KI in der Fintech-Branche

Die Finanztechnologie oder Fintech bezieht sich auf die Nutzung digitaler Tools, Daten und Automatisierung, um die Abläufe in Banken und der Finanzindustrie zu verändern und zu beschleunigen. Dazu gehören auch die Software und Apps, die Verbraucher nutzen, um Finanzdienstleistungen in Anspruch zu nehmen. Teil davon sind auch Tools, mit denen Budgets erstellt, Ausgaben verfolgt, Aktien erworben und verkauft werden sowie Hypotheken beantragt werden. Fintech-Innovationen helfen den Banken, mit dem Tempo der digitalen Transformation in der Finanzbranche Schritt zu halten, während künstliche Intelligenz dazu beiträgt, die Fintech-Automatisierung zu beschleunigen.

Seit dem späten 20. Jahrhundert haben Banken und Finanzinstitute ihre Prozesse schrittweise automatisiert und digitalisiert. Vom ersten Geldautomaten im Jahr 1967 bis zu digitalen Einzahlungen und Apps wie Venmo und Zelle in den 2000er Jahren hat die Technologie die Art und Weise, wie Menschen finanzielle Transaktionen durchführen, dramatisch verändert. Sie hat die Art und Weise verändert, wie sie Geld überweisen, Versicherungen abschließen, Kredite aufnehmen und Investitionen tätigen.

Fintech hat den Zugang zu Bankprodukten und -dienstleistungen erweitert und viele alltägliche Geschäftsprozesse rationalisiert. Bestehendes Fintech wird in Form von Software bereitgestellt, die eine Kombination aus Programmierschnittstellen (APIs), mobilen Anwendungen und webbasierten Diensten verwendet. Diese Komponenten ermöglichen es Banken, sensible Kundendaten sicher zu teilen und gleichzeitig den Kunden ein nahtloses und ansprechendes Benutzererlebnis zu bieten.

In der Fintech-Branche konzentrieren sich viele Startup-Fintech-Unternehmen auf die Software-Entwicklung, und arbeiten dann mit großen Banken, Investmentfirmen und Zahlungsunternehmen im Finanzsektor zusammen.

Mit der Digitalisierung des Finanzsektors wuchs auch die Menge der durch Transaktionen und andere Dienstleistungen erzeugten Daten. KI kann helfen, Finanzprozesse zu optimieren und Geschäftspartnerschaften zu verbessern, indem sie relevante Informationen aufbereitet und präsentiert. Sie kann helfen, Risiken zu berechnen, zukünftige Bedingungen vorherzusagen und Finanzanalysen, Planung und Organisation zu optimieren.

Es gibt mehrere Hauptkategorien, in die Fintech-Angebote fallen: digitale Banken und Wallets, digitale Zahlungen, persönliche Finanzen, Investitionen und Kreditvergabe. Da KI im Finanzwesen immer alltäglicher wird, erleichtern KI-gestützte Apps und Algorithmen für maschinelles Lernen die Analyse von Datensätzen, die Automatisierung von Aufgaben und die Verbesserung datengestützter Entscheidungen.

KI-gestütztes Fintech kann für alle Arten von Benutzern nützlich sein, die in irgendeiner Weise mit den Unternehmen interagieren. Zu diesen Nutzern gehören alltägliche Kunden, Entwickler, Branchenanalysten, Strategen und Risikomanager für Unternehmen wie Einzelhandelbanken, Geschäftsbanken, Investmentbanken, Handelsplattformen, E-Commerce-Plattformen und Unternehmen mit digitaler Präsenz.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Systeme in Fintech-Software zu integrieren. Hier sind einige Anwendungsfälle für KI im Fintech-Bereich:

• Bewertung und Verwaltung von Kreditrisiken
• Betrugserkennung
• Virtueller Assistent
• KI-basierte persönliche Finanztools und -dienste
• Algorithmus-basierter Handel und Portfoliomanagement

Der Bankensektor ist mit bestimmten Risiken verbunden, zum Beispiel dem Kreditrisiko. Bislang haben Finanzinstitute Kreditrisikomodelle entwickelt, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass Kunden Kredite zurückzahlen.

