Künstliche Intelligenz – Schlüsseltechnologien für die Finanzbranche

Von Robotern in der Fabrikhalle bis hin zur Entscheidungsfindung in Investmentbanken – Technologie hat den Finanzdienstleistungssektor schon immer angetrieben. John McCarthy prägte 1956 erstmals den Begriff der künstlichen Intelligenz, doch für viele wird dieses Konzept aus der Welt der Science-Fiction erst heute zur Realität.

Das Potenzial dieser Technologie hat Milliarden von Dollar in die Forschung und Entwicklung auf der ganzen Welt fließen lassen; es gibt jedoch keine eindeutigen Beispiele oder Benchmarks, die uns genau zeigen, wo wir in Bezug auf die Fähigkeit von Maschinen, wie Menschen zu denken, am Ende stehen könnten.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiges Instrument im Finanzsektor. KI umfasst alles, von Chatbot-Assistenten bis hin zu neuen Systemen und Werkzeugen zur schnellen Aufdeckung von Betrug. Darüber hinaus können KI-Tools zur Verbesserung der Aufgabenautomatisierung in der Finanzbranche eingesetzt werden und so zur Effizienzsteigerung beitragen. Auch wenn KI viele offensichtliche Vorteile bietet, muss man sich darüber im Klaren sein, dass auch heute noch ein großer Teil der manuellen Verfahren einer Bank manuell durchgeführt wird.

Die Vorteile der Automatisierung und Digitalisierung werden noch nicht voll ausgeschöpft. Ein Bereich, in dem wir in Zukunft einige interessante Fortschritte sehen sollten, ist der (Finanzmarkt-) Handel – es gibt bereits Systeme, die autonom handeln können, aber das ist nur die Spitze des Eisbergs.

Banken, die KI einsetzen, können zeitaufwändige Verfahren automatisieren und das Kundenerlebnis durch die Bereitstellung von Finanzberatungsdienstleistungen zu jeder Zeit erheblich verbessern.

KI verstehen

Künstliche Intelligenz kann in zwei verschiedene Lager eingeteilt werden. Schwache KI ist die Art von KI, die uns gerade zur Verfügung steht. Diese Art von KI kann bestimmte Aufgaben erfüllen, aber sie kann nicht selbständig denken. Denken Sie an Google Assistant oder Apples Siri als Beispiele für diese Art von KI. Sie scheinen zwar in der Lage zu sein, für sich selbst zu denken, handeln aber lediglich auf der Grundlage von Algorithmen.

Dann gibt es die starke KI, d. h. die Art von KI, die selbständig denken kann. Dies würde eine Maschine hervorbringen, die alle ihr zur Verfügung stehenden Daten zusammenstellen und auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen treffen kann.

Künstliche Intelligenz kann Banken dabei unterstützen, bessere Dienstleistungen anzubieten, aber kann sie ihnen dabei wirklich helfen? Künstliche Intelligenz zu verstehen ist nicht so schwer, wie man denkt. Der schwierigste Teil besteht darin, herauszufinden, welche Art von Chancen und Gefahren mit ihr verbunden sind. Es geht darum, Methoden zu finden, um von künstlicher Intelligenz zu profitieren und gleichzeitig die negativen Folgen ihres Einsatzes für Unternehmen wie Banken zu minimieren.

Viele Organisationen investieren schon seit langem in KI, und viele weitere sind nun bereit, dies zu tun. Der Bankensektor erlebt derzeit massive Veränderungen aufgrund neuer Technologien, die kontinuierlich in diesem Bereich eingeführt werden. KI soll die Finanzinstitute nicht ersetzen, sondern ihnen helfen, bessere Dienstleistungen für ihre Kunden zu gewährleisten Die Banken haben erkannt, dass sie sich diese Technologie zu eigen machen müssen, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Tipp:

Wie gut oder schlecht ein KI-System zu Beginn funktioniert, hängt wesentlich von der Qualität und Quantität der Daten ab, mit dem die Algorithmen trainiert wurden.
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KI-Trainingsdaten

Anwendungen von KI in Finanzdienstleistungen

KI trägt dazu bei, alle Bereiche des Finanz- und Bankwesens zu verändern:

KI in persönlichen Finanzen

Kunden ziehen es in der Regel vor, mit einem menschlichen Berater zu sprechen, wenn sie eine Frage zu ihrem Konto oder ein Problem haben, das eine Beratung zur Fehlerbehebung erfordert – vor allem, wenn sie Schwierigkeiten haben, die Funktionsweise einer Online-Plattform zu verstehen -, allerdings helfen Chatbots den Banken, schnelle Antworten auf Routineanfragen zu geben.

