Was ist künstliche Intelligenz (KI) im Finanzwesen?

Im Gegensatz zu herkömmlicher Software imitieren KI-Systeme die menschliche Intelligenz und logisches Denken. Sie können im Laufe der Zeit lernen und sich bei der Verarbeitung neuer Informationen kontinuierlich verbessern. Die daraus resultierenden Fortschritte der Fintech ermöglichen es Finanzinstituten, ihre Effizienz zu steigern, Risiken zu reduzieren und personalisiertere Dienstleistungen anzubieten. Sie unterstützt Anwendungen wie Kreditbewertung, Betrugserkennung, algorithmischen Handel, Portfoliomanagement, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Kundenservice.

Durch das Erkennen von Mustern und das Erstellen von Prognosen in Echtzeit hilft KI Institutionen, Abläufe zu rationalisieren und effektiver auf Markt- und Kundenanforderungen zu reagieren.

Die Finanzbranche ist auf datenintensive Prozesse und enie Entscheidungsfindung in Echtzeit angewiesen. KI-Tools können große Datenmengen schnell und präzise verarbeiten, wodurch Probleme angegangen werden können. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen die KI effektiv zum Einsatz kommt, gehören:

Betriebseffizienz: KI-gestützte Automatisierung reduziert manuelle Workloads, rationalisiert Prozesse und minimiert Fehler.

Risikomanagement: KI-Modelle helfen, potenzielle Risiken genauer zu bewerten und betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen.

Customer Experience: Die KI ermöglicht personalisierte Interaktionen, wie z. B. eine individuelle Finanzberatung und einen reaktionsschnellen Kundenservice durch Chatbots und virtuelle Assistenten.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die KI vereinfacht die Einhaltung von Vorschriften durch die Automatisierung von Überwachungs- und Berichtsprozessen, was Institutionen hilft, sich an komplexe Vorschriften zu halten.

Wettbewerbsvorteil: Institutionen, die KI einsetzen, können ihre Kosten optimieren, schneller Innovationen einführen und verbesserte Dienstleistungen anbieten, was ihnen eine bessere Position auf wettbewerbsintensiven Märkten verschaffen kann.

Mit der Weiterentwicklung intelligenter Technologien wird die KI zu einem wichtigen Treiber für Innovation und Wachstum im Finanzsektor. Diese Fortschritte bei der künstlichen Intelligenz ermöglichen intelligentere, schnellere und mehr skalierbare Lösungen, die traditionelle Bank- und Anlagemodelle neu definieren.

KI wird in vielen Bereichen des Finanzsystems eingesetzt. Hier sind einige der häufigsten Anwendungsfälle für KI im Finanzwesen:

KI-gestützte Algorithmen sind Teil der heutigen Finanzmärkte und ermöglichen Hochfrequenzhandel (HFT) und komplexe Anlagestrategien. Diese Systeme können komplexere Datenanalysen durchführen und riesige Datensätze analysieren, einschließlich historischer Marktdaten, Nachrichtenstimmung und Preisbewegungen in Echtzeit, um Trades mit Geschwindigkeiten und Maßstäben abzuwickeln, die menschliche Fähigkeiten übersteigen.

• Beispiel: Handelsplattformen nutzen Reinforcement Learning , um Marktszenarien zu simulieren und sich dynamisch an veränderte Bedingungen anzupassen.
• Auswirkungen: Algorithmisches Trading kann die Rentabilität steigern und das Risikomanagement für Trader und Institutionen unterstützen.

Von der Automatisierung des Ausgabenmanagements bis hin zur Vereinfachung der Compliance-Überwachung ermöglichen es KI-gestützte Tools Unternehmen, wachsende Transaktionsvolumina zu bewältigen und gleichzeitig ihre Genauigkeit und Konstanz zu gewährleisten. Diese Fortschritte verbessern die Produktivität und unterstützen die Skalierbarkeit von Finanzoperationen.  

• Beispiel: IBM® watsonx Orchestrate automatisiert Buchungen, verkürzt die Durchlaufzeiten um über 90 % und spart jährlich 600.000 USD.
• Auswirkungen: Die Automatisierung von Workflows kann zu niedrigeren Betriebskosten führen und Mitarbeiter für höherwertige Aktivitäten freistellen.

