Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz im Bankwesen

Trotz der Leistungsfähigkeit des menschlichen Geistes gibt es viele Prozesse und Analysen, bei denen der Mensch nicht sehr effizient ist. Dies ist in der Regel dann der Fall, wenn das Problem eine hohe mechanische Komponente aufweist oder wenn wir darauf angewiesen sind, ein Muster in großen Datenmengen zu finden.

Zahlreiche Sektoren haben sich die Künstliche Intelligenz (KI) zu eigen gemacht, von der Medizin bis hin zu fahrerlosen Autos in der Automobilbranche. Unternehmen implementieren KI-gestützte Lösungen, um ihre wirtschaftliche Effizienz zu steigern und die Servicequalität zu verbessern.

Historisch gesehen war das Bankensystem immer bestrebt, seine Gewinne zu maximieren, und so ist es unvermeidlich, dass es sich die KI-Welt mit großem Nachdruck erschließen wird. Mit dem technologischen Fortschritt gibt es immer mehr Möglichkeiten für Verbesserungen, z. B. die Möglichkeit, eigene Systeme zu trainieren oder Algorithmen von Dritten zu verwenden, um die Kosten für die Implementierung eines Geschäftssystems weiter zu senken.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fachrichtung der automatisierten Entscheidungsfindung und der Ausführung von Handlungen durch den Einsatz von Computersystemen und die Anwendung mathematischer Techniken auf große Datenmengen.

Mit Hilfe der KI können verschiedene Arten von Analysen durchgeführt werden, z. B. „beschreibende“, die erklären, was geschehen ist, „vorausschauende“, die vorhersagen, was geschehen wird, und „präskriptive“, die vorschlagen, was getan werden muss, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.

KI ist heute ein gängiges Werkzeug bei Tätigkeiten wie Internetsuche, Gesichtserkennung, Empfehlungen in sozialen Netzwerken oder Fahrwegbestimmung bei Navigationsanwendungen. Einige KI-gestützte Techniken gibt es schon seit Jahrzehnten. Andere sind relativ neu, und viele, wie z. B. das maschinelle Lernen, machen aufgrund der zunehmenden Datenverfügbarkeit und verbesserter Techniken, die große Datenmengen und -quellen verarbeiten können, rasche Fortschritte.

KI-Technologien haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, Muster zu erkennen, aber sie können nicht wie der Mensch assoziatives Lernen betreiben, einen breiten Überblick analysieren und unser gesamtes Wissen miteinander verbinden. Die Herausforderung für die KI der Zukunft besteht darin, das Verständnis und die Reaktionsfähigkeit auf die Umwelt auf einer tieferen Ebene zu verbessern. Letztlich sollen die KI-Technologien die technologischen und industriellen Fähigkeiten der Volkswirtschaften verbessern und gleichzeitig den Menschen dienen und ihr Wohlergehen steigern.

Im Folgenden werden einige wichtige Anwendungen von KI im Banken- und Finanzsektor vorgestellt:

1. Back-End-Zahlungsprozesse
   

   Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen im Zahlungsverkehr beschleunigt die Automatisierung und optimiert Back-End-Prozesse, die zuvor manuell von Menschen durchgeführt wurden. Daher hat die Automatisierung durch KI im Bankensektor ein großes Potenzial, da sie die Arbeitsbelastung verringern, die Qualität der Arbeit optimieren, die Produktivität steigern und die Kosten und dabei Fehler minimieren kann.

2. Aufdeckung von Zahlungsbetrug
   

   Das Transaktionsbanking zeichnet sich durch viele Prozesse aus, die eine große Anzahl von Endbenutzerinteraktionen im täglichen Zahlungsverkehr unterstützen und große Datenmengen erzeugen. KI bietet erhebliche Möglichkeiten, insbesondere in Bereichen wie Betrugserkennung und -prävention, Zahlungen und Onboarding.

   KI kann beim Vorbeugen und bei der Aufdeckung von Betrug helfen, indem sie ungewöhnliche Transaktionen hervorhebt, z. B. wenn es sich um einen hohen Betrag handelt, die Transaktion von einem unerwarteten Kunden eingeleitet wurde oder das Unternehmen noch nie mit dem Zielunternehmen oder dem Land, in das die Zahlung erfolgt, Geschäfte gemacht hat. Darüber hinaus können KI-Tools ungewöhnliche Verhaltensweisen der Mitarbeiter von Finanzinstituten erkennen und überwachen, z. B. die Anmeldung bei den Systemen außerhalb der Geschäftszeiten.

