KI in Fintech: Revolutionierung von Finanzdienstleistungen mit Technologie

Einführung

Künstliche Intelligenz transformiert Fintech und bietet leistungsstarke Möglichkeiten zur Innovation und Steigerung der Rentabilität. In diesem Beitrag werden wir die wichtigsten KI-Anwendungen und Anwendungsfälle aufdecken, die Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. In diesem Artikel wird untersucht, wie KI geldbezogene Dienstleistungen revolutioniert. Er liefert Einblicke, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und in dieser Wettbewerbslandschaft die Nase vorn zu haben.

Mit den Erkenntnissen unseres Forschungs- und Entwicklungsteams, das Experten für die neuesten KI-Trends sind, erfahren Sie, wie Sie die Nase vorn haben und das Wachstum vorantreiben können.

Sind Sie bereit zu sehen, wie KI Ihre Fintech-Strategie revolutionieren kann? Lass uns eintauchen.

Die Rolle der KI in Fintech

Um in der Fintech-Branche immer einen Schritt voraus zu sein, müssen die Kundenzufriedenheit, ein hohes Maß an Personalisierung und die Fähigkeit, Abläufe effizient zu skalieren, aufrechterhalten werden. KI in der Fintech-Branche gestaltet die Branche neu, indem es innovative Lösungen für die meisten Herausforderungen anbietet. Ihre Fähigkeit, Prozesse zu rationalisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und den Kundenservice zu automatisieren, fördert das Wachstum von Finanzinstituten, ohne ihre oft begrenzten Ressourcen zu belasten.

Die Integration von KI in Fintech zeigt, wie die Nutzung von Algorithmen (z. B. maschinelles Lernen) und Datenanalysen Finanz-Startups und Marken dabei unterstützen kann, ihre Geschäftsziele zu erreichen. Zum Beispiel KI-Entwicklung ist ein Verbündeter für Finanzorganisationen, die Maschinen routinemäßige, wiederholbare Aufgaben zuweisen möchten während sie ihren Mitarbeitern Zeit geben, um kreativ zu arbeiten oder die sensibelsten Angelegenheiten zu erledigen. Ein solcher Ansatz kann nicht nur Geld sparen, sondern führt auch zu besseren Ergebnissen und einer höheren Arbeitszufriedenheit der Teammitglieder.

Durch das Sammeln und Analysieren riesiger Informationsmengen kann KI im Fintech-Bereich interne und externe Abläufe beschleunigen, die Entscheidungsfindung verbessern und dabei helfen, zukünftige Markttrends oder potenzielle Ergebnisse von Marketingkampagnen vorherzusagen. Auf diese Weise können Finanzunternehmen in angemessene Aktivitäten investieren und ihre Ergebnisse verbessern, was zu höheren Umsätzen und einem besseren ROI führt.

KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei Personalisierungsbemühungen (nicht nur in Fintech, sondern auch in anderen Branchen wie Gesundheitswesen), bringen enorme Möglichkeiten, maßgeschneiderte Inhalte und Angebote für moderne Verbraucher zu erstellen, was ihr Vertrauen und ihre Bindung beeinflusst. Nicht zuletzt ist künstliche Intelligenz auch ein hervorragendes Instrument zur Risikobewertung und Betrugserkennung. Es unterstützt den Fintech-Sektor dabei, Anomalien zu erkennen und Bedrohungen viel schneller und mit überragender Genauigkeit zu verhindern.

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Das ungenutzte Potenzial von KI im Bereich Fintech

KI auf dem Fintech-Markt hat bereits bewiesen, dass sie erhebliche Vorteile bietet. Es gibt jedoch mehrere Bereiche, in denen ihre Fähigkeiten noch erforscht und erweitert werden. Der Hauptbereich, der derzeit erörtert wird, ist ethische Überlegungen und gesetzliche Vorschriften in Bezug auf die Verwendung künstliche Intelligenz bei finanziellen Entscheidungen. Regierungen und Gesetzgeber diskutieren darüber, wie Fintech-Unternehmen Grenzen und Richtlinien vorgegeben werden können, ohne das Potenzial der KI in ihrem Fachgebiet einzuschränken.

