KI im Bankwesen: 5 Auswirkungen, die künstliche Intelligenz bis 2025 auf die Branche haben wird

KI wird im Finanzsektor schon seit geraumer Zeit eingesetzt, vor allem für Aufgaben wie Betrugserkennung, Analysen und Prognosen. Prädiktive KI kann Marktdaten analysieren, um für Investoren Empfehlungen zu erstellen oder Investitionen anhand von Marktprognosen selbstständig zu verwalten. KI, die sich auf die Erkennung von Anomalien konzentriert, kann Unregelmäßigkeiten aufspüren und als Warnsystem dienen, während KI zur Klassifizierung Informationen identifizieren und kategorisieren kann, um Abläufe zu optimieren.

In jüngster Zeit ist die generative KI zu einem wichtigen Diskussionsgegenstand geworden. Während die KI ein breites Spektrum von Technologien umfasst, die die menschliche Intelligenz nachahmen, zeichnet sich die generative KI durch ihre Fähigkeit aus, auf der Grundlage der empfangenen Daten etwas Neues zu schaffen.

Nachfolgend finden Sie fünf Möglichkeiten, wie KI die Finanzlandschaft in diesem Jahr weiter prägen wird.

KI und ML-Techniken bieten Banken die Möglichkeit, durch die Verwendung synthetischer Kreditdaten bessere Kredit- und Darlehensentscheidungen zu treffen. Obwohl die Banken über große Mengen echter Kreditdaten verfügen, ist es für sie aus Gründen des Datenschutzes und aus rechtlichen Gründen schwierig, diese für Aufgaben wie die Kreditentscheidung zu nutzen.

Durch den Einsatz generativer KI zur Erstellung synthetischer Kreditdaten, die realen Daten nachempfunden sind, können Banken ihre KI-Modelle und -Algorithmen effektiver trainieren. Diese Daten können die Realität abbilden, ohne dass reale Kundeninformationen verwendet werden müssen, und ermöglichen es den Banken, Szenarien zu erstellen, die ihnen nicht nur helfen, die Kreditwürdigkeit zu bestimmen, sondern auch, welche Art von Produkten und Dienstleistungen sie anbieten sollten.

Jahrzehntelang haben sich Finanzinstitute auf herkömmliche, regelbasierte und fehleranfällige Systeme verlassen, um betrügerische Transaktionen zu überwachen und aufzuspüren. Mit der zunehmenden Finanzkriminalität und den sich verändernden Betrugsmustern ist die Landschaft der Betrugsprävention jedoch immer komplizierter geworden und erfordert immer ausgefeiltere Technologien wie KI.

KYC (Know Your Customer), Sicherheitenmanagement, Geldwäschebekämpfung, Bonitätsprüfung und Betrugserkennung sind komplexe Prozesse innerhalb des Kreditlebenszyklus, die sich ideal automatisieren lassen. Die Nutzung eines datenunabhängigen Ansatzes wie einer Data Fabric ermöglicht es Finanzinstituten, ihre bestehenden Systeme zu unterstützen, indem sie Daten im gesamten Unternehmen miteinander verbinden und eine verwaltete Datenpipeline für KI-Modelle erstellen. KI ist nicht nur in der Lage, riesige Datenmengen schnell zu überprüfen und die Betriebskosten zu senken, sondern kann auch Betrug genauer erkennen und die Zahl der Fehlalarme verringern.

Die Erstellung von personalisierten Markteinblicken für Kunden, die auf ihre spezifischen Investitionspfade und Risikopräferenzen zugeschnitten sind, könnte für viele Finanzinstitute von großem Nutzen sein. Es wäre aber auch ein zeitaufwendiger Prozess, der bei manueller Durchführung zu widersprüchlichen Informationen führen könnte.

