Transaktionen auf Anzeichen verdächtiger Aktivitäten hin analysiert werden. Die KI-Systeme der Bank können betrügerische Muster wie unbefugte Transaktionen oder Kontoübernahmen erkennen, indem sie die aktuellen Aktivitäten mit dem üblichen Verhalten eines Kunden vergleichen. Die KI lernt kontinuierlich aus neuen Daten und verbessert ihre Funktionen zur Betrugserkennung im Laufe der Zeit. Dies hilft der Bank, Betrug in Echtzeit zu verhindern und schützt sowohl Kunden als auch das Institut vor potenziellen Verlusten.
• Barclays verwendet KI, um Transaktionen zu überwachen und betrügerische Aktivitäten zu erkennen. Die Bank hat Algorithmen für maschinelles Lernen implementiert, die Transaktionsdaten analysieren, um Anomalien zu identifizieren, die auf Betrug hinweisen könnten. Durch den Einsatz von KI kann Barclays verdächtige Transaktionen schnell für weitere Untersuchungen kennzeichnen und so die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Betrug unbemerkt bleibt. Darüber hinaus verwendet Barclays KI, um die Sicherheit des Online-Bankings zu erhöhen, indem ungewöhnliche Anmeldemuster und Kontoverhalten erkannt werden.

Automatisierung von Prozessen

KI-Technologie kann den Backoffice-Betrieb rationalisieren. Mithilfe von optischer Zeichenerkennung (OCR) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Algorithmen beispielsweise Dokumente automatisch verarbeiten, kategorisieren und die Informationssuche beschleunigen.

Die Optimierung der Aufgabenzuweisung und die Verkürzung der Bearbeitungszeiten können mit einem KI-gestützten Workflow-Management erreicht werden, das entweder ganze Prozesse oder Teile davon automatisiert. Darüber hinaus können Unternehmen mithilfe von Algorithmen für die vorausschauende Wartung Probleme antizipieren, bevor sie zu Störungen führen, und sie schneller als je zuvor beheben. Generative KI im Bankwesen erweist sich auch für die Marketing- und Vertriebsautomatisierung als nützlich.

KI in der Prozessautomatisierung: Beispiele

• Deutsche Bank nutzt KI für die Prozessautomatisierung in allen Abläufen, insbesondere in den Bereichen Compliance und Risikomanagement. Die Bank verwendet KI, um die Überwachung von Transaktionen zu automatisieren und verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert wird. Darüber hinaus hat die Deutsche Bank Backoffice-Prozesse wie Dokumentenverarbeitung und Dateneingabe mithilfe KI-gesteuerter Lösungen automatisiert. Diese Automatisierung rationalisiert den Betrieb, erhöht die Effizienz und reduziert das Risiko menschlicher Fehler.
• BBVA hat KI implementiert, um zahlreiche Prozesse zu automatisieren, darunter Kundenservice, Compliance und Dokumentenmanagement. Beispielsweise verwendet BBVA KI, um Kundenanfragen automatisch zu bearbeiten und an die entsprechende Abteilung weiterzuleiten. Darüber hinaus hat die Bank die Analyse von Finanzdokumenten automatisiert und so den Zeitaufwand für die Dateneingabe und -verarbeitung reduziert. Dadurch kann BBVA effizienter arbeiten und seinen Kunden schnellere Dienstleistungen anbieten.

Prädiktive Analytik und Entscheidungsfindung im Bankwesen

Die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse ist die Spezialität von KI. Sie kann riesige Datenmengen analysieren, um Marktbewegungen und Trends vorherzusagen und so bei der Vorbereitung neuer Angebote und Anlagestrategien zu helfen.

Die Identifizierung wichtiger Kundengruppen für gezieltes Marketing und Produktentwicklung ist eine weitere Aufgabe, die KI bewältigen kann, um Banken bei der Gewinnsteigerung zu unterstützen. Das Gleiche gilt für die Risikobewertung, die verhindern kann, dass Finanzunternehmen schlechte Entscheidungen treffen.