Traditionelle Kreditbewertungsmethoden basieren häufig auf begrenzten Datensätzen, wie beispielsweise Einkommen und Kreditverlauf. KI erweitert den Spielraum für Kreditentscheidungen durch die Einbeziehung alternativer Datenquellen wie Dienstprogrammzahlungen, Aktivitäten in sozialen Medien und Geolokalisierungsmuster. Dieser Ansatz kann den Zugang zu Krediten für Personen verbessern, die über keine herkömmliche Bonität verfügen.

• Beispiel: Kreditgenossenschaften, die mit KI-Modell arbeiten, verzeichneten Berichten zufolge einen Anstieg der Kreditgenehmigungen für Frauen und farbige Menschen um 40 %.¹
• Auswirkungen: KI-gestützte Kreditbewertungsmodelle könnten Verzerrung reduzieren, die Kreditgenehmigungsquote erhöhen und das Ausfallrisiko senken.

KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten bearbeiten routinemäßige Kundenanfragen, geben sofort Antworten und entlasten so die menschlichen Mitarbeiter, die sich auf komplexere Probleme konzentrieren können. Dank der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können diese dialogorientierten KI-Systeme die Bedürfnisse der Kunden effektiv verstehen und darauf reagieren.

• Beispiel: In einer Fallstudie hat der Erica-Chatbot der Bank of America über zwei Milliarden Kundeninteraktionen abgewickelt und bei Aufgaben wie Kontostandsabfragen und Rechnungszahlungen unterstützend mitgewirkt.²
• Auswirkung: Chatbots könnten es einfacher machen, Support rund um die Uhr anzubieten und schnellere Antworten auf Routineanfragen zu geben.

Die KI-Betrugserkennung nutzt Deep-Learning-Algorithmen und prädiktive Analysen, um Transaktionsmuster in Echtzeit zu verfolgen und Anomalien zu identifizieren, die auf fragwürdige Aktivitäten hinweisen könnten. Modelle für maschinelles Lernen können sich an neue Betrugstaktiken anpassen, die Erkennung verbessern und gleichzeitig Fehlalarme reduzieren.

• Beispiel: Eine Kreditkartengesellschaft könnte die KI nutzen, um ungewöhnliches Ausgabeverhalten zu erkennen, etwa einen plötzlichen Großkauf in einem anderen Land, und Maßnahmen ergreifen, um nicht autorisierte Transaktionen zu verhindern.
• Auswirkungen: 90 % der Finanzinstitute nutzen KI, um Betrugsuntersuchungen zu beschleunigen und neue Taktiken in Echtzeit zu erkennen.³

KI transformiert den Versicherungsbetrieb durch die Automatisierung von Abläufen in der Risikoübernahme und Schadensfällen mithilfe von Tools wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung zur Analyse von Dokumenten, Fotos und unstrukturierten Daten. Sie ermöglicht eine schnellere Risikobewertung, personalisierte Preisgestaltung und eine schnellere Schadensregulierung.

• Beispiel: KI-gestützte Systeme können Schadensfotos und textbasierte Schadensformulare in Sekundenschnelle verarbeiten und so die Genehmigungen für häufige Probleme wie die Reparatur von Windschutzscheiben beschleunigen.
• Auswirkungen: Versicherer verzeichnen Effizienzgewinne, schnellere Abwicklungen und eine bessere Betrugserkennung mit KI-gestützter Automatisierung. 

KI-Tools werden für eine erweiterte Datenanalyse eingesetzt, die Markttrends erkennen und Finanz- und Anlagenportfolios optimieren kann. Diese Systeme können sowohl für Einzelanleger als auch für institutionelle Asset-Manager umsetzbare Erkenntnisse liefern.

• Beispiel: Im Jahr 2025 nutzen 91 % der Asset-Manager KI für den Portfolio-Aufbau und Recherchen oder planen deren Einsatz – ein deutlicher Anstieg gegenüber 55 % im Jahr 2023.⁴
• Auswirkungen: KI erweitert den Zugang zu komplexen Anlagestrategien und macht diese einem breiteren Kreis von Anlegern zugänglich.

