Zukunft Industrien

Künstliche Intelligenz – eine echte Chance für die Finanzbranche

„Wann waren Sie das letzte Mal in Ihrer Bankfiliale?“ – Bei dieser Frage kommen vor allem junge Menschen ins Straucheln. Die technische Affinität der Kunden, aber auch die Erwartungen an das Angebot digitaler Bankdienstleistungen steigen zunehmend. Doch das ist nicht die einzige Herausforderung, mit der sich klassische Banken konfrontiert sehen. Auch ein hoher Regulierungsdruck sowie politische und wirtschaftliche Ungewissheit führen dazu, dass eine digitale Transformation nicht mehr wegzudenken ist. Darum nimmt die Künstliche Intelligenz (KI) bei den neuen Visionen der Banken einen immer höheren Stellenwert ein.

KI bietet Lösungen für Geschäftsprobleme

Kernaufgabe von KI ist das Lösen von Geschäftsproblemen. In der Finanzbranche könnte diese immer besser werdende Technologie eine Transformation oder gar „Reinvention“ ermöglichen. KI ist in der Lage, auch sehr komplexe Herausforderungen, wie zum Beispiel eine Risikoabschätzung im Investmentbanking, zu lösen. Möglich macht das die Nutzung von maschinellem Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Analytics, um so den „am besten“ geeigneten Lösungsansatz auszuwählen.

Die Einsatzgebiete sind vielseitig

KI ist eines der wichtigsten Technologietrends und kommt bereits heute in realen Anwendungsszenarien zum Einsatz. Um die Künstliche Intelligenz allerdings als Unternehmenswerkzeug vollständig zu etablieren, müssen zunächst noch einige Hürden überwunden werden. Aktuell nutzen Banken KI im Umgang mit Kunden, indem sie Chatbots zur Interaktion verwenden oder die eingegangenen E-Mails prüfen und priorisieren lassen. Nach einer Studie der IBV konnte eine französische Bank ihre Produktivität durch einen solchen E-Mail Analyzer signifikant erhöhen. Aufgrund der effizienteren Bearbeitung lag die Kundenzufriedenheit schon im ersten Pilotversuch bei über 90 Prozent. Aber auch im Hintergrund unterstützt KI Bankmitarbeiter und hilft zum Beispiel bei der Prozessoptimierung sowie bei der Bekämpfung von Kriminalität im Bereich Betrug und Geldwäsche (AML).

Die Nutzungsoptionen für Künstliche Intelligenz sind vielschichtig: Sprachverständnis, Gesichtserkennung, Empfehlungen, Risikobewertung und Stimmungsanalyse. Die Systemqualität ist dabei sehr stark von der Qualität und Quantität der Daten abhängig. KI unterstützt dabei, die richtigen Daten von unterschiedlichen Quellen zu sammeln, anzugleichen und zu verarbeiten. Dieser Prozess gestaltet sich ohne KI oftmals schwierig.

Ratschläge zur Einführung von KI

Sinnvoll ist der Einsatz von KI-Anwendungen dort, wo sie umgehend quantifizierbare Ergebnisse bringen können. Für eine umfassende und zukunftsorientierte Transformation eines Unternehmens ist es wichtig, das optimale Zusammenwirken von Mensch und Maschine zu analysieren und in der Praxis zu nutzen. Eine schrittweise Einführung von KI ist von Vorteil, um schnellstmöglich messbare Resultate zu erzielen. Damit behalten Banken bei ihren komplexen Workloads stets den Überblick. Außerdem wird ein fließender Übergang zwischen Pilotprojekt und dem tatsächlichen Einsatz der KI-Anwendung im Unternehmen sichergestellt.

Was man bei der Einführung von KI beachten sollte:

  1. Eine solide, verlässliche und wachsende Datenbasis
  2. Eine skalierbare Grundstruktur von Anfang an
  3. Die organisatorischen und technologischen Auswirkungen

 

Add Comment
No Comments

Leave a Reply

Your email address will not be published.Required fields are marked *

More Zukunft Industrien Stories

Hannover-Messe 2018: Top-Themen und Technologie-Trends

Während der zurückliegenden Hannover-Messe wurde ich vom Tech-Blogger Michael Hülskötter zu meinen persönlichen Top-Themen der Industriemesse befragt. Dabei haben sich vor allem drei herauskristallisiert. Top-Thema Nummer 1: Die Blockchain-Technologie Wenn wir bei IBM von der Blockchain-Technologie sprechen, meinen wir vor allem Projekte im Business-Umfeld. Dabei denke ich an Anwendungsbeispiele wie Walmart, wo Blockchain-Techniken dazu beitragen, […]

IoT und kognitive Systeme werden zum Game Changer für die Wartung

Es ist eine Never-Ending-Story: Solange Maschinen, Anlagen und Geräte laufen, müssen sie gewartet und repariert werden. In den allermeisten Fällen ist dies ein ganz erheblicher Kostenfaktor im gesamten Produkt-Lebenszyklus. Und nicht nur das: Zustand und Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen entscheiden auch maßgeblich über die Produktivität eines Unternehmens – und damit auch über seine Wettbewerbsfähigkeit. […]

IBM Watson im Profil: ein kognitiver Werkzeugkasten für unterschiedliche Aufgaben

Es  wird allerhöchste Zeit, ein weit verbreitetes Missverständnis aus dem Weg zu räumen:  IBM Watson ist kein Großrechner, kein monolithisches „KI-Großhirn“! IBM Watson ist vielmehr eine modular aufgebaute Plattform mit vielfältigen, KI-basierten Services. Services, die Organisationen, Unternehmen und einzelnen Anwendern zur Verfügung gestellt werden können, um damit ihre individuellen Aufgabenstellungen und Probleme zu lösen: Mit […]