KI im Banking ¨C Wie K¨¹nstliche Intelligenz in Banken eingesetzt wird

Die Technologie der k¨¹nstlichen Intelligenz (KI) ist in fast jeder Branche zu einem kritischen St?rfaktor geworden, und das Bankwesen ist da keine Ausnahme. Die Einf¨¹hrung von KI in Banking-Apps und -Dienstleistungen hat den Sektor kundenorientierter und technologisch relevanter gemacht.

KI-basierte Systeme k?nnen Banken helfen, Kosten zu senken, indem sie die Produktivit?t steigern und Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen treffen, die f¨¹r einen menschlichen Agenten unergr¨¹ndlich sind. Au?erdem sind intelligente Algorithmen in der Lage, Anomalien und betr¨¹gerische Informationen in Sekundenschnelle zu erkennen.

Einem Bericht von Business Insider zufolge sind sich fast 80 % der Banken der potenziellen Vorteile bewusst, die KI f¨¹r ihren Sektor bietet. Ein anderer Bericht legt nahe, dass Banken bis 2023 voraussichtlich 447 Milliarden US-Dollar durch den Einsatz von KI-Apps einsparen werden.

Diese Zahlen zeigen, dass sich der Banken- und Finanzsektor schnell in Richtung KI bewegt, um Effizienz, Service, Produktivit?t und ROI zu verbessern und Kosten zu senken.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Anwendungen von KI im Finanz- und Bankensektor herausfinden und wie diese Technologie mit ihren au?ergew?hnlichen Vorteilen das Kundenerlebnis neu definiert.

Anwendungen von KI im Bank- und Finanzwesen

Technologien der k¨¹nstlichen Intelligenz sind zu einem festen Bestandteil der Welt geworden, in der wir leben, und Banken haben damit begonnen, diese Technologien in gro?em Umfang in ihre Produkte und Dienstleistungen zu integrieren, um relevant zu bleiben.

Hier sind einige wichtige KI-Anwendungen in der Bankenbranche, durch die Sie die zahlreichen Vorteile der Technologie nutzen k?nnen. Tauchen wir also ein!

Jeden Tag finden riesige Mengen digitaler Transaktionen statt, wenn Benutzer Rechnungen bezahlen, Geld abheben, Schecks einzahlen und vieles mehr ¨¹ber Apps oder Online-Konten erledigen. Daher besteht f¨¹r den Bankensektor ein zunehmender Bedarf, seine Bem¨¹hungen um Cybersicherheit und Betrugserkennung zu verst?rken.

Hier kommt k¨¹nstliche Intelligenz im Banking ins Spiel. KI kann Banken dabei helfen, die Sicherheit von Online-Finanzierungen zu verbessern, L¨¹cken in ihren Systemen aufzusp¨¹ren und Risiken zu minimieren. KI und maschinelles Lernen k?nnen betr¨¹gerische Aktivit?ten leicht erkennen und Kunden sowie Banken warnen.

Beispielsweise hat die Danske Bank, D?nemarks gr??te Bank, einen Betrugserkennungsalgorithmus implementiert, um ihr altes regelbasiertes Betrugserkennungssystem zu ersetzen. Dieses Deep-Learning-Tool erh?hte die Betrugserkennungsf?higkeit der Bank um 50?% und reduzierte Fehlalarme um 60?%. Das System automatisierte auch viele wichtige Entscheidungen und leitete einige F?lle zur weiteren Untersuchung an menschliche Analysten weiter.

KI kann Banken auch dabei helfen, Cyber-Bedrohungen zu bew?ltigen. Im Jahr 2019 entfielen 29 % aller Cyberangriffe auf den Finanzsektor , was ihn zur am st?rksten angegriffenen Branche macht. Mit den kontinuierlichen ?berwachungsfunktionen der k¨¹nstlichen Intelligenz in Finanzdienstleistungsunternehmen k?nnen die Banken auf potenzielle Cyberangriffe reagieren, bevor sie Mitarbeiter, Kunden oder interne Systeme betreffen.

Chatbots sind zweifellos eines der besten Beispiele f¨¹r praktische Anwendungen von k¨¹nstlicher Intelligenz im Bankwesen . Einmal eingesetzt, k?nnen sie im Gegensatz zu Menschen mit festen Arbeitszeiten rund um die Uhr arbeiten.

Dar¨¹ber hinaus lernen sie st?ndig etwas ¨¹ber das Nutzungsverhalten eines bestimmten Kunden. Es hilft ihnen, die Anforderungen eines Benutzers auf effiziente Weise zu verstehen.

