Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

Next Big Think Okt. 07, 2021

Künstliche Intelligenz (KI) wird das Bankgeschäft grundlegend verändern.  Das gaben in einer PwC-Umfrage aus dem Jahr 2019 gut 91 Prozent der befragten CEOs von Finanzunternehmen an. Eine Befragung von Center Financial Studies aus dem Jahr 2018 kommt zu einem ähnlichen Ergebnis: 90 Prozent der Entscheider in deutschen Banken glauben, dass KI in Zukunft eines der wichtigsten Themen der Finanzwelt wird.
Die größten Potenziale für die Technologie sieht man in der Effizienzsteigerung im operativen Geschäft. Aber auch neue digitale Geschäftsmodelle sind für Entscheider ein spannendes Thema.

Wir zeigen, in welchen Bereichen maschinelles Lernen und andere Anwendungen von KI auch außerhalb der Banken die Leistungsfähigkeit und Vielfalt der Finanzindustrie bereichern können.

Einen Reichtum an Daten nutzbar machen

Kaum eine Branche verfügt über so viele Daten wie das Finanzwesen, und die Big Data wachsen exponen­ti­ell. Um diese Daten nutzbar zu machen, braucht es intelligente und leistungsfähige Auswertungsverfahren. Künstliche Intelligenz kann die Datenanalyse auf ein bisher unerreichtes Level bringen. KI kann eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren, Kundenwünsche und Märkte besser zu verstehen oder neue Services anzubieten.
In der oben erwähnten Studie von PwC gaben erst acht Prozent der CEOs an, Big Data im eigenen Haus bereits sinnvoll zu nutzen. Zugleich gab der Großteil der Geschäftsführer an, in diesem Feld das größte Potenzial zu sehen. Aus dieser Diskrepanz lässt sich lesen, dass das Potenzial der Technologie für die Finanzindustrie zwar erkannt wurde, aber es noch Schwierigkeiten bei der Umsetzung gibt.
Die hohen Anforderungen an die Cyber Security sorgen immer wieder für Bedenken. Die personenbezogenen und finanzielle Daten unterliegen komplexen Datenschutzanforderungen, die Unternehmen oft abschrecken. Hier sind kluge Sicherheitskonzepte und transparente Algorithmen gefragt, die im ersten Schritt mit großem Arbeitsaufwand verbunden sind. Doch der Aufwand lohnt sich, da die Technologie dazu beitragen kann, langfristig die Arbeitsprozesse in der Finanzbranche zu optimieren, kundenfreundlicher zu werden und mehr Transparenz zu schaffen.

Prozessoptimierung im Finanzwesen

Viele Prozesse der Finanzindustrie sind papierlastig und langatmig. Künstliche Intelligenz kann sie beschleunigen sowie verbessern, dadurch Mitarbeiter entlasten und Kosten senken. Sind Prozesse einmal digitalisiert, kann KI im operativen Geschäft eine enorme Stütze sein. So können intelligente Assistenzsysteme Mitarbeiter auf fehlende Unterlagen oder Autorisierungen hinweisen oder sogar selbstständig Zahlungsanforderungen an Kunden versenden. Beispielsweise dann, wenn eine Rate durch den Kreditnehmer nicht rechtzeitig eingegangen ist.

Mithilfe von künstlicher Intelligenz können in kürzester Zeit Datenabgleiche erfolgen, für die sonst eine lange Durchsicht von Dokumenten durch Mitarbeiter oder eine Korrespondenz mit offiziellen Stellen notwendig wäre. Ein Beispiel ist hier die Bonitätsprüfung. Bei Anträgen gehen oft mehrere Tage ins Land, bis die Prüfung erfolgt und die Bonität des Kunden eingestuft ist. Mithilfe von KI kann diese in Echtzeit erfolgen. Bei Abweichungen kann das System den Mitarbeiter informieren und zur weiteren Prüfung aufrufen. Intelligente Assistenten können helfen, Vorprüfungen vorzunehmen und so in wiederkehrenden Prozessen Zeit einzusparen.
Ein weiteres Fallbeispiel ist die Erstellung von Jahresberichten. KI-Anwendungen können die Einhaltung von Unternehmensregeln und der aktuellen Gesetzeslage prüfen und auf Fehler hinweisen.

Künstliche Intelligenz im Kundengeschäft

Künstliche Intelligenz kann der Finanzbranche helfen, kundenfreundlicher zu werden. Auf der einen Seite können durch intelligente Datenauswertung Kundenwünsche besser verstanden werden. So können Unternehmen ihren Kundenservice verbessern sowie Produkte anpassen. Beispielsweise kann mithilfe der Erkenntnisse aus Datenanalysen die Customer Journey auf Online-Banking-Plattformen optimiert oder aber maßgeschneiderte Angebote gemacht werden. Mithilfe der Daten können potenzielle Anleger auf sie zugeschnittene Portfolios erhalten. Angebote für Versicherungen können Kunden vorausschauend und personalisiert unterbreitet werden.

