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

 

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