Durch die Integration von Chatbots in Banking-Apps k?nnen die Banken sicherstellen, dass sie rund um die Uhr f¨¹r ihre Kunden erreichbar sind. Dar¨¹ber hinaus sind Chatbots durch das Verst?ndnis des Kundenverhaltens in der Lage, einen personalisierten Kundensupport anzubieten und entsprechende Finanzdienstleistungen und -produkte zu empfehlen.

Eines der besten Beispiele f¨¹r KI-Chatbots in Banking -Apps ist Erica, eine virtuelle Assistentin der Bank of America. Dieser KI-Chatbot kann Aufgaben wie die Reduzierung von Kreditkartenschulden und Kartensicherheitsupdates erledigen. Erica hat 2019 ¨¹ber 50 Millionen Kundenanfragen bearbeitet.

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Banken haben damit begonnen , KI-basierte Systeme zu integrieren, um fundiertere, sicherere und profitablere Kredit- und Kreditentscheidungen zu treffen. Derzeit beschr?nken sich viele Banken noch zu sehr auf die Verwendung von Kredithistorie, Kredit-Scores und Kundenreferenzen, um die Kreditw¨¹rdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu bestimmen.

Man kann jedoch nicht leugnen, dass diese Kreditauskunftssysteme oft mit Fehlern, fehlenden realen Transaktionshistorien und falschen Klassifizierungen von Gl?ubigern gespickt sind.

Ein KI-basiertes Kredit- und Kreditsystem kann das Verhalten und die Muster von Kunden mit begrenzter Kredithistorie untersuchen, um ihre Kreditw¨¹rdigkeit zu bestimmen. Au?erdem sendet das System Warnungen an Banken ¨¹ber bestimmte Verhaltensweisen, die die Ausfallwahrscheinlichkeit erh?hen k?nnen.

K¨¹nstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen hilft Banken, gro?e Datenmengen zu verarbeiten und die neuesten Markttrends, W?hrungen und Aktien vorherzusagen. Fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens helfen dabei, die Marktstimmung zu bewerten und Anlageoptionen vorzuschlagen.

KI f¨¹r das Bankwesen schl?gt auch den besten Zeitpunkt f¨¹r die Investition in Aktien vor und warnt, wenn ein potenzielles Risiko besteht. Aufgrund ihrer hohen Datenverarbeitungskapazit?t tr?gt diese neue Technologie auch dazu bei, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und den Handel sowohl f¨¹r Banken als auch f¨¹r ihre Kunden bequemer zu machen.

Bank- und Finanzinstitute erfassen jeden Tag Millionen von Transaktionen. Da die Menge an generierten Informationen enorm ist, wird ihre Sammlung und Registrierung zu einer ¨¹berw?ltigenden Aufgabe f¨¹r die Mitarbeiter. Das fehlerfreie Strukturieren und Aufzeichnen einer so gro?en Datenmenge wird unm?glich.

In solchen Szenarien k?nnen KI-basierte innovative L?sungen bei der effizienten Datenerfassung und -analyse helfen . Dies wiederum verbessert die allgemeine Benutzererfahrung. Die Informationen k?nnen auch verwendet werden, um Betrug aufzudecken oder Kreditentscheidungen zu treffen.

Kunden sind st?ndig auf der Suche nach einem besseren Erlebnis und Komfort. Beispielsweise waren Geldautomaten ein Erfolg, da Kunden auch dann wichtige Dienste zum Einzahlen und Abheben von Geld in Anspruch nehmen konnten, wenn die Banken geschlossen waren.

Dieses Ma? an Komfort hat nur zu weiteren Innovationen gef¨¹hrt. Kunden k?nnen jetzt Bankkonten bequem von zu Hause aus mit ihrem Smartphone er?ffnen.

Die Integration k¨¹nstlicher Intelligenz in Bank- und Finanzdienstleistungen wird das Verbrauchererlebnis weiter verbessern und den Komfort f¨¹r die Benutzer erh?hen. Die KI-Technologie reduziert die Zeit, die ben?tigt wird, um Know Your Customer (KYC)-Informationen aufzuzeichnen und Fehler zu beseitigen. Dar¨¹ber hinaus k?nnen neue Produkte und Finanzangebote rechtzeitig ver?ffentlicht werden.

Die Berechtigung f¨¹r F?lle wie die Beantragung eines Privatdarlehens oder Kredits wird mithilfe von KI automatisiert, was bedeutet, dass Kunden den Aufwand vermeiden k?nnen, den gesamten Prozess manuell zu durchlaufen. Dar¨¹ber hinaus kann KI-basierte Software die Genehmigungszeiten f¨¹r Einrichtungen wie die Kreditauszahlung verk¨¹rzen.

