Wie KI im Bankwesen dem Finanzbereich hilft: Beispiele und Fallbeispiele

Jedes Jahr erobern Tools, die auf künstlicher Intelligenz basieren, mehr und mehr Nischen im Geschäftsleben. Zunächst ging es dabei hauptsächlich um Unterhaltung und persönliche Hilfe (wahrscheinlich hat jeder zumindest schon einmal von Apples intelligentem Assistenten Siri oder seinen Konkurrenten gehört). Heute hält diese Technologie Einzug in den Finanzbereich, einschliesslich des Bankwesens. Im Folgenden werden wir die wichtigsten Probleme erörtern, die durch künstliche Intelligenz im Bankensektor gelöst werden können, und sieben bestehende Lösungen vorstellen, die von bekannten US-Banken aktiv genutzt werden.

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Künstliche Intelligenz im Finanzsektor: Überblick

Der Einsatz von KI im Bankwesen hat derzeit in drei grossen Unternehmensbereichen “Wurzeln geschlagen”:

   
• Kundenservice. Die trivialste Art, KI im Bankwesen anzuwenden, ist die Extrapolation von persönlichen Assistentenroutinen auf den Geschäftsbeziehungsservice in Form eines Chatbots. Jeder von uns hat wahrscheinlich schon Online-Chats bei Bankdienstleistungen erlebt, bei denen Chatbots Dialoge mit den Benutzern führen und die meisten typischen Fragen beantworten, ohne dass ein Live-Operator beteiligt ist. Künstliche Intelligenz hilft dabei, die UX um ein Vielfaches persönlicher zu gestalten, und die Antworten sind genauer und stimmen mit den Erwartungen des Kunden überein.

   

• Big-Data-Verarbeitung. Im modernen Bankwesen erhalten die Server jede Minute enorme Mengen mehr oder weniger unstrukturierter Daten wie Finanztransaktionen, Geldbewegungen, Geschäftsabschlüsse, Kundenanfragen usw. In den letzten Jahren ist ein neuer Wissenschaftszweig aufgetaucht, der sich zu entwickeln begann – die Datenwissenschaft. Diese Disziplin ist darauf ausgerichtet, strukturierte und unstrukturierte Daten zu analysieren, daraus Wissen und Erkenntnisse zu gewinnen, Trends zu entdecken und genaue Vorhersagen zu treffen. Einer ihrer Teilbereiche ist Big Data – eine Reihe von Methoden, Tools, Prinzipien und Algorithmen, die auf die Verarbeitung riesiger Mengen unstrukturierter Daten ausgerichtet sind. Künstliche Intelligenz ist hier eines der nützlichsten Werkzeuge. In der Praxis analysiert KI in Bankensystemen nicht nur die Daten, sondern wählt auch den besten Weg, um sie zu verarbeiten, was die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Analyse auf einer grundlegend anderen Ebene gewährleistet. Dies hilft den Banken zum Beispiel dabei, aktiv Systeme zur Erkennung von Betrug und anderen Anomalien einzuführen.

   

• Automatisierung. Und natürlich kommt kein skalierbares Unternehmen in der modernen Wirtschaft ohne KI-basierte Automatisierungslösungen aus, die einen Teil der täglichen Aufgaben von Vollzeitmitarbeitern übernehmen und sie so von Routineaufgaben entlasten (z.B. das Scannen der eingehenden Korrespondenz und die Extraktion der notwendigen Informationen).

KI im Bankwesen – eine Analyse von Amerikas sieben Top-Banken

Und nun lassen Sie uns einen kurzen Blick auf sieben Lösungen werfen, die in die bestehenden Geschäftsprozesse der führenden Finanzunternehmen in den Vereinigten Staaten integriert wurden. Dieser Überblick sollte Ihnen helfen, besser zu verstehen, wie man KI im Bankwesen einsetzen kann:

   
• CitiBank. Wir möchten mit einem grossartigen Beispiel für ein Produkt zur Betrugserkennung im Bankwesen mithilfe von KI beginnen. Es wurde von der CitiBank implementiert – einem der Institute, die sich in erster Linie für die finanzielle Sicherheit einsetzen. Feedzai ist eine Plattform, die es ermöglicht, Betrugsfälle in Echtzeit zu erkennen und vorherzusagen, indem Datenströme analysiert werden, auch solche, die aus bisher unbekannten Quellen stammen. Dieses Produkt minimiert die Risiken von kriminellen Absichten und erhöht so die Zuverlässigkeit der Bank und das Vertrauen der Kunden.

   

• Wells Fargo. Als einer der etablierten Marktführer verfügt die Wells Fargo Bank über eine eigene KI-Entwicklungsgruppe – Artificial Intelligence Enterprise Solutions. Seit ihrer Gründung im Februar 2017 hat diese Abteilung mehrere Produkte und Dienstleistungen herausgebracht. Am interessantesten finden wir die KI-basierte persönliche Finanzberatung in Verbindung mit der mobilen App. Sie hilft nicht nur dabei, Kontobewegungen durchzuführen, sondern dient auch als Online-Finanzassistent.