Darüber hinaus gilt KI auch als hervorragendes Instrument zur Werbung nachhaltiges Finanzmanagement. Fintech-Unternehmen untersuchen, wie die Analyse großer Datensätze Verbrauchern helfen kann, nachhaltige Anlagemöglichkeiten zu identifizieren und Risiken im Zusammenhang mit Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsfaktoren (ESG) zu bewerten. Mithilfe von Algorithmen, die in der Lage sind, Quellen wie Satellitenbilder oder Umweltberichte zu nutzen, können sie Erkenntnisse liefern, die Anlegern helfen, bessere finanzielle Entscheidungen für eine bessere Zukunft zu treffen.

Die Entwicklung von KI-gestützten Tools, die fördern finanzielle Bildung Unter den Verbrauchern gibt es ein weiteres interessantes Thema, das von Experten der Fintech-Branche ausführlich kommentiert wird. Die Bereitstellung personalisierter Finanzberatung und Bildungsinhalte auf zugängliche und interaktive Weise hilft den Nutzern, komplexe Konzepte zu verstehen. Andererseits ermöglicht die Simulation von Finanzszenarien auf der Grundlage von Verhaltensweisen, Präferenzen und Zielen Finanzinstitute empfehlen Angebote, die den Bedürfnissen der einzelnen Kunden entsprechen. Insgesamt kann KI stark dazu beitragen, Einzelpersonen in die Lage zu versetzen, fundiertere finanzielle Entscheidungen zu treffen.

Ein weiterer interessanter Trend im Fintech-Bereich ist Quantencomputer. Obwohl es sich noch in der Entwicklung befindet, wird es Prognosen zufolge in den kommenden Jahren durch den Einsatz von KI in Fintech weiter verbreitet sein. Quantencomputer können Gestalten Sie die Finanzmodellierung neu, indem Sie komplexe Berechnungen mit Geschwindigkeiten durchführen, die mit herkömmlichen Computern nicht erreicht werden. Dies kann die Genauigkeit und Effizienz von Kreditsimulationen, Risikoanalysen, Anlageanalysen, Portfoliooptimierungen und mehr erheblich verbessern. Quantenalgorithmen könnten Finanzinstitute in die Lage versetzen, Probleme zu lösen und Marktveränderungen mit einem Detaillierungsgrad und einer Präzision vorherzusagen, die derzeit unmöglich ist, was möglicherweise zu robusteren Finanzprodukten und -dienstleistungen führen könnte.

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10 transformative KI-Anwendungen im Fintech-Bereich

Hier ist eine Liste der bekanntesten Anwendungsfälle von KI in Fintech. Die folgenden Beispiele zeigen die Vielseitigkeit dieser Technologie und wie sie verschiedene Bereiche der Geschäftstätigkeit von Finanzmarken verbessert:

Intelligente Chatbots

KI-gestützte Chatbots, Voice-Bots und virtuelle Assistenten definieren den Kundenservice innerhalb von Fintech neu. Sie bieten rund um die Uhr Unterstützung und bearbeiten eine Vielzahl von Kundenanfragen. Dank künstlicher Intelligenz kann die Mehrheit der Kundenfragen ohne menschliches Eingreifen beantwortet werden, sodass die Mitarbeiter die sensibelsten oder kompliziertesten Fälle übernehmen können. Ein Beispiel für einen erfolgreichen KI-gesteuerten Chatbot ist Bank von AmerikaDie virtuelle Assistentin Erica, die erfolgreich verschiedene Kundenbedürfnisse verwaltet, von Transaktionsanfragen bis hin zu Rechnungszahlungen.

Betrugserkennung und -prävention

Dank beeindruckender Datenanalysefunktionen in Echtzeit ist KI ein Verbündeter für Fintech-Unternehmen, die potenziellen Betrug verhindern und die Erkennung verdächtiger Aktivitäten verbessern möchten. Zum Beispiel PayPal nutzt maschinelles Lernen, um Millionen von Transaktionen zu analysieren und so die Betrugsraten erheblich zu senken. Algorithmen können Finanzinstituten bei der proaktiven Absicherung von Finanztransaktionen helfen.