KI in der prädiktiven Analyse: Beispiele

• RING nutzt KI-gestützte prädiktive Analysen, um die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Kundenbindung und Finanzplanung zu verbessern. Durch die Analyse historischer Daten und des Kundenverhaltens können die KI-Systeme von ING zukünftige Trends vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse liefern, um das Produktangebot zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Prädiktive Analysen helfen ING beispielsweise dabei, wichtige Kundensegmente für gezieltes Marketing zu identifizieren, was zu höheren Konversionsraten und Kundenzufriedenheit führt.
• Caixa Bank nutzt KI für prädiktive Analysen, um die Entscheidungsfindung in verschiedenen Geschäftsbereichen zu verbessern. Die Bank verwendet KI, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen und so Marketingkampagnen und Produktangebote maßzuschneidern zu können. Darüber hinaus verwendet die CaixaBank prädiktive Analysen, um das Kreditrisiko zu steuern, indem sie potenzielle Zahlungsausfälle auf der Grundlage von Kundenverhaltensmustern prognostiziert und so die Genauigkeit ihrer Kreditentscheidungen verbessert.

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Beispiele für KI im Bankwesen

Um die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf den Bankensektor in verschiedenen Bereichen zu verstehen, ist es wichtig, sich mit realen Anwendungsfällen vertraut zu machen. Hier sind unsere Tipps:

Die Münze von JPMorgan Chase

JPMorgan Chase entwickelte CoIN (Vertragsinformationen), eine KI-gestützte Plattform, die gewerbliche Kreditverträge automatisch überprüft. Eine effiziente Datenerfassung und -analyse ist entscheidend für die Verwaltung der riesigen Datenmengen, die bei täglichen Transaktionen anfallen, um das Nutzererlebnis zu verbessern, Betrug aufzudecken und fundierte Kreditentscheidungen zu treffen. Die Ergebnisse waren spektakulär:

• Dank des Systems wurden 360.000 Stunden manueller Überprüfungsarbeit eingespart
• Signifikante Reduzierung der Fehler bei der Kreditbearbeitung
• Höhere Genauigkeit bei der Interpretation von Kreditverträgen

Erica von der Bank of America

Finanzdienstleister wie die Bank of America nutzen KI-Technologien, um das Kundenerlebnis und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Der KI-gestützte virtuelle Assistent der Bank of America, Erica, hat das Unternehmen grundlegend verändert und ist ein Beispiel für eine Lösung, die viele Marktteilnehmer als Vorbild betrachten.

• Hat über 42 Millionen Kunden geholfen und 2 Milliarden Interaktionen ermöglicht
• Fähigkeit, komplexe Sprachbefehle zu verstehen und personalisierte Finanzberatung bereitzustellen
• Kontinuierliches Lernen und Erweitern von Funktionen auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen

AML und Betrugserkennung von HSBC

HSBC ging eine Partnerschaft mit der KI-Firma ein Quantexa um ihre Fähigkeiten in den Bereichen Risikomanagement, Geldwäschebekämpfung (AML) und Betrugserkennung zu verbessern. Dieses umfassende System schont nicht nur Ressourcen für die Bank, sondern verbessert auch das Kundenerlebnis und die Sicherheit.

• Reduzierung des Fallvolumens um 60% und potenzielle Einsparungen von über 5 Millionen $
• Verbesserte Fähigkeit, komplexe kriminelle Netzwerke schneller aufzudecken
• Weniger Fehlalarme, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Bankwesen

Die transformative Wirkung von KI in der Bankenbranche ist unbestreitbar, aber es gibt auch mehrere Herausforderungen, denen man sich bewusst sein muss. Indem Banken diese Probleme angehen, können sie Risiken mindern und ihre Ziele effektiver erreichen.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Finanzdienstleister müssen bei der Einführung von KI ein Gleichgewicht zwischen Personalisierung und Datenschutz finden. Aus diesem Grund stellen wir die Einhaltung von Vorschriften sicher wie DSGVO und CCPA sollte ganz oben auf der Prioritätenliste stehen. Der Aufbau und die Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens in KI-Systeme erfordern eine transparente Kommunikation und eine schrittweise Umsetzung im Einklang mit den gesetzlichen Vorschriften und Richtlinien der Finanzbranche.

