Haben Sie die diesjährige Sibos-Konferenz in Toronto besucht? Als weltweit führende Veranstaltung für Finanzdienstleistungen ist die Sibos einer der besten Orte, um Ratschläge und Vorhersagen von Experten und sogar Vordenkern der Branche einzuholen. Was sagen einige der vertrauenswürdigsten Stimmen in der Finanzdienstleistungsbranche dazu, was uns im Jahr 2024 erwartet? Hier sind die Highlights:
Die Kombination aus hohen Zinssätzen, hoher Inflation und zunehmender wirtschaftlicher Unsicherheit bedeutet, dass sich die Verantwortlichen in der Finanzdienstleistungsbranche auf ihre wichtigsten Anliegen beschränken müssen. Viele wollen die betriebliche Kosteneffizienz verbessern, das Risiko bei der Erfüllung gesetzlicher Auflagen verringern und ihre Kunden mit einem hervorragenden Service zufriedenstellen.
Der technologische Fortschritt wird einen großen Einfluss auf die Zukunft des Bankwesens und die Bankinglandschaft als Ganzes haben. Banken, die künstliche Intelligenz (KI) und andere fortschrittliche Technologien einsetzen, werden sich leichter an die Veränderungen in der Finanzbranche anpassen können als solche, die diese als optional ansehen.
Auf der diesjährigen Sibos-Konferenz wurden drei wichtige Trends im Bereich der Bankingtechnologie vorgestellt, die in der Finanzdienstleistungsbranche auf dem Vormarsch sind.
Es mag den Anschein haben, als sei künstliche Intelligenz das Thema der Stunde, aber es ist kein Trend, der in absehbarer Zeit verschwinden wird. KI hat das Potenzial, den Bankensektor zu verändern, wenn es um Risikomanagement, Betriebseffizienz, Kundenerlebnis und mehr geht. Durch die Kombination von digitaler Transformation und einer guten KI-Strategie können Finanzdienstleistungsunternehmen flexibler handeln, während sich die Finanzlandschaft verändert.
Regulatorisches Risiko und Compliance: Künstliche Intelligenz kann Muster und Verhaltensweisen erkennen, um Risiken frühzeitig zu erkennen. Durch die Analyse historischer Daten und die Vorhersage künftiger Szenarien können die Banken Markt-, Kredit- und operationelle Risiken bewerten und ihre Entscheidungen zur Risikominimierung effektiver treffen.
Kundenservice: Kundenzufriedenheit und Kundenbindung sind im Bankensektor von größter Bedeutung. Wenn Sie KI-Technologie wie Chatbots mit Mitarbeitern kombinieren, die an der Lösung kritischer Probleme der Kunden arbeiten, sind Sie in der Lage, die Ergebnisse zu verbessern und die Menschen mit personalisierten Erfahrungen besser einzubinden. Darüber hinaus liefern KI-gestützte Kundenservice-Angebote weitere Datenanalysen zum Kundenverhalten, wodurch Serviceangebote und Marketingmaßnahmen verbessert werden.
Betriebseffizienz: KI kann alltägliche Routineaufgaben automatisieren, um Zeit zu sparen und die Betriebseffizienz zu steigern. Die KI analysiert Daten und Informationen schneller und genauer als Menschen, was die Transparenz innerhalb eines Unternehmens verbessert, sodass Führungskräfte schneller bessere Entscheidungen treffen können.
[Erfahren Sie von zwei Experten mehr darüber, wie KI die Risikominimierung unterstützt. Hören Sie sich das Gespräch an.]
Auf der Sibos 2023 wurde deutlich, dass generative KI die Aufmerksamkeit von Führungskräften im Finanzdienstleistungssektor auf sich gezogen hat. Doch bei der Euphorie vergisst man leicht, dass KI ohne gute Daten nichts wert ist.
Einer der wichtigsten Trends, die wir auf der Konferenz gesehen haben, war ein Fokus auf diese Daten. Viele traditionelle Banken und Finanzinstitute arbeiten noch immer mit Tabellen, die von Menschen erstellt und verwaltet werden, was das Potenzial für menschliche Fehler und Risiken erhöht.