“(...) Die Erkennung von Zahlungsbetrug und maschinelles Lernen gehen Hand in Hand und helfen Unternehmen dabei, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Kosten zu senken. Da der E-Commerce weiter wächst, ist es wahrscheinlich, dass maschinelles Lernen und andere neue KI-Technologien weiterhin eine größere Rolle bei der Bekämpfung von Zahlungsbetrug spielen werden.“ - PayPal-Experten.

Algorithmischer Handel

KI-Systeme werden genutzt, um riesige Mengen an Marktdaten, Nachrichtenartikeln, Social-Media-Einträgen und anderen relevanten Quellen zu verarbeiten, um Handelstransaktionen in Sekundenschnelle auszuführen. Renaissance-Technologien ist ein Paradebeispiel für einen Hedgefonds, der KI genutzt hat, um die Marktleistung durch ausgeklügelte quantitative Strategien konsequent zu übertreffen. Mit künstlicher Intelligenz können Anleger datengestützte Entscheidungen treffen, die zu ihren höheren Erfolgsquoten beitragen.

Bonitätsprüfung

Eine detaillierte und nuancierte Kreditbewertung wird Realität, wenn die manuelle Überprüfung durch automatisierte KI-Modelle ersetzt wird, die darauf trainiert sind, zahlreiche Datenquellen auszuwerten. Personen mit atypischen Kredithistorien, die mit herkömmlichen Bewertungsmethoden abgelehnt würden, können von einer KI-gestützten Bewertung profitieren und maßgeschneiderte Angebote erhalten, die an ihre Bedürfnisse und Fähigkeiten angepasst sind. Leihen, verwendet beispielsweise mehrere Datenpunkte, einschließlich Aktivitäten in sozialen Medien, um die Kreditwürdigkeit in Schwellenländern zu überprüfen, was die Rolle der KI bei der Ausweitung der finanziellen Inklusion belegt.

Personalisierte Finanzplanung

Das persönliche Finanzmanagement und geldbezogene Entscheidungen können dank KI-gesteuerter Planungstools optimiert werden. Durch die Analyse persönlicher Finanzdaten können die Algorithmen maßgeschneiderte Anlageberatung und Kreditvorschläge bereitstellen, die sicher sind und den individuellen Zielen entsprechen. Wealthfront ist ein Beispiel für ein Fintech-Unternehmen, das KI nutzt, um Anlageportfolios maßzuschneidern und Steuerstrategien zu optimieren.

“KI ist nicht nur ein Tool, sie ist eine transformative Kraft in der Vermögensverwaltung. Die Automatisierung komplexer Analysen, die Verbesserung der Compliance und die Förderung einer besseren Kommunikation ebnen den Weg für intelligentere und effizientere Abläufe.“ - Hossein Kazemi, Xeco Labs

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

KI-Systeme können Transaktionen kontinuierlich überwachen, potenzielle Compliance-Probleme kennzeichnen und Berichte in Echtzeit erstellen, wodurch die Wahrscheinlichkeit negativer Ergebnisse erheblich reduziert wird. Die Rolle solcher Algorithmen darf nicht unterschätzt werden, wenn es um das Risikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Verpflichtungen geht. HSBCDie Zusammenarbeit mit dem KI-Unternehmen Quantexa zur Bekämpfung der Geldwäsche hat die Erkennungsraten verbessert und die Wirksamkeit von KI bei der Regulierungsaufsicht unter Beweis gestellt.

