Was ist künstliche Intelligenz (KI) im Bankwesen?

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im Bankwesen eine entscheidende Rolle, da sie die Datenanalyse verbessert, Trends und Betrugsrisiken prognostiziert und die Kundeninteraktion verbessert. KI ermöglicht es verschiedenen Banken, darunter Einzelhandels-, Geschäfts- und Investmentbanken, um die Marktdynamik und das Kundenverhalten umfassend zu verstehen, digitale Interaktionen zu analysieren und Interaktionen zu ermöglichen, die menschlichen Intelligenz und Interaktion ähneln, jedoch in einem viel größeren Umfang.

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Wie setzen Banken KI ein?

Banken können KI auf fünf wesentliche Arten effektiv nutzen: Anpassung von Dienstleistungen und Produkten an die individuellen Bedürfnisse, Identifizierung neuer Geschäftschancen, Vorhersage und Identifizierung von Risiken und Betrug sowie Optimieren von Abläufen.

Was ist generative KI im Bankwesen?

Generative KI ist eine Kategorie von KI, die neuen Text, Bilder, Video, Audio oder Code generieren kann. Die Generative AI basiert auf Fundamentmodellen (große KI-Modelle), die Multitaskingfähig sind und vordefinierte Aufgaben ausführen, darunter Zusammenfassungen, Fragen-/Antworten-Sessions, Klassifizierung und mehr. Generative AI nutzt ein ML-Modell, um die Muster und Beziehungen in einem Dataset aus von Menschen erstellten Inhalten zu ermitteln. Anschließend werden anhand der erlernten Muster neue Inhalte generiert. Weitere Informationen zu Anwendungsfällen im Bankwesen

Verantwortungsbewusste Anwendung von KI im Bankwesen

Das Potenzial von KI zur Verbesserung des Bankensektors für sowohl Banken als auch ihre Kunden ist groß. Dennoch sollte sie verantwortungsvoll entwickelt und angewendet werden. Das ist besonders im Kontext der generativen KI wichtig. Das liegt daran, dass einige Bedenken in Bezug auf die Genauigkeit und Sicherheit der generativen KI besonders groß sind, wenn es um den Einsatz in regulierten Branchen wie dem größeren Bankensystem geht. Wir haben vier kritische Bausteine für Generative AI im Bankwesen identifiziert: Erklärbarkeit, Regulierung, Datenschutz und Sicherheit.

Anwendungen: Wie KI die Herausforderungen des Bankwesens lösen kann

Spracherkennung

Wandeln Sie gesprochene Sprache in Text um, um Ihren Service anhand von Informationen aus Kundeninteraktionen zu verbessern, z. B. Telefongesprächen im Contact Center, und verbessern Sie die Kundenzufriedenheit.

Sentimentanalyse

Analysieren Sie mithilfe von Natural Language AI die Stimmung in einem bestimmten Text mit der vorherrschenden emotionalen Meinung, z. B. in der Investitionsforschung oder der Stimmung in Chatdaten.

Anomalieerkennung

Aufdecken von Anomalien wie betrügerischen Transaktionen, Finanzkriminalität und Cyberbedrohungen.

Anti-Geldwäsche

Mit KI im Privat- und Geschäftsbanking können Sie verdächtige potenzielle Geldwäscheaktivitäten schneller und präziser erkennen.

Empfehlungen

Sie können hochgradig personalisierte Empfehlungen für Finanzprodukte und ‐dienstleistungen (z. B. Bankangebote) bereitstellen, die auf Kaufprozessen, Interaktionen mit Kollegen, Risikopräferenzen und finanziellen Zielen basieren.

Translation

Stellen Sie Ihre Inhalte wie Finanznachrichten und Apps mit schneller, dynamischer maschineller Übersetzung im großen Maßstab mehrsprachig zur Verfügung, um die Kundeninteraktion zu verbessern und mehr Zielgruppen zu erreichen.

Dokumentverarbeitung

Extrahieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten aus Dokumenten und analysieren, untersuchen und speichern Sie diese Daten für dokumentenintensive Prozesse wie die Darlehensberatung und die Ermittlung von Investitionsmöglichkeiten.

Betrugsbekämpfung durch Bilderkennung

Gewinnen Sie Informationen aus Bildern und Videos, um das Onboarding mit Identitätsdokumenten zu beschleunigen.

Kundenkommunikation

Mit KI-gestützten, menschenähnlichen Kontaktcentern wie Banken-Concierge oder Kundencenter begeistern Sie Ihre Kundinnen und Kunden und sparen die Zeit Ihrer Kundenservicemitarbeiter. Transformieren Sie Ihre persönlichen Finanzen und bieten Sie Ihren Kunden mehr Möglichkeiten, ihr Geld zu verwalten, indem Sie Ihre Apps, Websites, digitale Plattformen und virtuelle Tools durch intelligente, intuitive Funktionen ergänzen.