Die vorausschauende Analyse nutzt KI-Modelle, um Muster in historischen Daten zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Funktion ist für Finanzinstitute von großem Wert, die Risiken antizipieren und neue Chancen erkennen möchten. Sie unterstützt auch Aufgaben wie das Cashflow-Management, bei dem die KI den Liquiditätsbedarf prognostiziert.

• Beispiel: KI-Systeme analysieren globale Wirtschaftsindikatoren, um Markttrends vorherzusagen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, proaktive Entscheidungen über Investitionen oder die Zuweisung von Ressourcen zu treffen.
• Auswirkungen: Finanzinstitute, die prädiktive Modelle verwenden, können ihre strategische Planung und betriebliche Effizienz verbessern, indem sie Erkenntnisse über Cashflow-Trends, Preisbewegungen und Marktdynamik nutzen.

Die Finanzdienstleistungsbranche arbeitet unter strengen regulatorischen Anforderungen. KI-Systeme helfen bei der Einhaltung von Vorschriften, indem sie die Überwachung von Transaktionen automatisieren und verdächtige Aktivitäten erkennen. Sie helfen den Institutionen auch, über die sich entwickelnden Vorschriften auf dem Laufenden zu bleiben.

• Beispiel: KI-Tools scannen Gesetzestexte und passen interne Richtlinien an, um die Einhaltung neuer Vorschriften sicherzustellen.
• Auswirkungen: Finanzinstitute, die KI zur Geldwäschebekämpfung einsetzen, können möglicherweise schneller auf Probleme reagieren und die Genauigkeit ihrer Überwachungssysteme im Laufe der Zeit verbessern.

KI bietet Finanzinstituten mehrere Vorteile, unter anderem:

Verbessertes Risikomanagement: KI-Systeme bieten tiefere Einblicke in Kreditrisiken, Betrugserkennung und Marktvolatilität.

Erhöhte Effizienz: Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand und optimiert Workflows.

Personalisierte Erfahrungen: KI ermöglicht es Finanzinstituten, Produkte und Dienstleistungen auf individuelle Kundenbedürfnisse abzustimmen.

Skalierbarkeit: KI-Systeme können wachsende Transaktionsvolumina bewältigen, ohne dass die Geschwindigkeit oder Genauigkeit beeinträchtigt wird.

Erweiterte finanzielle Inklusion: KI ermöglicht die Bewertung der Kreditwürdigkeit anhand nicht traditioneller Datenquellen, verbessert den Zugang zu Finanzdienstleistungen und sorgt für faire Kreditentscheidungen.

Die KI hat zwar ein großes Potenzial, birgt aber auch Herausforderungen für Finanzinstitute. Diese Herausforderungen beinhalten:

• Verzerrung in Algorithmen: KI-Modelle, die auf voreingenommenen Datensätzen trainiert wurden, können algorithmische Verzerrungen enthalten, die möglicherweise zu diskriminierenden Ergebnissen führen, insbesondere in Bereichen wie der Kreditwürdigkeitsprüfung.
• Fehlende Erklärbarkeit: Komplexe KI-Systeme funktionieren häufig wie „Blackboxen“, so dass es sich schwierig gestaltet, ihre Entscheidungen gegenüber Regulierungsbehörden und Stakeholdern zu erklären.
• Cybersicherheitsrisiko: KI-Systeme sind anfällig für Cyberangriffe, einschließlich feindlicher Angriffe und Datenschutzverletzungen.
• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Die Verwaltung sensibler Finanzdaten wirft Fragen zur Sicherheit und Compliance auf.
• Regulatorische Unsicherheit: Das Fehlen standardisierter globaler Vorschriften erschwert die Implementierung von KI-Systemen.

Um diese Risiken zu mindern, führen Institutionen Frameworks ein, priorisieren ethische KI-Praktiken und sorgen für Transparenz in KI-gestützten Prozessen.

Eine Vielzahl von Beteiligten plant, betreibt, reguliert und nutzt KI-Technologien im Finanzsektor. Zu diesen Beteiligten gehören:

Finanzinstitute: Banken, Versicherungen und Investmentfirmen setzen KI ein, um Abläufe und Customer Experience zu verbessern.