   

• Bank of America. Die Bank of America hat einen sprachgesteuerten virtuellen Assistenten für das Internet-Banking entwickelt, der Erica heisst. Sie hilft den Kunden bei der Durchführung all jener Vorgänge, die bisher nur in Offline-Filialen möglich waren.

   

• US Bank. Diese Bank ist führend in Bezug auf die Anzahl der Mittel und Ressourcen, die für die Integration von KI-basierten Lösungen aufgewendet werden. Die USB hat eine eigene Forschungsgruppe gegründet, die sich mit KI und maschinellem Lernen beschäftigt und diese beiden Konzepte in die Praxis umsetzt. Derzeit testet sie die Ergebnisse der Einführung von KI- und ML-basierten Technologien in allen Aspekten der Geschäftstätigkeit der Bank.

   

• PNC. PNC ist ein weiteres Finanzinstitut, das viel Aufwand in die Entwicklung von KI-basierten Dienstleistungen steckt. Zu ihren Schwerpunkten gehören die Einführung von Chatbots, um eine individuelle Betreuung jedes Kunden zu gewährleisten, und ein automatisiertes Treasury-Management-System.

   

• BNY Mellon. Die Bank of New York Mellon Corporation, die seit mehr als zweihundert Jahren auf dem Markt ist, widmet innovativen Technologien – KI, ML, Blockchain, Robotik usw. – grosse Aufmerksamkeit. So haben sie beispielsweise in allen ihren Geschäftsbereichen mehr als 200 Chatbots entwickelt und eingesetzt, mit dem Ziel einer kontinuierlichen Digitalisierung der täglichen Arbeitsprozesse. Diese Lösungen sind insbesondere so programmiert, dass sie selbstständig mehrere Auslöser setzen und darauf reagieren können. Dadurch wird die Belastung der Mitarbeiter reduziert und mögliche Risiken im Zusammenhang mit menschlichen Faktoren minimiert.

   

• JPMorgan Chase. Die letzte Fallstudie über künstliche Intelligenz im Bankwesen ist die JPMorgan Chase Bank. Dieses Institut wird oft als einer der grössten Innovationstreiber genannt. Eines ihrer interessantesten Produkte heisst Contract Intelligence (COiN). Diese eng spezialisierte Lösung für die Analyse juristischer Dokumente und die Datenextraktion wird in allen Filialen der Bank aktiv genutzt.

KI im Bankwesen: Aussichten

Nun, wie sehen die Aussichten für KI im Finanzwesen aus? In der Tat konnten wir fünf Hauptoptionen für die Implementierung von künstlicher Intelligenz im Bankwesen identifizieren, die in den nächsten Jahren am vielversprechendsten sein werden:

   
• Verbesserung der Qualität des Kundenservices und weitere Personalisierung des Kundenerlebnisses (KI im Hypothekenbanking ist jetzt besonders beliebt, weil Kunden mit Hilfe von Lösungen, die auf diesem Konzept basieren, Hypothekenzinsen und -zahlungen selbständig berechnen können);

   

• Marktprognose (hier ist alles klar – Bewertung von Risiken, Aussichten, Kundenbeteiligung usw.);

   

• Betrugserkennung (die Geschwindigkeit, mit der moderne KI riesige Mengen an unzusammenhängenden Informationen verarbeiten kann, ermöglicht es bereits, untypisches Kundenverhalten und kriminelle Aktivitäten mit hoher Genauigkeit zu erkennen);

   

• Technologische Wettbewerbsfähigkeit (hier geht es um alle Arten von Serviceanwendungen für das Bankwesen, die der Bank Popularität verleihen und das Vertrauen der Kunden wecken);

   

• Personelle Arbeitskoordination (auf dem heutigen Markt kommen grosse vernetzte Unternehmen ohne hochautomatisierte Geschäftsprozesse schlecht zurecht).

Zusammenfassung

Wie Sie vielleicht schon aus unserer Analyse der KI-Situation im Bankwesen wissen, eröffnet die künstliche Intelligenz dem Bankensektor die breitesten Perspektiven, und in naher Zukunft wird die Zahl der KI-basierten Produkte nur noch zunehmen. Wenn auch Sie ein Projekt ähnlicher Ausrichtung zum Leben erwecken wollen, können Sie auf keinen Fall auf Profis verzichten. Insbesondere unsere Entwickler sind Experten in der Entwicklung von KI-basierten Lösungen für den Finanzsektor und daher wäre es für sie ein Leichtes, das Produkt Ihrer Träume innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens umzusetzen.