Die Standards der Kunden mit Blick auf Kundenservice wachsen stetig. Mithilfe von Chatbots werden Kunden unabhängig von Öffnungszeiten und in Echtzeit Fragen beantwortet – besonders für wiederkehrende Fragen eine Entlastung für Servicemitarbeiter, die somit Zeit für beratungsintensive Kunden gewinnen. Die Anwendungen sind in diesem Sinne ein Wettbewerbsvorteil. Wer den Kundenbedürfnissen weiterhin gerecht werden will, sollte diese Entwicklung nicht verschlafen.

Risikoabschätzung mithilfe von künstlicher Intelligenz

Ein weiteres großes Feld, dass durch KI revolutioniert werden könnte, ist die Risikoabschätzung. Diese ist in vielen Bereichen des Finanzwesens von enormer Bedeutung. KI-Systeme können für die Berechnung des Ausfallrisikos bei der Kreditvergabe eine Vielzahl von Informationen heranziehen. Algorithmen können aus Fällen von Kreditentscheidungen und den Rückzahlungsverhalten der Kunden lernen, daraus Muster erkennen und Profile erstellen. Bei einer neuen Kreditanfrage vergleicht das System die Daten der Kunden, prüft auf Muster und stuft seine Kreditwürdigkeit anhand der Analyse ein. Die Prüfung kann für die Entscheidung der Kreditvergabe herangezogen werden. Die maschinelle Prüfung bringt nicht nur Erkenntnisse und mehr Sicherheit. Sie kann auch als Argument herangezogen werden, einen Kredit abzulehnen. Die finale Entscheidung bleibt weiterhin beim Kreditgeber. Diesem wird jedoch die Möglichkeit gegeben, schnell und datenbasiert zu entscheiden.

Künstliche Intelligenz kann außerdem ein mächtiges Instrument in der Marktforschung sein. Mithilfe von Natural Language Processing können Nachrichten aus aller Welt, Social Media-Aktivitäten und Studien ausgewertet werden, um Prognosen zu stellen und frühzeitig Anlage-Trends zu erkennen. Mithilfe solcher Predicitve Analysis-Tools können geopolitische Ereignisse berücksichtigt und die Stabilität von Märkten abgeschätzt werden. Aus den Analysen können Bewertungen für Wertpapiere erstellt und Mitarbeitern mit an die Hand gegeben werden. Leistungsfähige Systeme können diese Einschätzung in Echtzeit vornehmen, was großes Potenzial für den Hochfrequenzhandel an der Börse birgt.

KI identifiziert potenzielle Betrüger

Know Your Customer-Programme können mithilfe künstlicher Intelligenz Neukunden überprüfen. Die Algorithmen erkennen verdächtige Muster und Aktivitäten und können so auf Geldwäsche und Wirtschaftskriminalität aufmerksam machen. Die Vorprüfung von Kunden ist ein kritischer Arbeitsschritt für viele Unternehmen und Institutionen im Finanzsektor. Daher wird in die Recherche und Prüfung viel Zeit und Manpower investiert. Künstliche Intelligenz kann in kürzester Zeit eine große Menge an Daten prüfen.

Ein Beispiel ist die Schadenregulierung für Versicherungen. KI-Systeme können mit Daten aus einer Vielzahl von Versicherungsfällen, insbesondere Betrugsfällen, trainiert werden. Auffällige Fälle können markiert und den Mitarbeitern zur weiteren Prüfung vorgelegt, Standardanfragen automatisiert abgehandelt werden.

Die Anwendungsfälle für KI in der Finanzindustrie sind vielfältig und das Potenzial riesig. Sind die ersten Hürden der Komplexität und der Cyber Security überwunden, kann die Technologie Mitarbeiter entlasten, Einsparungspotenziale heben und bessere Services für Kunden schaffen. Auch Risiken durch Marktschwankungen oder Betrugsversuche können durch KI besser bewerkstelligt werden.

Wie kann künstliche Intelligenz im Finanzsektor eingesetzt werden?

  • Prozessoptimierung durch intelligente Assistenzsysteme und automatisierte Arbeitsschritte
  • Schnelle und personalisierte Kundenberatung
  • Verbesserung von Angeboten und Services
  • Risikoeinschätzung bei Kreditvergabe oder Anlagen
  • Frühzeitiges Erkennen von Börsentrends
  • Betrugserkennung und Neukundenprüfung

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Daniel Rieger
Partnerships Development Management
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Sarah Kolberg

Sarah Kolberg ist Redakteurin bei fintechcube und hat sich in ihrer bisherigen Laufbahn vor allem mit der digitalen Transformation im Public Sector beschäftigt.