“(...) Banken (...) verändern die Art und Weise, wie sie Finanzdaten überwachen, und nutzen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um verdächtige Aktivitäten zu erkennen, die in den dunklen Ecken dieses hochkomplexen Transaktionslabyrinths lauern könnten.“ - Jennifer Calvery, HSBC

Prädiktive Analytik für Markttrends

KI in Fintech ist nicht nur nützlich, wenn es um interne und externe geldbezogene Operationen geht, sondern auch bei der Vorbereitung von Marketing- und Vertriebsstrategien. Die Analyse der Stimmung in den sozialen Medien, Online-Einträgen über die Marke, Nachrichtenprognosen und Marktbewegungen liefert Erkenntnisse, die es hochrangigen Führungskräften und ihren Managern ermöglichen, erfolgreiche Strategien auszuarbeiten und sie mit einwandfreien Ergebnissen umzusetzen. Außerdem generative KI Algorithmen haben sich bei der Generierung, Personalisierung und Automatisierung von Marketingaktivitäten als wirksam erwiesen und verschaffen Fintech-Unternehmen, die sie nutzen, einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern.

Unternehmen wie PayPal nutzen prädiktive Analysen, um das Kundenverhalten und makroökonomische Trends zu überwachen und ihnen dabei zu helfen, Wachstumschancen zu erkennen und ihre Angebote in Echtzeit zu optimieren. Dieser fortschrittliche Ansatz verbessert nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern minimiert auch Risiken und stellt sicher, dass Fintech-Unternehmen in einer sich schnell entwickelnden Branche wettbewerbsfähig bleiben.

Automatisierung von Finanzprozessen

KI revolutioniert Finanzprozesse, indem sie Robotic Process Automation (RPA) nahtlos integriert, um Aufgaben wie Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Backoffice-Abläufe zu verwalten. Modelle für maschinelles Lernen erhöhen die Sicherheit, indem sie Betrug durch Echtzeitüberwachung und ausgeklügelte Mustererkennung erkennen. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten sorgen für einen Kundensupport rund um die Uhr, während prädiktive Analysen die Kreditbewertung verfeinern, Kreditgenehmigungen optimieren und Finanzprognosen verbessern. Darüber hinaus vereinfacht KI die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch automatisierte AML- und KYC-Prüfungen, verbessert das Anlagemanagement mit Robo-Advisors und algorithmischem Handel und optimiert die Dokumentenverarbeitung mit fortschrittlicher OCR-Technologie (Optical Character Recognition). Zusammen steigern diese KI-gestützten Innovationen die Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit im gesamten Finanzsektor und treiben die Branche in eine agilere und reaktionsfähigere Zukunft.

Unternehmen wie Stripe automatisieren die Zahlungsabwicklung und Betrugserkennung, sodass sich Unternehmen auf Wachstum statt auf manuelle Finanzaufgaben konzentrieren können. Diese Umstellung auf Automatisierung verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern setzt auch Ressourcen für Innovationen und strategische Entscheidungen frei, wodurch Fintech-Unternehmen in die Lage versetzt werden, in einem wettbewerbsintensiven Markt effektiver zu skalieren.

Verbesserung des Risikomanagements

Die Verbesserung des Risikomanagements im Fintech-Bereich wird immer effektiver, da traditionelle Methoden ausgeklügelten KI-gesteuerten Modellen weichen, die riesige Datensätze in Echtzeit analysieren. Diese Modelle können subtile Muster und Anomalien bei verschiedenen Finanzaktivitäten identifizieren und ermöglichen so die Früherkennung potenzieller Risiken wie Betrug, Marktvolatilität oder Kreditausfälle.

Durch die Integration von Algorithmen für maschinelles Lernen, die kontinuierlich lernen und sich anpassen, können Fintech-Unternehmen Risiken proaktiver antizipieren und mindern. Unternehmen wie Kabbage, eine Online-Kreditplattform für kleine Unternehmen, nutzen beispielsweise Geschäftsdaten in Echtzeit, um das Kreditrisiko dynamisch zu bewerten und so ein reaktionsschnelleres und genaueres Risikomanagement zu ermöglichen. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern ermöglicht auch eine agilere Entscheidungsfindung und fördert letztendlich ein widerstandsfähigeres Finanzökosystem.