Führungspositionen im Bereich Technologie: Chief Information Officers (CIOs) und Chief Technology Officers (CTOs) treffen wichtige Entscheidungen hinsichtlich der Implementierung, Nutzung und Sicherheit von KI.

Führungskräfte: Top-Manager und der Vorstand treffen strategische Entscheidungen über die Implementierung und Nutzung von KI-Initiativen und deren ordnungsgemäße Verwaltung.

Technologieanbieter: Unternehmen, die KI-Tools, -Plattformen und -Infrastrukturen entwickeln.

Regulierungsbehörden: Behörden, die sicherstellen, dass KI-Systeme die Gesetze einhalten und keine systemischen Risiken darstellen.

Kunden: Endnutzer, die von personalisierten Dienstleistungen und verbesserter Zugänglichkeit profitieren.

Der Einsatz von KI im Finanzwesen muss überwacht werden, um eine ordnungsgemäße Nutzung sicherzustellen und potenzielle Risiken zu minimieren. Proaktive Governance kann eine verantwortungsvolle, ethische und transparente Nutzung von KI fördern, was entscheidend ist, da Finanzinstitute große Mengen an sensiblen Daten verarbeiten. Zu den wichtigsten Komponenten einer effektiven KI-Governance gehören:

Ethische Richtlinien: Das Festlegen von Grundsätzen für Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht.

Rechtliche Rahmenbedingungen: Regierungen und Organisationen wie die EU und OECD entwickeln Standards für die KI-Governance.

Risikomanagement: Finanzinstitute müssen strenge Kontrollen einhalten, um die mit der Einführung von KI verbundenen Risiken zu minimieren.

Erklärbare KI (XAI): Stellt sicher, dass KI-Systeme interpretierbar sind und ihre Entscheidungen gerechtfertigt werden können.

Viele KI-Anwendungen sind im Bereich der Finanzdienstleistungen bereits gut etabliert. Fortschritte und neue Technologien werden allerdings die Zukunft des Finanzwesens und die digitale Transformation der Finanzbranche auf neue Weise zu gestalten.

Generative KI zieht aufgrund ihrer Fähigkeit, realistische Inhalte zu erstellen, immer mehr Aufmerksamkeit auf sich. Die zukünftigen Anwendungen im Finanzwesen könnten anspruchsvollere Anwendungsfälle umfassen, wie z. B. die Szenarienmodellierung für das Risikomanagement, die Generierung synthetischer Daten für das Training von maschinellem Lernen und fortgeschrittene Betrugssimulationen. Diese generativen KI-Funktionen könnten die Entscheidungsfindung verbessern, indem sie Finanzinstituten mehr Einblicke in potenzielle Herausforderungen und Chancen geben.

Große Sprachmodelle (LLMs) sind gut für Aufgaben wie Kundenservice und Dokumentenanalyse geeignet, allerdings könnte die nächste Generation von KI-Systemen — Large Reasoning Models (LRMs) — dieses Potenzial noch weiter ausschöpfen. LRMs sind darauf ausgelegt, komplexe analytische Schlussfolgerungen zu ziehen, mit denen sie komplizierte Finanzszenarien simulieren, Portfolios optimieren und Kreditrisiken präziser bewerten. Sie könnten Finanzinstituten helfen, Herausforderungen zu bewältigen, die ein tieferes kontextuelles Verständnis und eine strategische Planung erfordern.

Es ist zu erwarten, dass KI-Agenten, die ganze Workflows autonom verwalten können, immer ausgefeilter werden. Wahrscheinlich werden diese Agenten bald komplexe Prozesse wie Ausgabenmanagement, Compliance-Überwachung und Cashflow-Prognosen ohne menschliches Eingreifen bewältigen. Durch die Integration von der Verarbeitung natürlicher Sprache, Entscheidungsfindung und kontextuellem Bewusstsein können autonome KI-Agenten betriebliche Engpässe erheblich reduzieren und die Effizienz von Unternehmen verbessern.