KI-Banking hilft auch dabei, Kundeninformationen genau zu erfassen, um Konten fehlerfrei einzurichten und so ein reibungsloses Erlebnis f¨¹r die Kunden zu gew?hrleisten.

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Externe globale Faktoren wie W?hrungsschwankungen, Naturkatastrophen oder politische Unruhen haben schwerwiegende Auswirkungen auf die Banken- und Finanzbranche. In solch volatilen Zeiten ist es entscheidend, Gesch?ftsentscheidungen besonders vorsichtig zu treffen. KI-gesteuerte Analysen k?nnen ein einigerma?en klares Bild davon vermitteln, was kommen wird, und Ihnen dabei helfen, vorbereitet zu bleiben und rechtzeitig Entscheidungen zu treffen.

KI hilft auch bei der Suche nach riskanten Anwendungen, indem sie die Wahrscheinlichkeit bewertet, dass ein Kunde einen Kredit nicht zur¨¹ckzahlen kann. Es sagt dieses zuk¨¹nftige Verhalten voraus, indem es vergangene Verhaltensmuster und Smartphone-Daten analysiert.

Das Bankwesen ist weltweit einer der am st?rksten regulierten Wirtschaftszweige. Regierungen nutzen ihre Aufsichtsbeh?rden, um sicherzustellen, dass Bankkunden Banken nicht zur Begehung von Finanzkriminalit?t einsetzen und dass Banken akzeptable Risikoprofile haben, um gro? angelegte Zahlungsausf?lle zu vermeiden.

In den meisten F?llen unterhalten Banken ein internes Compliance-Team, um sich mit diesen Problemen zu befassen, aber diese Prozesse nehmen viel mehr Zeit in Anspruch und erfordern enorme Investitionen, wenn sie manuell durchgef¨¹hrt werden. Auch die Compliance-Vorschriften unterliegen h?ufigen ?nderungen, und Banken m¨¹ssen ihre Prozesse und Arbeitsabl?ufe gem?? diesen Vorschriften st?ndig aktualisieren.

AI verwendet Deep Learning und NLP, um neue Compliance-Anforderungen f¨¹r Finanzinstitute zu lesen und ihren Entscheidungsprozess zu verbessern. Auch wenn KI-Banking einen Compliance-Analysten nicht ersetzen kann, kann es ihre Abl?ufe schneller und effizienter machen.

Einer der h?ufigsten Anwendungsf?lle von KI sind semantische und nat¨¹rliche Sprachanwendungen f¨¹r allgemeine Zwecke sowie breit angelegte pr?diktive Analysen . KI kann bestimmte Muster und Korrelationen in den Daten erkennen, die herk?mmliche Technologien bisher nicht erkennen konnten.

Diese Muster k?nnen auf ungenutzte Verkaufschancen, Cross-Selling-M?glichkeiten oder sogar Kennzahlen rund um Betriebsdaten hinweisen, was zu direkten Auswirkungen auf den Umsatz f¨¹hrt.

Robotic Process Automation (RPA) -Algorithmen erh?hen die betriebliche Effizienz und Genauigkeit und senken die Kosten, indem sie zeitaufw?ndige, sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Dies erm?glicht es den Benutzern auch, sich auf komplexere Prozesse zu konzentrieren, die eine menschliche Beteiligung erfordern.

Ab heute nutzen Bankinstitute RPA erfolgreich, um die Transaktionsgeschwindigkeit zu steigern und die Effizienz zu steigern. Beispielsweise pr¨¹ft die CoiN-Technologie von JPMorgan Chase Dokumente viel schneller als Menschen und leitet daraus Daten ab.

Wie wird man eine AI-First-Bank?

Nachdem wir nun gesehen haben, wie KI im Bankwesen eingesetzt wird, werden wir uns in diesem Abschnitt mit den Schritten befassen, die Banken unternehmen k?nnen, um KI auf breiter Ebene einzuf¨¹hren und ihre Prozesse weiterzuentwickeln, w?hrend sie den vier kritischen Faktoren ¨C Menschen, Governance ¨C geb¨¹hrende Aufmerksamkeit schenken , Verfahren und Technologie.

Der KI-Implementierungsprozess beginnt mit der Entwicklung einer KI-Strategie auf Unternehmensebene unter Ber¨¹cksichtigung der Ziele und Werte der Organisation.

Es ist von entscheidender Bedeutung, interne Marktforschung durchzuf¨¹hren, um L¨¹cken zwischen den Menschen und Prozessen zu finden, die die KI-Technologie schlie?en kann. Stellen Sie sicher, dass die KI-Strategie den Industriestandards und -vorschriften entspricht. Banken k?nnen auch die aktuellen internationalen Industriestandards bewerten.