Wenn es um Compliance geht, hat generative KI das Potenzial, die Betrugsprävention radikal zu verbessern, indem sie die Prozesse und Protokolle zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Know Your Customer (KYC) verbessert. In diesen frühen Tagen der generativen KI sollten sich Fintechs jedoch die Zeit nehmen, sich mit den Funktionen und Risiken der Technologie vertraut zu machen, und sorgfältig überlegen, wie sie sie, wenn überhaupt, in ihren eigenen Betrieb implementieren. - Bernard Wright, CISO bei Paytech ClearBank

Kredit- und Kreditgenehmigung

Kredit- und Kreditgenehmigungsprozesse werden durch KI-gestützte Technologien transformiert, die über traditionelle Kreditbewertungsmethoden hinausgehen und eine umfassendere und genauere Bewertung der Antragsteller ermöglichen.

Durch die Analyse verschiedener Datenquellen wie Transaktionshistorie, Beschäftigungsdaten und sogar Verhaltensdaten können KI-Modelle die Kreditwürdigkeit eines Bewerbers genauer bewerten. Auf diese Weise können Fintech-Unternehmen Kredite an Personen vergeben, die von herkömmlichen Systemen möglicherweise übersehen werden, z. B. Freelancer oder Personen mit begrenzter Kredithistorie.

Upstart verwendet beispielsweise Algorithmen für maschinelles Lernen, um Risiken auf der Grundlage von Faktoren wie Ausbildung und beruflichem Werdegang zu bewerten, was zu schnelleren Genehmigungen und persönlicheren Kreditbedingungen führt. Dies beschleunigt nicht nur den Genehmigungsprozess, sondern stellt auch sicher, dass Kredite einem breiteren Kundenkreis zugänglich sind, was die finanzielle Inklusion fördert und maßgeschneiderte Finanzlösungen anbietet.

KI-Technologien im Fintech

Generative KI im Fintech

Generative KI wird im Fintech-Bereich eingesetzt, um synthetische Daten zu erstellen, die Betrugserkennung zu verbessern, personalisierte Finanzprodukte zu entwickeln und die Dokumentenverarbeitung zu automatisieren.

• Synthetische Datengenerierung:
  • Generative KI erzeugt synthetische Datensätze, die realen Finanzdaten ähneln. Sie ermöglicht das Training von Modellen für maschinelles Lernen, ohne vertrauliche Informationen zu gefährden.
  • Synthetische Daten werden verwendet, um Finanzsysteme und Anwendungen unter verschiedenen Szenarien zu testen, ohne das Risiko einzugehen, das mit der Verwendung von tatsächlichen Kundendaten verbunden ist.
• Personalisierte Finanzprodukte:
  • Generative KI analysiert Kundendaten, um personalisierte Finanzprodukte und -dienstleistungen zu entwickeln, die auf individuelle Bedürfnisse und Präferenzen zugeschnitten sind.
  • Finanzinstitute verwenden generative Modelle, um personalisierte Marketingkampagnen und Produktempfehlungen zu entwerfen.
• Generierung und Verarbeitung von Dokumenten:
  • Generative KI kann Finanzberichte, Zusammenfassungen und Dokumente erstellen, indem sie Rohdaten analysiert und menschenähnlichen Text generiert.
  • KI-Systeme können Finanzverträge und -vereinbarungen auf der Grundlage von Standardvorlagen und spezifischen Kundenanforderungen ausarbeiten.

Insgesamt sollte generative KI als Chance für Fintechs gesehen werden, aber sie sollten sie mit Bedacht und Vorsicht angehen. - Bernard Wright, CISO bei Paytech ClearBank

Maschinelles Lernen im Fintech

Maschinelles Lernen (ML) revolutioniert die Fintech-Branche (Finanztechnologie), indem es verschiedene Prozesse verbessert, das Kundenerlebnis verbessert und Risiken reduziert.