Isolierte Daten führen zu einer eingeschränkten Perspektive und einer unvollständigen Sichtweise. Wo möglich, sollten Sie Daten über verschiedene Systeme hinweg miteinander verbinden, um eine einheitliche Übersicht zu schaffen und ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Dadurch wird nicht nur die KI-Automatisierung verbessert, sondern auch sichergestellt, dass jeder, der in Ihrem Unternehmen darauf zugreifen muss, die genauesten Informationen erhält. Für große Banken ist dies eine Herausforderung. Technologie, die Data Fabric nutzt, kann helfen. Eine Data Fabric hilft Ihnen, mit Daten in einer virtuellen Architektur zu arbeiten, sodass Sie sie nicht von einer Plattform auf eine andere migrieren müssen, um sie zu nutzen. Mit einer Data Fabric ist es so, als ob alle Ihre Daten miteinander verbunden wären, egal, wo sie sich befinden.
Wenn Ihre Daten nicht von guter Qualität sind, also so vollständig und genau wie möglich, wird die Technologie, die auf ihnen beruht, nicht funktionieren. Schlechte Daten können auch zu schlechten Geschäftsentscheidungen, Bußgeldern und unzufriedenen Kunden führen. Verbessern Sie die Genauigkeit Ihrer Daten, indem Sie IT-Teams in den Prozess der Definition, Standardisierung und sonstigen Handhabung der Daten einbeziehen. Suchen Sie nach Stellen, an denen es Reibungsverluste in Ihren Dateneingabeprozessen gibt, und arbeiten Sie an der Verbesserung dieser Arbeitsabläufe, um die Integrität Ihrer Daten zu erhöhen.
Führungskräfte machen sich zu Recht Sorgen um den Datenschutz, wenn es um Daten und künstliche Intelligenz geht. Die Informationen, die in die Sprachmodelle vieler KI-Produkte eingespeist werden, dienen dazu, das Modell für zukünftige Ausgaben zu trainieren. Wenn Sie es mit geschützten Informationen oder sensiblen Kundendaten füttern, können diese Informationen öffentlich zugänglich gemacht werden, was für Unternehmen ein zusätzliches Risiko in Bezug auf Eigentumsrechte und rechtliche Bedenken darstellt.
Die Lösung dieses Problems im Finanzsektor lautet private KI. Bei privater KI ist das Sprachmodell firmenintern und wird nur mit Ihren eigenen Daten trainiert. So können Sie die Vorteile von KI nutzen und gleichzeitig ein hohes Maß an Sicherheit für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden gewährleisten. Das bedeutet auch, dass die KI-Ergebnisse genau Ihren Kundenstamm widerspiegeln und Ihnen einen besseren Einblick in die Bedürfnisse und Gewohnheiten Ihrer Kunden geben.
[Erfahren Sie mehr über private KI und wie man sie implementiert.]
Die meisten großen Asset-Management-Banken und Finanzorganisationen analysieren das Potenzial digitaler Assets, Tokenisierung und Blockchain-Technologien. Durch die Digitalisierung dieser Assets werden mehr reale Vermögenswerte einem größeren Kreis potenzieller Kunden zugänglich gemacht und der sichere Geldverkehr in der Welt erleichtert.
Eine wachsende Zahl von Investoren ist daran interessiert, in diese neuen Assets für die Vermögensverwaltung zu investieren, aber die traditionellen Geschäftsmodelle machen dies nicht immer möglich. Fintech-Unternehmen und moderne Banken sind führend bei der Bewältigung von Problemen und der Lösung dieser datenbezogenen Herausforderungen.
Wie gehen moderne Banken vor? Sie nutzen KI zur Automatisierung. Viele der mit digitalen Assets verbundenen Aufgaben können durch Automatisierung erleichtert werden, z. B. die Beurteilung des Wertes von Assets, Finanzprognosen und vieles mehr. KI kann auch für die Risikobewertung, das Risikomanagement und die Erfüllung gesetzlicher Auflagen bei diesen Finanzprodukten eingesetzt werden.
Die Finanzdienstleister stehen vor einem bedeutenden Wandel in der Branche. Führungskräfte im Bankensektor müssen sich darüber im Klaren sein, wie Technologie ihnen helfen kann, Betriebskosten zu sparen, Bankprozesse und digitale Erfahrungen für Kunden zu verbessern und Risiken zu verringern. Eine starke KI-Strategie in Kombination mit Daten- und Prozessautomatisierung ist der Weg zum Erfolg im Jahr 2024.