Der letzte Schritt bei der Formulierung der KI-Strategie besteht darin, die internen Praktiken und Richtlinien in Bezug auf Talente, Daten, Infrastruktur und Algorithmen zu verfeinern, um klare Anweisungen und Leitlinien f¨¹r die Einf¨¹hrung von KI in den verschiedenen Funktionseinheiten der Bank bereitzustellen.

Der n?chste Schritt besteht darin, die wertvollsten KI-M?glichkeiten zu identifizieren und sie an den Prozessen und Strategien der Bank auszurichten.

Banken m¨¹ssen auch bewerten, inwieweit sie KI-Banking -L?sungen in ihre aktuellen oder ge?nderten betrieblichen Prozesse implementieren m¨¹ssen.

Nachdem die potenziellen Anwendungsf?lle f¨¹r KI und maschinelles Lernen im Bankwesen identifiziert wurden , sollten die Technologieteams Pr¨¹fungen auf Durchf¨¹hrbarkeit durchf¨¹hren. Sie m¨¹ssen alle Aspekte pr¨¹fen und L¨¹cken f¨¹r die Umsetzung identifizieren. Basierend auf ihrer Bewertung m¨¹ssen sie die machbarsten F?lle ausw?hlen.

Der letzte Schritt in der Planungsphase besteht darin, das KI-Talent herauszuarbeiten. Banken ben?tigen eine Reihe von Experten, Algorithmus-Programmierern oder Datenwissenschaftlern, um KI-L?sungen zu entwickeln und zu implementieren. Wenn ihnen interne Experten fehlen, k?nnen sie auslagern oder mit einem Technologieanbieter zusammenarbeiten.

Nach der Planung ist der n?chste Schritt f¨¹r Banken die Ausf¨¹hrung. Bevor sie vollwertige KI-Systeme entwickeln, m¨¹ssen sie zun?chst Prototypen bauen , um die M?ngel der Technologie zu verstehen. Um die Prototypen zu testen, m¨¹ssen Banken relevante Daten zusammentragen und in den Algorithmus einspeisen. Das KI-Modell trainiert und baut auf diesen Daten auf; Daher m¨¹ssen die Daten korrekt sein.

Sobald das KI-Modell trainiert und bereit ist, m¨¹ssen die Banken es testen, um die Ergebnisse zu interpretieren. Ein Versuch wie dieser hilft dem Entwicklungsteam zu verstehen, wie sich das Modell in der realen Welt verhalten wird.

Der letzte Schritt besteht darin, das trainierte Modell bereitzustellen. Nach der Bereitstellung flie?en Produktionsdaten ein. Da immer mehr Daten eingehen, k?nnen Banken das Modell regelm??ig verbessern und aktualisieren.

Die Implementierung von KI-Banking -L?sungen erfordert eine kontinuierliche ?berwachung und Kalibrierung. Banken m¨¹ssen einen ?berpr¨¹fungszyklus zur umfassenden ?berwachung und Bewertung der Funktionsweise des KI-Modells entwerfen. Dies wiederum wird Banken bei der Bew?ltigung von Cybersicherheitsbedrohungen und der robusten Ausf¨¹hrung von Operationen helfen.

Der kontinuierliche Fluss neuer Daten wird das KI-Modell in der Betriebsphase beeinflussen. Daher sollten Banken geeignete Ma?nahmen ergreifen, um die Qualit?t und Fairness der Eingabedaten sicherzustellen.

Beispiele aus der Praxis f¨¹r k¨¹nstliche Intelligenz im Bankwesen

Einige gro?e Banken haben bereits damit begonnen, Technologien der k¨¹nstlichen Intelligenz zu nutzen , um ihre Servicequalit?t zu verbessern, Betrugs- und Cybersicherheitsbedrohungen zu erkennen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis von Bankinstituten, die KI zu ihrem vollen Vorteil nutzen.

JPMorgan Chase: Forscher von JPMorgan Chase haben ein Fr¨¹hwarnsystem entwickelt, das KI und Deep-Learning-Techniken nutzt, um Malware, Trojaner und Phishing-Kampagnen zu erkennen. Forscher sagen, dass es etwa 101 Tage dauert, bis ein Trojaner Unternehmensnetzwerke kompromittiert. Das Fr¨¹hwarnsystem w¨¹rde ausreichend warnen, bevor der eigentliche Angriff stattfindet.