In Anbetracht der Bedenken in Bezug auf Datenschutz und Cybersicherheit könnten dezentrale KI-Systeme eine potenzielle Lösung darstellen. Diese Systeme verarbeiten Daten lokal, anstatt sich auf zentralisierte Server zu verlassen. Dadurch wird das Risiko von Sicherheitsverletzungen verringert und die Einhaltung strengerer Datenschutzbestimmungen gewährleistet. In Zukunft könnte die dezentrale KI Finanzinstituten die Möglichkeit bieten, sichere, den Datenschutz wahrende Lösungen für Aufgaben wie Betrugserkennung und Identitätsüberprüfung zu implementieren.

Während die Betrugserkennung in Echtzeit bereits eine wichtige Anwendung im Bereich der KI ist, werden sich zukünftige Bemühungen auf die Skalierung dieser Systeme konzentrieren, um zunehmend komplexere und umfangreichere Transaktionsumgebungen bewältigen zu können.

Die Zunahme verteilter KI-Architekturen und von Edge Computing könnte es Betrugserkennungssystemen ermöglichen, Daten näher an der Quelle zu verarbeiten, was die Latenzzeit verringert und die Reaktionszeiten verbessert. Außerdem werden diese Systeme wahrscheinlich unterschiedliche Datenquellen wie biometrische Authentifizierung und Verhaltensanalyse einbeziehen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Embedded Finance– die Integration von Finanzdienstleistungen in nichtfinanzielle Plattformen – verbreitet sich immer mehr. Man geht davon aus, dass die KI dazu beitragen wird, diese Erfahrungen noch persönlicher zu gestalten. Zukünftige KI-Systeme könnten Benutzerdaten in Echtzeit nutzen, um individuelle Finanzprodukte wie einzelne Kreditoptionen oder Anlageempfehlungen direkt auf E-Commerce-Plattformen, in Social-Media-Apps oder in anderen digitalen Systemen anzubieten. Dieser Trend würde sich dann auf die Art und Weise auswirken, wie Verbraucher mit Finanzdienstleistungen interagieren.

Wenn Quantencomputing und Quantentechnologien ausgereift sind, könnten sie Bereiche wie Portfoliooptimierung, Risikomodellierung und kryptografische Sicherheit revolutionieren. Finanzinstitute könnten zum Beispiel Quantenalgorithmen verwenden, um Optimierungsprobleme zu lösen, die derzeit rechnerisch unmöglich sind, was zu einer effizienteren Ressourcenallokation und einer verbesserten Prognosegenauigkeit führt.

Hybrid Cloud-Architekturen werden für die Skalierung von KI-Lösungen immer wichtiger. Durch die Integration von lokalen und Cloud-Systemen können Finanzinstitute mehr Flexibilität und Skalierbarkeit erreichen. In Zukunft könnten Hybrid-Cloud-Umgebungen die Bereitstellung von KI-Modellen in verschiedenen Geschäftsfunktionen unterstützen, von der Compliance bis zum Kundenservice.

Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekte (ESG) werden im Finanzwesen immer wichtiger, und es ist zu erwarten, dass die KI eine größere Rolle bei der Förderung von Nachhaltigkeitsinitiativen spielen wird. Künftige KI-Systeme könnten detailliertere Analysen von ESG-Metriken liefern und Institutionen dabei helfen, ihre Investitionen auf Umweltziele abzustimmen. Außerdem könnte die KI bei der Verfolgung von CO2-Fußabdrücken, der Bewertung klimabezogener Risiken und der Identifizierung von Möglichkeiten für grüne Finanzierungen helfen.

Schon jetzt wird die KI eingesetzt, um den Zugang zu Finanzdienstleistungen in unterversorgten Märkten zu erweitern. In Zukunft könnten KI-gestützte Plattformen um alternative Datenquellen erweitert werden, beispielsweise Nutzungsmuster von Mobiltelefonen oder landwirtschaftliche Erträge, um Finanzprofile für Menschen ohne Bankkonto zu erstellen. Dies würde mehr Menschen den Zugang zu Krediten, Sparkonten und Versicherungsprodukten ermöglichen und so zu einer stärkeren wirtschaftlichen Integration weltweit beitragen.