Risikomanagement ist ein Bereich, in dem KI einen wesentlichen Beitrag leisten kann. Durch die Analyse großer Datenmengen können KI-Algorithmen Muster und Trends erkennen, die auf potenzielle Risiken hinweisen. So kann KI beispielsweise dabei helfen, Kunden zu identifizieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls höher ist. Dies kann Finanzinstitute in die Lage versetzen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Risiken effektiver abzumildern.

KI-Algorithmen können traditionelle statistische Modelle für die Berechnung der Kreditwürdigkeit ersetzen. Einkommen, Transaktionen, Kreditvergangenheit und Berufserfahrung können schnell analysiert und Änderungen in Echtzeit sowie die aktuellsten Informationen aus Online-Aktivitäten berücksichtigt werden, um die Kreditwürdigkeit genauer beurteilen zu können. Der Einsatz von KI-Technologien kann den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung und Zusammenfassung von Berichten verringern. Der Kreditgenehmigungsprozess kann dadurch rationalisiert werden.

Ein weiteres Risiko, mit dem Banken häufig konfrontiert sind, ist Betrug. KI-Modelle und Deep Learning sind tolle Werkzeuge, um Muster zu erkennen und Anomalien zu finden. Sie können darin geschult werden, betrügerische Aktivitäten zu erkennen, indem sie Transaktionen nahezu in Echtzeit analysieren und Verhaltensmuster und Ausgabegewohnheiten der Benutzer überwachen.

KI kann beispielsweise bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug helfen, indem sie ungewöhnliche Ausgabenmuster oder Transaktionen erkennt, die außerhalb des typischen Verhaltens des Kunden liegen.

KI kann auch mehrere Variablen berücksichtigen, wie z. B. die Häufigkeit der Käufe, die Anzahl der Transaktionen, die geografischen Standorte der Nutzer und die Höhe der Ausgaben für einen bestimmten Kauf.

Neben der Erkennung von Betrug in Kundenkonten können Finanzinstitute auch KI-gestützte Lösungen¹ in ihr Cybersicherheits-Framework implementieren, um Cyberbedrohungen und Schwachstellen in ihrem Netzwerk schnell zu erkennen.

KI-gestützte Assistenten können Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und natürliches Sprachverständnis nutzen, um mit Kunden über eine Chatbot-Schnittstelle zu interagieren. Sie können dialogorientierte KI, Informationen über Benutzerkonten und Informationen über die technische Infrastruktur der Bank nutzen, um einen individuelleren Kundensupport-Ansatz zu entwickeln. Diese Chatbots für den Kundensupport können rund um die Uhr durch natürliche Konversation auf häufige Fragen und Anfragen antworten.

Sie können Kunden auch durch neue Funktionen und Dienstleistungen führen und personalisierte Empfehlungen für Produkte und Dienstleistungen anbieten, die für die geschäftliche oder finanzielle Situation des Kunden hilfreich sind. KI-gestützte Interaktionen erfordern im Vergleich zu herkömmlichen Chatbots ohne NLP-Fähigkeiten weniger menschliches Eingreifen. Diese KI-Anwendungen können zu mehr Kundenzufriedenheit und damit zu höheren Einnahmen² für Unternehmen führen.

Auf der Unternehmensseite können diese KI-gestützten Chatbots auch den Banken helfen, ihre operative Effizienz zu verbessern. KI bietet Automatisierung für anstrengende Büroaufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsstellung, Zahlungsverarbeitung und das Sortieren und Analysieren von³ Finanzdaten. Sie kann bei der Kundenrecherche und dem Underwriting von Krediten und Investitionen helfen und eingereichte Dokumente überprüfen. Es kann auch Daten über Kundeninteraktionen und die Leistung bestehender Fintech-Lösungen analysieren, um Kundeneinblicke und Vorschläge zur Umsatzoptimierung, zum Ausgabenmanagement, zur Kosteneinsparung und zum Risikomanagement zu liefern.

Für Kunden haben KI-gestützte persönliche Finanzinstrumente und -dienstleistungen das Potenzial, die Qualität der Kundenerfahrung weiter zu verbessern. Durch den Einsatz von KI zur Analyse von Ausgabengewohnheiten, Anlagepräferenzen und Interaktionsmustern können Finanzinstitute ihre Angebote auf die individuellen Bedürfnisse zuschneiden.

KI-Anwendungen können außerdem als Robo-Advisor eingesetzt werden, der Verbrauchern bei der Erstellung intelligenter, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittener Budgets hilft, ihre Finanzdaten verwaltet, ihre persönlichen Ausgaben, Rechnungen, Vermögenswerte und Verbindlichkeiten verfolgt und Sparstrategien vorschlägt.