Es kann auch Warnungen an das Cybersicherheitsteam der Bank senden, wenn Hacker sich darauf vorbereiten, b?sartige E-Mails an Mitarbeiter zu senden, um das Netzwerk zu infizieren.

Capital One: Capital Ones Eno, der intelligente virtuelle Assistent, ist das beste Beispiel f¨¹r KI im Personal Banking. Neben Eno verwendet auch Capital One virtuelle Kartennummern, um Kreditkartenbetrug zu verhindern. Inzwischen arbeiten sie an Computerkreativit?t, die Computer dazu trainiert, kreativ und erkl?rbar zu sein.

Neben Gesch?ftsbanken haben auch eine Reihe von Investmentbanken wie Goldman Sachs und Merrill Lynch analytische KI-basierte Tools in ihren Routinebetrieb integriert. Viele Banken haben auch begonnen, Alphasense zu verwenden, eine KI-basierte Suchmaschine, die die Verarbeitung nat¨¹rlicher Sprache verwendet, um Markttrends zu entdecken und Schl¨¹sselwortsuchen zu analysieren.

Nachdem wir uns nun die realen Beispiele f¨¹r k¨¹nstliche Intelligenz im Bankwesen angesehen haben, wollen wir uns mit den Herausforderungen befassen, die f¨¹r Banken bestehen, die diese neue Technologie einsetzen.

Herausforderungen bei der breiteren Einf¨¹hrung von KI im Finanz- und Bankwesen

Die breite Implementierung von High-End-Technologien wie KI wird nicht ohne Herausforderungen verlaufen. Vom Mangel an glaubw¨¹rdigen und qualitativ hochwertigen Daten bis hin zu Sicherheitsproblemen bestehen eine Reihe von Herausforderungen f¨¹r die Banken, die KI-Technologien einsetzen.

Schauen wir sie uns also ohne weiteres der Reihe nach an:

1. Datensicherheit: Eine der gr??ten Herausforderungen der KI im Bankwesen ist die Menge der gesammelten Daten, die sensible Informationen enthalten, die die Implementierung zus?tzlicher Sicherheitsma?nahmen erfordern. Daher ist es wichtig, nach dem richtigen Technologiepartner zu suchen, der eine Vielzahl von Sicherheitsoptionen anbietet, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten angemessen behandelt werden.
   
2. Mangel an qualitativ hochwertigen Daten: Banken ben?tigen strukturierte und qualitativ hochwertige Daten f¨¹r Schulung und Validierung, bevor sie eine umfassende KI-basierte Banking-L?sung einsetzen. Daten von guter Qualit?t sind erforderlich, um sicherzustellen, dass der Algorithmus auf reale Situationen anwendbar ist. Auch wenn Daten nicht in einem maschinenlesbaren Format vorliegen, kann dies zu unerwartetem Verhalten des KI-Modells f¨¹hren. Daher m¨¹ssen Banken, die die Einf¨¹hrung von KI beschleunigen, ihre Datenrichtlinien ?ndern, um alle Datenschutz- und Compliance-Risiken zu mindern.

3. Mangelnde Erkl?rbarkeit: KI-basierte Systeme sind in Entscheidungsprozessen weit verbreitet, da sie Fehler eliminieren und Zeit sparen. Sie k?nnen jedoch Vorurteilen folgen, die aus fr¨¹heren F?llen von schlechtem menschlichem Urteilsverm?gen gelernt wurden. Kleinere Inkonsistenzen in KI-Systemen eskalieren schnell und verursachen gro?e Probleme, wodurch der Ruf und das Funktionieren der Bank gef?hrdet werden.

Um Katastrophen zu vermeiden, sollten Banken ein angemessenes Ma? an Erkl?rbarkeit f¨¹r alle Entscheidungen und Empfehlungen bieten, die von KI-Modellen pr?sentiert werden. Banken m¨¹ssen verstehen, validieren und erkl?ren, wie das Modell Entscheidungen trifft.

Wie Appinventiv Ihnen bei Ihrer KI-Reise helfen kann

Wie wir sehen k?nnen, gehen KI und Banking aufgrund der zahlreichen Vorteile, die diese Technologie bietet, Hand in Hand. Laut Forbes erwarten 65 % des leitenden Finanzmanagements positive Ver?nderungen durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen im Bankwesen. Daher m¨¹ssen alle Bankinstitute in KI-L?sungen investieren, um den Kunden neuartige Erfahrungen und hervorragende Dienstleistungen zu bieten.

Bei Appinventiv arbeiten wir mit Banken und Finanzinstituten an verschiedenen benutzerdefinierten KI- und ML-basierten Modellen, die dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und Risiken in verschiedenen Abteilungen zu mindern.

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