• Betrugserkennung und -prävention
  • Algorithmen für maschinelles Lernen können riesige Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren, um Muster zu identifizieren, die vom normalen Verhalten abweichen, und potenziell betrügerische Aktivitäten kennzeichnen.
  • ML-Modelle bewerten das Risiko von Transaktionen oder Benutzern auf der Grundlage historischer Daten und helfen Unternehmen dabei, betrügerische Aktionen präventiv zu blockieren oder zusätzliche Überprüfungsschritte einzuführen.
• Kreditbewertung und Risikomanagement
  • Traditionelle Kreditbewertungsmethoden stützen sich häufig auf eine begrenzte Finanzhistorie. ML-Modelle können alternative Datenquellen wie Aktivitäten in sozialen Netzwerken, Zahlungshistorien und andere unkonventionelle Kennzahlen einbeziehen, um eine umfassendere Kreditwürdigkeit zu erhalten, was insbesondere für Bevölkerungsgruppen mit unzureichendem Bankkonto von Nutzen ist.
  • Finanzinstitute nutzen ML, um die Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen vorherzusagen und so genauere und individuellere Kreditentscheidungen zu ermöglichen.

Natürliche Sprachverarbeitung in Fintech

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. Es ermöglicht natürlichere Interaktionen mit Technologie, automatisiert komplexe Prozesse und bietet tiefere Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten.

• Automatisierung des Kundendienstes
  • Fintech-Unternehmen verwenden NLP-gestützte Chatbots, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Kontoinformationen bereitzustellen und Transaktionen zu unterstützen. Diese Chatbots können Kundenfragen in natürlicher Sprache verstehen und beantworten und bieten rund um die Uhr Support.
  • NLP wird in IVR-Systemen verwendet, um gesprochene Anfragen zu verstehen und zu beantworten, sodass Kunden über Sprachbefehle mit Finanzdienstleistungen interagieren können.
• Stimmungsanalyse
  • NLP wird verwendet, um Kundenrezensionen, Beiträge in sozialen Medien und anderes Feedback zu analysieren, um die Stimmung zu messen. Dies hilft Fintech-Unternehmen, die Kundenzufriedenheit zu verstehen, potenzielle Probleme zu erkennen und ihre Dienstleistungen zu verbessern.
  • Durch die Analyse von Nachrichtenartikeln, Finanzberichten und sozialen Medien können NLP-Modelle die Marktstimmung beurteilen, was bei Anlageentscheidungen und Risikomanagement verwendet werden kann.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement
  • NLP automatisiert die Verarbeitung von Rechtsdokumenten, Verträgen und Compliance-Berichten, indem relevante Informationen extrahiert werden, um sicherzustellen, dass Unternehmen die regulatorischen Anforderungen effizienter einhalten.
  • NLP hilft bei der Überwachung von Transaktionen und Kommunikation im Hinblick auf verdächtige Aktivitäten, indem große Mengen an Textdaten wie E-Mails oder Transaktionsbeschreibungen analysiert werden, um potenzielle Geldwäscheaktivitäten zu identifizieren.

Robotische Prozessautomatisierung in Fintech-Unternehmen

Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, die Softwareroboter oder „Bots“ verwendet, um sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, die in der Regel menschliches Eingreifen erfordern. Sie hilft Fintech-Unternehmen bei:

• Kunden-Onboarding
  • RPA automatisiert den KYC-Prozess, indem Kundeninformationen wie Ausweise, Stromrechnungen und andere Dokumente erfasst und überprüft werden. Bots können Daten aus diesen Dokumenten extrahieren, sie mit Datenbanken abgleichen und alle Unstimmigkeiten kennzeichnen, was den Onboarding-Prozess erheblich beschleunigt.
  • RPA kann den gesamten Prozess der Einrichtung neuer Konten abwickeln, von der Dateneingabe bis zur Ersteinrichtung und Überprüfung. Es reduziert den Zeitaufwand und die Fehler, die mit der manuellen Kontoerstellung verbunden sind.
• Bearbeitung von Zahlungen
  • RPA-Bots können Zahlungen verarbeiten, Rechnungen abgleichen und Verbindlichkeiten und Forderungen ohne menschliches Eingreifen verwalten. Dies gewährleistet schnellere Transaktionszeiten und reduziert das Fehlerrisiko.
  • RPA kann in Betrugserkennungssysteme integriert werden, um verdächtige Transaktionen automatisch zur weiteren Überprüfung zu kennzeichnen. Dadurch werden legitime Zahlungen schnell verarbeitet und potenziellem Betrug entgegengewirkt.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
  • RPA hilft Fintech-Unternehmen dabei, die Vorschriften einzuhalten, indem die Erstellung und Einreichung behördlicher Berichte automatisiert wird. Bots können Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, zusammenstellen und den Aufsichtsbehörden vorlegen, um Genauigkeit und Aktualität sicherzustellen.
  • RPA-Bots können routinemäßige AML-Checks durchführen, indem sie Transaktionen und Kundenprofile anhand von Watchlists überprüfen und verdächtige Aktivitäten automatisch an die Compliance-Teams melden.

