Daten sind das neue Kapital der Finanzunternehmen
Die automatisierte Analyse und Verarbeitung von Daten wird oft als das zentrale Element der digitalen Transformation in der Finanzbranche betrachtet. In den kommenden Jahren werden die erfolgreichsten Unternehmen diejenigen sein, die in der Lage sind, Rohdaten automatisch in verwertbare Informationen und Erkenntnisse umzuwandeln. Allerdings zeigen die Resultate einer aktuellen Studie von Expleo, dass die meisten Unternehmen noch immer Schwierigkeiten haben, das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) auszuschöpfen.
Die Art und Weise, wie Unternehmen Daten erheben, speichern, verarbeiten und daraus Erkenntnisse gewinnen, hat sich in den letzten Jahren erheblich gewandelt. Diese neue Ära der Datennutzung beeinflusst Geschäftsabläufe, Kundenservice, Individualisierung und Entscheidungsprozesse. Doch inwieweit bereitet sich die Finanzindustrie aktiv auf die Zukunft vor? Laut aktuellen Zahlen aus dem Business Transformation Index 2023 von Expleo betrachten 39 Prozent der deutschen Banken und Finanzdienstleister Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) als Schlüsselthemen für die digitale Transformation ihrer Organisationen.
Obwohl KI in diesem Jahr stark im Fokus steht, haben immer noch nicht alle Akteure in der Finanzindustrie ihre Datenstrategien ausgearbeitet. Das Hauptziel sollte darin bestehen, verfügbare Daten individuell auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden zuzuschneiden.
Auf dem Weg dorthin sehen sich die Unternehmen jedoch mit einer Reihe von Herausforderungen konfrontiert. Die umfassende Nutzung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie die Fähigkeit, Daten auf dem neuesten Stand zu halten führen dabei zu den größten Unsicherheiten bei der Nutzung von Daten in Finanzorganisationen. Trotz dieser Herausforderungen erweist sich ein verstärkter Einsatz von KI und ML als lohnenswert, da sich in nahezu sämtlichen Sektoren erhebliche Nutzen erzielen lassen, beispielsweise durch:
- Automatisierung von Prozessen und Kundeninteraktionen
- Einführung digitaler Geschäftsmodelle
- Senkung der Betriebskosten
- Ermöglichung einer stärkeren Personalisierung des Produktportfolios
- Erfüllung regulatorischer Anforderungen und Unterstützung bei der Betrugserkennung
- Bessere Entscheidungsunterstützung für Kunden und Mitarbeiter
In den nachfolgenden vier Anwendungsfällen können ML und KI ihre Potenziale besonders zur Geltung bringen:
1. Chatbots antworten auf Ihre Fragen
KI-Chatbots in der Kundeninteraktion sind ein direktes und effektives Erlebnis. Moderne Sprachmodelle sind fortschrittlicher als frühere FAQ-basierte Bots. Kunden können jetzt ihre Fragen leichter und detaillierter formulieren, und die KI-Chatbots können vielfältige Anfragen schnell und verständlich beantworten.
In der streng regulierten Finanzbranche ist die Implementierung von KI-Chatbots effizient und schnell möglich, da Standardlösungen leicht an spezifische Anforderungen angepasst werden können. Diese maßgeschneiderten Lösungen bieten Geschwindigkeit, Präzision und nahtlose Automatisierung, die oft menschliche Mitarbeiter übertreffen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen ermöglichen sie zudem eine hochpersonalisierte digitale Finanzberatung.
2. Hilfe bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug
KI- und ML-Techniken sind hervorragend für die Entdeckung von Betrug geeignet, da sie in der Lage sind, Muster und Abweichungen in umfangreichen Datensätzen aufzuspüren. Menschliche Analysen würden aufgrund der enormen Datenmengen bei Transaktionen, ungewöhnlichen Geldbewegungen und externen Informationen schnell an ihre Grenzen stoßen. Computer hingegen können in dieser Informationsflut Muster und Auffälligkeiten erkennen und ein umfassendes Bild des Kundenverhaltens erstellen. Dies ermöglicht Unternehmen und Behörden, verdächtige Aktivitäten aufzudecken, die aus einer einzigen Datenquelle nicht ersichtlich wären. Darüber hinaus ermöglicht die Echtzeitüberwachung die Analyse von Transaktionsdaten zum Zeitpunkt ihrer Ausführung, wodurch Betrug von Anfang an verhindert wird.
3. Predictive Analytics statt wage Vorhersagen
Die KI-gestützte Datenanalyse bildet die Grundlage für Predictive Analytics in der Finanzdienstleistungsbranche. Im Wertpapierhandel unterstützt Predictive Analytics die Entwicklung und Ausführung von Handelsprognosemodellen in Millisekunden. Diese Modelle analysieren historische und Echtzeit-Marktdaten, um Aktienmarktveränderungen vorherzusagen.
Im Privatkundengeschäft übernimmt KI zunehmend Aufgaben wie intelligente Bonitätsprüfung, proaktive Kundenbetreuung und Sentimentanalyse. KI interpretiert Verhaltensmuster und erkennt versteckte Signale im Kundenverhalten, was menschlichen Mitarbeitern oft entgeht. Die KI weist lediglich auf mögliche Auffälligkeiten hin, während die Entscheidungskompetenz beim Menschen bleibt.
Für die Zukunftsprognose verwendet KI Predictive Analytics und analysiert Kontodaten, Verhaltensänderungen und Kundenziele. Auf dieser Grundlage können präzise Vorhersagen getroffen und personalisierte Empfehlungen erstellt werden, wodurch die Bank Kundenbedürfnisse besser antizipieren kann.
Fazit: Die Interaktion von Mensch und Maschine
In der Finanzbranche haben KI und ML einen tiefgreifenden Einfluss und verändern grundlegend die Art und Weise, wie Geschäfte getätigt werden. Dennoch ist es wichtig zu betonen, dass diese Technologien Werkzeuge und Unterstützungsmittel sind und nicht die vollständige ersetzen können. Die menschliche Kreativität und Emotionalität bleiben nach wie vor von entscheidender Bedeutung. Die wahre Stärke liegt in der kooperativen Interaktion von Mensch und Maschine, bei der Computer ihre Analyse- und Wissensbereitstellungsstärken voll ausspielen können.
Durch diese sinnvolle Integration entstehen moderne Lösungen, die Effizienz, Sicherheit und Schnelligkeit in sämtlichen Geschäftssystemen der Finanzbranche vereinen.
Um eine effektive KI-Strategie zu entwickeln, ist ein unternehmensspezifischer Ansatz erforderlich, der auf fundiertem Fachwissen basiert und praktische Lösungen auf verschiedenen Plattformen einschließt. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Partnern bietet zahlreiche Vorteile, da KI eine komplexe Technologie ist, die alle Aspekte und Abteilungen eines Unternehmens betrifft.
Quelle Titelbild: Adobe Stock / Lucky Ai