Mithilfe von KI können solche Berichte erstellt und den Kunden zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden die Transaktionshistorie und die Marktdynamik mit Predictive Analytics kombiniert, um maßgeschneiderte Kommentare und Einblicke zu erstellen. Bankmitarbeiter können die Zeitersparnis nutzen, um Berichte vor dem Versand weiter zu personalisieren.

Durch die Kombination von KI mit menschlichen Einblicken können Banken ihren Kunden regelmäßig wertvolle Marktdaten zur Verfügung stellen, um ihnen zu helfen, bessere Anlageentscheidungen zu treffen und insgesamt ein besseres Bankerlebnis zu haben.

Neue Vorschriften beeinflussen weiterhin die Art und Weise, wie Banken Risiken in ihrem gesamten Unternehmen verwalten. Änderungen aufgrund von DORA, Basel III und anderen werden dazu führen, dass die Banken bei ihren Risikomanagementprozessen und Kreditentscheidungen noch stärker unter die Lupe genommen werden. Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit werden für die Banken von entscheidender Bedeutung sein, und KI kann bei der Unterstützung dieser Prozesse eine Rolle spielen.

Während herkömmliche Methoden zur Bestimmung des Kreditrisikos anfällig für Fehler wie Tippfehler, Copy-Paste-Fehler und ein falsches Verständnis der Daten sind, kann KI solche Fehler vermeiden. Mithilfe von KI können Banken in Echtzeit Einblicke in neu entstehende Risiken gewinnen und gleichzeitig die Menge an Routineaufgaben, die Mitarbeiter erledigen müssen, reduzieren, um ihre Risikomanagementprozesse effizienter und präziser zu gestalten.

Das mobile Banking hat sich in den letzten zehn Jahren grundlegend verändert, da immer mehr Kunden Online-Tools zur Abwicklung von Transaktionen nutzen. Eine Umfrage der American Bankers Association vom Oktober 2023 ergab, dass 71 % der Kunden es vorziehen, ihre Bankgeschäfte über ihr Handy oder ihren Computer abzuwickeln, während nur 9 % eine Filiale aufsuchen, 8 % Geldautomaten benutzen und 5 % anrufen. Das Online-Banking hat die Art und Weise verändert, wie Kunden mit ihren Finanzinstituten interagieren, und die Banken suchen nach neuen Wegen, um Verbindungen zu ihren Kunden herzustellen.

Während heute schon grundlegende Informationen über Chatbots abgerufen werden können, arbeiten viele Banken an der Entwicklung leistungsfähigerer Versionen, die den Benutzern das Gefühl geben, mit einem Menschen zu sprechen. Das Ziel vieler ist es, einen Chatbot zu entwickeln, der eine informative Konversation führen kann und nützliche Einblicke bietet, wie z. B. Produktempfehlungen, die auf der Grundlage der Kontodaten und der Historie eines Kunden erstellt werden. KI kann Banken dabei helfen, den persönlichen Service, den der Bankkunde früher erlebt hat, mit noch besseren Empfehlungen wiederherzustellen.

Der Aufschwung der KI-Technologie treibt die digitale Transformation bei Finanzdienstleistern mit ihrem Potenzial für Wachstum und Betriebseffizienz voran. Aber die Banken müssen sich auch des Risikopotenzials bewusst sein. KI-basierte Systeme, die öffentliche Modelle und öffentlich trainierte Daten verwenden, können zu Informationslecks mit kostspieligen Auswirkungen wie Geldstrafen und Reputationsschäden führen.

Private KI ist eine Option, die Finanzinstitute in Betracht ziehen sollten, wenn sie planen, wie sie die Technologie in ihrem Unternehmen einsetzen wollen. Private KI-Tools verwenden unternehmenseigene Modelle, die ausschließlich mit den Daten Ihres Unternehmens trainiert werden. Dies hilft Ihnen, Ihre Daten und Informationen zu kontrollieren, um Probleme mit der Erfüllung gesetzlichen Auflagen zu vermeiden, und schützt Sie davor, Konkurrenten ungewollt einen Vorteil zu verschaffen.