Chatbots können auf häufig gestellte Fragen (FAQs) oder Datenbanken zugreifen und auf der Grundlage der Antworten Lösungen vorschlagen, so dass Kundendienstmitarbeiter sich um komplexere Anfragen kümmern können.

Risikobewertung

Wir alle kennen den Kreditscore als Mittel zur Bestimmung der Eignung für den Erhalt einer Kreditkarte. Mit KI sind die Banken jedoch nicht auf diese einfache Kennzahl zur Bestimmung der Kreditwürdigkeit einer Person beschränkt.

Mit Hilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können Hunderttausende von Daten analysiert werden, die über verschiedene Kanäle gesammelt werden – auch so etwas Einfaches wie das Surfen einer Person auf der Website ihrer Bank – was genauere Informationen liefert als herkömmliche Kreditbewertungen.

Außerdem kann KI eingesetzt werden, um die Kreditwürdigkeit eines Kunden schneller zu beurteilen, indem verschiedene Variablen wie Social-Media-Profile, Mobiltelefonnutzung oder Kaufverhalten analysiert werden.

Banken setzen auch intelligentere Chatbots ein, um das Filialpersonal bei der Risikobewertung zur Bekämpfung von Geldwäsche zu unterstützen. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung, um zu verstehen, was in einem Anruf gesagt wurde, sowie durch historische Kundendaten und Stimmungsanalysen können Muster identifiziert werden, die auf risikoreiche Verhaltensweisen oder Transaktionen hinweisen können.

Dies kann dann weitere Untersuchungen auslösen, z. B. über ungewöhnliche Ausgabegewohnheiten, den Ort, an den Gelder ins oder aus dem Land transferiert werden, und sogar über etwaige Verbindungen zu anderen markierten Personen.

Aufdeckung und Verwaltung von Betrug

Die Aufgabe, sicherzustellen, dass jede Transaktion rechtmäßig ist, liegt in erster Linie auf den Schultern von Betrugsexperten, die verdächtige Meldungen oder Warnungen, die von Kunden, Mitarbeitern oder Finanzinstituten eingereicht werden, manuell überprüfen müssen.

Der Erfolg von KI in der Finanzdienstleistungsbranche ist nicht nur vorhersehbar, sondern auch logisch. Da KI von Grund auf aus vergangenen Daten lernt, ist zu erwarten, dass sie im Finanzdienstleistungssektor, wo Buchhaltung und Aufzeichnungen für Unternehmen selbstverständlich sind, florieren wird. KI-basierte Technologien wie maschinelles Lernen werden bereits zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Betrugsteams, um Kreditkartendiebstahl zu erkennen oder andere Warnsignale zu identifizieren.

Algorithmen für maschinelles Lernen können mit großen Datenmengen über vergangene Ereignisse gefüttert werden, um zu lernen, wie bestimmte Transaktionen normalerweise ablaufen – alles, was außerhalb dieser Normen liegt, würde dann einen Alarm auslösen. Auch wenn für die Untersuchung von Fällen mit höherem Risiko immer menschliches Eingreifen erforderlich sein wird, ermöglicht KI den Banken eine schnellere Aufdeckung von Betrug bei gleichzeitiger Verringerung von Fehlalarmen.

KI in der Verbraucherfinanzierung

Während umsatzstarke Positionen im Privatkundengeschäft durch Chatbots und intelligente Assistenten ersetzt werden, setzen Investmentbanken schon seit Jahren KI ein, um die Bewertung von Geschäftskrediten zu automatisieren.

Eine Methode zur Anwendung künstlicher Intelligenz im Bankensektor ist die so genannte Robotic Process Automation (RPA). RPA kann einfache Aufgaben wie die Dateneingabe oder das Abrufen von Informationen von einer Website übernehmen, für die früher eine Person mit einem fortgeschrittenen Abschluss in der Informatik erforderlich war.

Durch den Einsatz hochentwickelter Software, die menschliches Verhalten imitiert, hat RPA erfolgreich Kernbankfunktionen wie Überweisungen und Handelsabrechnungen automatisiert und gleichzeitig komplexere Prozesse, wie die Bewertung von Versicherungsansprüchen und den Erwerb neuer Konten, rationalisiert.

Handel

Für jedes Finanzinstitut ist es wichtig zu wissen, wie sich der Markt entwickeln wird.

Es geht darum, Tausende von Datenpunkten zu betrachten und Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen. Auf den heutigen Märkten ist dies ohne den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) nahezu unmöglich.