KI kann wertvolle Erkenntnisse liefern und Veränderungen bei Markttrends, Wechselkursen oder Investitionen vorhersagen. KI-Anwendungen⁴ nutzen Datenanalyse, die Nachrichten, den aktuellen Zustand der Finanzmärkte, die Stimmung in den sozialen Medien, Wirtschaftsindikatoren und historische Finanzdaten berücksichtigen. Sie können beim automatisierten Handel und Portfoliomanagement helfen, indem sie Risiko-Rendite-Berechnungen und Finanzberatung anbieten.

Diese Technologien können auf der Grundlage früherer Anlageentscheidungen und finanzieller Ziele an individuelle Risikoprofile angepasst werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern oder Anlagestrategien zu informieren. HSBC nutzt beispielsweise KI, um seine vorausschauende Analyse zur Identifizierung potenzieller wachstumsstarker Aktien zu verbessern.

Die Zukunft der KI im Fintech-Bereich birgt ein enormes Potenzial für die Umgestaltung der Finanzdienstleistungsbranche. KI kann in verschiedenen Aspekten des Fintech-Bereichs größere Auswirkungen haben, darunter Risikomanagement, Betrugserkennung, Kundenservice und personalisierte Finanzberatung.

Mit der Verbesserung von KI-Agenten und KI-Assistenten bieten sie Fintech-Unternehmen immer leistungsfähigere Möglichkeiten, sie in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren, wettbewerbsfähig zu bleiben, mit Marktgeschwindigkeit zu arbeiten und ihren Kunden bessere Dienstleistungen anzubieten.

Die Integration von KI in den Fintech-Sektor könnte zu Kosteneinsparungen⁵ führen, indem die Betriebskosten für Kundenservice, Betrugsprävention, Büroaufgaben und mehr gesenkt werden. Es kann auch die Customer Experience verbessern, indem es tiefgreifende Analysen der einzelnen Datenpunkte durchführt, um Lösungen oder Vorschläge zu finden. KI-gestützte Finanzberater sind im Vergleich zu menschlichen Beratern auch für Verbraucher leichter zugänglich und kostengünstiger zugänglich.

KI könnte auch die Rate menschlicher Fehler⁶ und Verzerrungen bei der Interpretation von Daten verringern, was wiederum Finanzstrategien verbessern kann. Um dies zu erreichen, müssen KI-Modelle jedoch über eine gute Data Governance und Transparenz verfügen, damit Manager sehen können, wie die KI das Problem gelöst hat, um zu einer bestimmten Entscheidung oder Lösung zu gelangen. Die Anpassungsfähigkeit der KI bedeutet, dass sie zur Unterstützung einer Vielzahl von Fintech-Tools eingesetzt werden kann.

Der Finanzsektor ist stark reguliert.⁷ Das bedeutet, dass alle Innovationen auf dem Fintech-Markt die Einhaltung der Vorschriften mit den aktuellen Bundesrichtlinien einhalten müssen. In den meisten Fällen sind die regulatorischen Frameworks⁸ aufgrund der Geschwindigkeit des technologischen Wandels noch nicht vorhanden.

Im Allgemeinen sind algorithmische Verzerrung,⁹ Datenschutz und fortfahren zu einem Problem. Und da die meisten Finanzunternehmen möglicherweise nicht über die entsprechende technische Infrastruktur oder Finanzberufe mit technischem Fachwissen verfügen, besteht eine Abhängigkeit von IT-Infrastruktur und Daten anderer Anbieter. Diese Beteiligung Dritter kann Institutionen finanzieller, rechtlicher und sicherheitsrelevanter Risiken aussetzen.

Laut einem Bericht des US-Finanzministeriums aus dem Jahr 2024 1 „befinden sich generative KI-Modelle noch in der Entwicklung, sind derzeit sehr kostspielig in der Implementierung und sehr schwierig für Hochsicherheitsanwendungen zu validieren.“ Daher haben sich die meisten der Finanzunternehmen, die sie für ihren Bericht untersucht haben, für Unternehmenslösungen statt für einen Anbieter von generativer KI entschieden, der den öffentlichen Zugang ermöglicht oder eine öffentliche Programmierschnittstelle (API) nutzt.