Computer Vision in Finanzunternehmen

Computer Vision, ein Bereich künstlicher Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, visuelle Informationen zu interpretieren und zu verarbeiten, wird in der Fintech-Branche zunehmend eingesetzt, um die Sicherheit zu erhöhen, Prozesse zu rationalisieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

• Identitätsprüfung und KYC (Know Your Customer)
  • Computer Vision wird verwendet, um Ausweisdokumente wie Pässe, Führerscheine und Personalausweise automatisch zu überprüfen. Die Technologie kann diese Dokumente scannen und Informationen aus ihnen extrahieren, sie anhand von Datenbanken validieren und nach Anzeichen von Manipulation oder Fälschung suchen.
  • Um die Sicherheit während des KYC-Prozesses zu erhöhen, können Computer-Vision-Systeme das Gesicht eines Kunden mit dem Foto auf seinem Ausweisdokument abgleichen und so sicherstellen, dass die Person, die das Dokument vorlegt, tatsächlich sein rechtmäßiger Eigentümer ist.
• Sicherheit und Authentifizierung
  • Neben der Gesichtserkennung wird Computer Vision auch für andere biometrische Authentifizierungen wie Iris- oder Netzhautscans verwendet. Dies erhöht die Sicherheit des Zugriffs auf Finanzsysteme und Anwendungen.
  • Einige Fintech-Lösungen verwenden Computer Vision, um Benutzer bei Transaktionen zu verifizieren. Aus diesem Grund können nur autorisierte Personen Finanzoperationen ausführen, insbesondere bei Transaktionen mit hohem Wert.
• Automatisierte Dokumentenverarbeitung
  • Computer Vision wird auch verwendet, um Schecks, Rechnungen und andere Finanzdokumente automatisch zu lesen und zu verarbeiten. Die Technologie kann relevante Daten wie Beträge, Daten und Zahlungsempfänger extrahieren und in Finanzsysteme eingeben, sodass keine manuelle Dateneingabe erforderlich ist.
  • Finanzinstitute können Computer Vision verwenden, um verschiedene Formen zu erkennen und zu verarbeiten, wichtige Informationen zu extrahieren und Datenbanken automatisch zu füllen. Der Vorteil: Rationalisierung administrativer Aufgaben.

Der Rolle der KI in der Zukunft von Fintech gerecht werden

KI verbessert nicht nur Fintech, sie spielt auch eine grundlegende Rolle bei der Veränderung der Landschaft der Finanzbranche. Finanzinstitute, die ihr Kundenerlebnis erneuern, Risiken besser mindern und ihr Unternehmen zukunftssicher machen wollen, sollten in KI investieren, um ihre Ziele schneller zu erreichen und ihre eigenen Erwartungen und die ihrer Kunden zu übertreffen.

Fintech-Unternehmen, die innovativ sein und ihr Fachwissen im Einsatz von KI erweitern möchten, sollten sich mit einem vertrauenswürdigen Partner zusammenschließen, der über Fachwissen und Ressourcen verfügt, um solche Fortschritte in ihre Strukturen einzuführen. Sind Sie bereit, die Macht der KI zu nutzen? Schauen Sie sich unsere an Entwicklungsdienstleistungen für Fintech-Apps. Wir können ein Softwareprodukt für Ihre Marke entwickeln, das alle Kriterien eines modernen, fortschrittlichen Systems erfüllt, das Ihre Kunden lieben werden.