Data Science und Analyse

Verwenden Sie Informationen zu Kunden, Risiken, Transaktionen, Handel oder anderen Daten, um bestimmte zukünftige Ergebnisse mit hoher Genauigkeit zu prognostizieren. Diese Funktionen können bei der Betrugserkennung, Risikoreduzierung und der Vorhersage zukünftiger Kundenanforderungen hilfreich sein.

Sie haben Zugriff auf eine vollständige Suite mit Tools für Datenverwaltung, Analysen und maschinelles Lernen, um Informationen zu gewinnen und Daten für Business Intelligence und für die Entscheidungsfindung zu nutzen.

Vorhersagemodellierung

Internetsicherheit

Automatisieren Sie Aspekte der Internetsicherheit, indem Sie den Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen und analysieren, um Cyberangriffe und Bedrohungen zu erkennen, zu verhindern und darauf zu reagieren.

Ansprechende Erlebnisse mit generativer KI

Erstellen Sie neue KI-gestützte Such- und Konversationsfunktionen, indem Sie auf natürliche und verantwortungsvolle Weise Inhalte erstellen, empfehlen, zusammenführen, analysieren und mit ihnen interagieren. In diesem Video erfahren Sie, wie Banken generative KI nutzen können, um Probleme mit Kreditkartendaten von Kunden zu lösen.

Vorteile von KI im Bankwesen

Automatisierung

KI kann bei der Automatisierung von Workflows und Prozessen helfen und die Entscheidungsfindung sowie die Bereitstellung von Diensten unterstützen. Beispielsweise kann KI einer Bank helfen, Aspekte der Internetsicherheit zu automatisieren, indem der Netzwerkverkehr kontinuierlich überwacht und analysiert wird. Oder sie verbessert den kundenorientierten Ansatz einer Bank durch flexiblere, personalisierte digitale Banking-Erlebnisse, die die Anforderungen der Kunden schneller erfüllen.

Genauigkeit

KI kann Banken dabei helfen, manuelle Fehler bei der Datenverarbeitung, Analyse, Dokumentverarbeitung, beim Onboarding, bei Kundeninteraktionen und bei anderen Aufgaben zu minimieren. Dazu werden Automatisierung und Algorithmen eingesetzt, die immer wieder denselben Prozessen folgen.

Effizienz

Wenn KI für sich wiederholende Aufgaben eingesetzt wird, können sich die Mitarbeiter auf strategischere Aktivitäten konzentrieren. KI kann verwendet werden, um Prozesse wie das Überprüfen oder Zusammenfassen von Dokumenten, das Transkribieren von Anrufen oder die Beantwortung von Kundenfragen wie „Wann schließen Sie?“ zu automatisieren.

Geschwindigkeit

KI kann die Verarbeitung von Informationen beschleunigen, Muster erkennen und Beziehungen in Daten erkennen. Das ermöglicht schnellere Einblicke in Entscheidungsfindung, Handelskommunikation, Risikomodellierung, Compliance-Management und vieles mehr.

Verfügbarkeit

Mit KI können Sie Ihren Kunden dabei helfen, Finanzaufgaben zu erledigen, Lösungen zu finden, mit denen sie ihre Ziele erreichen, und ihre Finanzen verwalten und kontrollieren – wann und wo sie möchten. Auch wenn KI und ML in der Cloud ausgeführt werden, können die ihm zugewiesenen Aktivitäten kontinuierlich weiter bearbeitet werden.

Innovation

Die Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu analysieren, kann zu einzigartigen und innovativen Produkt- und Dienstleistungsangeboten führen, die die Konkurrenz abheben. So wird KI beispielsweise eingesetzt, um die Kundenerfahrung in Banken zu modernisieren, ohne den persönlichen Kontakt zu verlieren.

Die Zukunft der KI im Banking

KI wird das Wachstum im Bankensektor beschleunigen. Digitale Plattformen ermöglichen es Banken, neue Verkaufsstrategien einzuführen, die Effizienz zu verbessern, sich auf die Datennutzung zu konzentrieren und in großem Umfang personalisierte, beziehungsbasierte Kundeninteraktionen zu bieten. KI ist entscheidend, um kundenspezifische Antworten zu ermöglichen, sicherere und zuverlässigere Produkt- und Serviceempfehlungen zu geben und durch erweiterte Concierge-Dienste, die Kunden in entscheidenden Momenten zugänglich sind, Vertrauen zu gewinnen.

Darüber hinaus müssen Banken unterschiedliche, berechtigungsbasierte digitale Kundenprofile entwickeln. Die Herausforderung besteht darin, dass die benötigten Daten oft in isolierten Silos gespeichert sind. Durch das Abbauen dieser Silos, die Einbindung von KI und die nahtlose Kombination mit der menschlichen Interaktion können Banken Umgebungen gestalten, die den individuellen Anforderungen ihrer Kundinnen und Kunden entsprechen, und gleichzeitig effizient wachsen.