3. Know-your-Customer (KYC)
   

   Die Verfahren der Finanzinstitute für die Aufnahme neuer Kunden könnten in Zukunft reibungsloser ablaufen, wenn sie KI-Technologien einsetzen, um große Mengen an Unterlagen zu verarbeiten, die für KYC-Zwecke (Know-Your-Customer) erforderlich sind.

   KI-gestützte Lösungen können natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Dokumente zu lesen, die Informationen zu interpretieren und ihre Ergebnisse an menschliche Entscheidungsträger weiterzugeben. Außerdem können sie die Dokumente mit externen Quellen abgleichen. Das Ergebnis ist ein schnellerer und kosteneffizienter Onboarding-Prozess, der sowohl den Finanzinstituten als auch ihren Endkunden ein besseres Erlebnis bietet.

4. Einhaltung von Vorschriften
   

   Die Verfahren der Finanzinstitute für die Aufnahme neuer Kunden könnten in Zukunft reibungsloser ablaufen, wenn sie KI-Technologien einsetzen, um große Mengen an Unterlagen zu verarbeiten, die für KYC-Zwecke (Know-Your-Customer) erforderlich sind.

   KI-gestützte Lösungen können natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Dokumente zu lesen, die Informationen zu interpretieren und ihre Ergebnisse an menschliche Entscheidungsträger weiterzugeben. Außerdem können sie die Dokumente mit externen Quellen abgleichen. Das Ergebnis ist ein schnellerer und kosteneffizienter Onboarding-Prozess, der sowohl den Finanzinstituten als auch ihren Endkunden ein besseres Erlebnis bietet.

5. Kundenbetreuung
   

   KI hat das Potenzial, die Bequemlichkeit von Finanzdienstleistungen und die Art und Weise, wie wir mit ihnen interagieren, zu verbessern. Mit Fortschritten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Stimmungsanalyse oder dem maschinellen Lernen wird es möglich sein, fortgeschrittene Chat- oder Sprachunterhaltungen mit Kunden zu führen und hochkomplexe Fragen zu beantworten.

   Vor allem aber werden die Systeme in der Lage sein, aus ihren eigenen Interaktionen oder aus denen anderer Agenten, die eine bestimmte Aufgabe erfüllen, zu lernen. Das wird es ermöglichen, einige der in den Kundendienstabteilungen entwickelten Prozesse zu automatisieren und den Kunden mehr Komfort und Flexibilität bei der Interaktion mit ihrer Bank zu bieten.

   Robo-Advisors, häufig KI-basierte Systeme, die speziell für die automatisierte Finanzberatung entwickelt wurden, bieten eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten. Über Websites oder mobile Apps können sie uns beispielsweise auf der Grundlage unseres Profils die für unsere Bedürfnisse am besten geeigneten Anlageprodukte anbieten, uns über anstehende Zahlungen und ausstehende Rechnungsbegleichungen informieren oder unsere Ausgabegewohnheiten analysieren, um uns zu sagen, wie wir unsere Ersparnisse erhöhen können.

   Ein weiterer Einsatz von KI zur Verbesserung des Kundendienstes ist der KI-basierte Chatbot, der die Art und Weise modernisiert, wie Banken ihren Kunden Dienstleistungen anbieten, indem er rund um die Uhr Unterstützung und präzise Antworten auf ihre Fragen liefert. Dies ermöglicht personalisierte Erlebnisse, die die Aufmerksamkeit der Kunden auf sich ziehen, die Servicequalität optimieren und die Marke auf dem Markt ausbauen.

Der Einsatz von KI im Bankensektor steckt noch in den Kinderschuhen, aber die Möglichkeiten sind enorm.

Der technologische Fortschritt und die sich ändernden Verbrauchergewohnheiten bringen neue Herausforderungen mit sich und stellen sogar in Frage, wie Banken das Vertrauen aufrechterhalten können, wenn menschliche Interaktionen und physische Währungen immer weniger werden.

Gleichzeitig gibt es immer wertvolle Möglichkeiten, die es zu nutzen gilt: Obwohl es weniger menschlichen Kontakt gibt, werden die Interaktionen durch maßgeschneiderte Erlebnisse für alle immer persönlicher.

Im Großen und Ganzen kann künstliche Intelligenz als ein Wendepunkt in der Welt des Bankwesens angesehen werden, und diejenigen, die sich ihrer Nutzung widersetzen, werden ineffiziente Prozesse und eingeschränkte Dienstleistungen in Kauf nehmen müssen.