Im Handel fungiert KI als ein weiteres Instrument, das Analysten dabei helfen kann, Vorhersagen zu treffen, indem sie riesige Datenmengen aus allen möglichen Blickwinkeln durchleuchtet.

Der Einsatz von KI ermöglicht es den Händlern, präziser und sachkundiger zu sein und sich auf das Risikomanagement und die nächsten Ereignisse zu konzentrieren, anstatt Zeit mit der Verarbeitung aller Informationen zu verschwenden, auf die sie Zugriff haben.

Der KI kann auch beigebracht werden, Muster in früheren Daten zu erkennen und zu prognostizieren, wie sie sich in Zukunft wiederholen könnten. Zwar gibt es Anomalien wie den wirtschaftlichen Zusammenbruch von 2008, aber eine Maschine kann darauf trainiert werden, die Daten auf „Auslöser“ zu untersuchen, die diese Anomalien verursachen könnten, um sich im Voraus darauf vorzubereiten.

Außerdem kann die KI je nach Risikotoleranz der einzelnen Personen Portfolio-Optionen empfehlen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Diese Art der KI-Implementierung hat zum Wachstum von Robo-Advisors geführt.

Dabei handelt es sich um Dienste, die mithilfe von Algorithmen online Anlageberatung anbieten, ohne dass ein Mensch beteiligt ist. Der Dienst scannt den Markt eines Anlegers, prüft sein Risikoniveau und seine Ziele, bevor er Annahmen darüber trifft, welche Aktienoption für ihn auf Grundlage seiner Bedürfnisse die beste sein könnte.

Maschinelles Lernen im Finanzwesen

Der Finanzsektor fängt gerade erst an, künstliche Intelligenz in ihren vielen Formen zu erforschen. Während maschinelles Lernen eine Art von KI ist, die derzeit erforscht wird, können ausgefeiltere Systeme natürliche Sprache und das Sprechen auf die gleiche Weise verstehen wie ein Mensch, was eine natürlichere Interaktion mit den Kunden ermöglicht.

Dies könnte sich als sehr vorteilhaft erweisen, da es dem Einzelnen Zugang zu Diensten oder Informationen verschafft, die zuvor unerreichbar waren. Ein Teilbereich, das Deep Learning, hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt, da es in Bereichen wie der Computer-Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache erfolgreich eingesetzt wird.

KI kann Finanzdienstleistern erhebliche Vorteile bringen, indem sie die menschlichen Fähigkeiten durch eine bessere Mustererkennung und Entscheidungsfindung ergänzt. KI-Systeme sind bereits in der Lage, die Leistung von Menschen in bestimmten Bereichen nicht nur zu erreichen, sondern zu übertreffen, was den Einsatz von KI zu einer Selbstverständlichkeit macht.

Wie KI der Finanzbranche nützen kann

Das Potenzial von KI im Finanzwesen ist enorm, und die Vorteile ihrer Implementierung – insbesondere für Aufgaben wie Automatisierung und Betrugserkennung – sind enorm. Durch den Einsatz von KI in finanziellen Anwendungsfällen an beiden Enden des Geschäftsprozesses können Unternehmen viele verschiedene Vorteile realisieren, von einer verbesserten Kundenerfahrung bis hin zu erheblichen Kosteneinsparungen.

Die jüngere Generation der Millennials entwickelt sich schnell zur weltweit am meisten angesprochenen Kundengruppe im Bankensektor. Dies hat die Finanzinstitute gezwungen, ihre IT-Ausgaben zu erhöhen, um mit den höheren digitalen Kriterien Schritt zu halten.

Da die digitalen Bankkanäle bei diesen jüngeren Kunden am beliebtesten sind, geben viele an, dass sie am liebsten gar keine Filiale aufsuchen, sondern alle Bankgeschäfte online erledigen würden.

Dies bietet den Banken die Möglichkeit, Kosten zu senken, indem sie Aufgaben mit geringerem Wert durch Technologie ersetzen. Mit zunehmender Reife der KI wird es für Banken immer einfacher werden, menschliche Fehler bei Middle-Office-Aufgaben zu automatisieren und so das Vertrauen ihrer Kunden in die Fähigkeiten des Instituts zu stärken.

Trotz der frühen Jahre sind die Fortschritte der KI im Finanzsektor bemerkenswert. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis sie die Finanzbranche vollständig umgestaltet – und was für einen Unterschied das machen wird! Obwohl KI noch in den Kinderschuhen steckt, deutet die Geschwindigkeit, mit der sie sich zur Verbesserung des Finanzsektors entwickelt, darauf hin, dass viele positive Veränderungen bevorstehen.