Integration mit älteren Systemen

Viele Banken, insbesondere solche, die lange vor dem Online-Zeitalter tätig waren, haben mit der digitalen Transformation zu kämpfen. Ihr Hauptproblem ist die Innovation veralteter IT-Infrastrukturen. Um einen nahtlosen Datenfluss zwischen neuen KI-Systemen und bestehenden Plattformen zu gewährleisten, müssen Finanzorganisationen in ältere Softwareupdates investieren und sorgfältig planen, wie die Algorithmen in das bestehende Ökosystem integriert werden.

Ethische Überlegungen in der Bankenbranche

KI-Algorithmen können voreingenommen sein, daher ist es wichtig, potenzielle Fehler dieser Art zu beheben. Dies kann erreicht werden, indem das KI-Modell mit vielfältigen und genauen Daten angemessen trainiert wird. Andere ethische Überlegungen betreffen KI-gestützte Entscheidungsprozesse, die hochtransparent sein und stets von Menschen überprüft werden sollten. Das Gleiche gilt für kritische Finanzoperationen, die immer kontrolliert werden sollten.

Qualifikationslücken und Anpassung der Belegschaft in Finanzinstituten

Die Schulung des vorhandenen Personals für die Arbeit mit KI-Systemen sollte ein integraler Bestandteil der Strategie jeder modernen Bank sein. Wenn ein Finanzinstitut die Vorteile der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen möchte, sollte es sich auch darauf konzentrieren, Talente aus den Bereichen KI und Datenwissenschaft einzustellen und zu halten. Der kulturelle Wandel hin zu einer KI-gesteuerten Organisation ist ein fortlaufender Prozess, aber mit der richtigen Einstellung von Führungskräften und Managern ist er machbar und von Vorteil.

Zukunftstrends: Künstliche Intelligenz im Bankensektor

Hyperpersonalisierung

KI geht über die grundlegende Personalisierung hinaus zur Hyperpersonalisierung, bei der jede Kundeninteraktion in Echtzeit maßgeschneidert wird, basierend auf einem tiefen Verständnis der individuellen Präferenzen, Verhaltensweisen und finanziellen Ziele. Dies beinhaltet die Analyse riesiger Datenmengen, um hochgradig maßgeschneiderte Produkte, Dienstleistungen und Beratung anzubieten, die sich individuell auf jeden Kunden zugeschnitten anfühlen.

Sprachaktiviertes Banking

Mit dem Aufkommen von Sprachassistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant wird sprachaktiviertes Banking immer üblicher. KI ermöglicht es Kunden, ihre Finanzen über einfache Sprachbefehle zu verwalten, wodurch Bankgeschäfte bequemer und zugänglicher werden, insbesondere für diejenigen, die weniger technisch versiert sind.

Dein KI-Kurs im Bankwesen

Die Zukunft der KI im Bankwesen wird voraussichtlich vielversprechend und voller Möglichkeiten sein. Das bedeutet, dass Finanzfachleute sich darauf einlassen müssen — sonst riskieren sie, den Anschluss zu verlieren. Um mit dieser Transformation zu beginnen, ist es wichtig, den aktuellen Zustand des Unternehmens zu beurteilen und Bereiche zu identifizieren, in denen KI die größte Wirkung erzielen kann. Wir glauben, dass es der beste Ansatz ist, mit Pilotprojekten, die schnelle Erfolge vorweisen können, klein anzufangen, um Dynamik aufzubauen und signifikante Veränderungen einzuleiten.

Es ist auch wichtig, in die richtigen Mitarbeiter zu investieren und Partnerschaften mit Anbietern einzugehen, die die KI-Implementierung erfolgreich machen können. Um solche Änderungen an den Geschäftszielen, internen Systemen und potenziellen Widerständen auszurichten, sind qualifizierte Experten erforderlich, die nicht nur hochwertige Tools bereitstellen, sondern auch die Bedürfnisse des Unternehmens berücksichtigen.

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