Künstliche Intelligenz für Banken? Mit KI können Banken und andere Anbieter von Finanzdienstleistungen Kosten sparen, die Effizienz steigern und ihr Geld auf neue Weise verwalten.
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Die Finanzbranche hat schon früh mit der Nutzung von Finanztechnologien (Fintech) wie künstlicher Intelligenz begonnen und die Technologien werden immer beliebter. Untersuchungen von Gartner ergaben, dass Tools für KI und maschinelles Lernen (ML) als die wichtigsten „Gamechanger“-Technologien im Bereich der Finanzdienstleistungen gelten (vollständige Untersuchung für Gartner-Kunden verfügbar).
Künstliche Intelligenz für Banken kann Routineaufgaben automatisieren, die Prozesseffizienz erhöhen und mit maschinellem Lernen, Deep Learning, prädiktiven Analysen und Sprachverarbeitungsfunktionen die Nutzung von Chatbots und Robo-Advisors ermöglichen. Ein Business Insider-Report ergab, dass 80 % der Banken sich der Vorteile bewusst sind, die künstliche Intelligenz Banken bietet.
KI kann ein wertvoller Baustein in ihrem Fintech-Repertoire werden, mit dem sie das Kundenerlebnis verbessern, Kosten reduzieren und den Umsatz steigern können.
Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, um mithilfe von KI den Kunden von Finanzdienstleistungen einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig Geld zu sparen: Künstliche Intelligenz für Banken: 3 Beispiele.
Mit intelligenter Automatisierung Zeit und Geld sparen
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Finanzunternehmen Zeit und Geld sparen, Fehler minimieren und gleichzeitig nützliche Daten sammeln.
Untersuchungen von Gartner zufolge erwarten Führungskräfte im Finanzbereich, dass der Fokus ihrer Unternehmen auf die Automatisierung weiter zunehmen wird. Gleichzeitig betrachten sie ihre Ziele im Bereich der Automatisierung als diejenigen, die am schwierigsten zu erreichen sind (vollständige Untersuchung für Gartner-Kunden verfügbar).
KI-Software kann für die verschiedensten Prozesse und Aufgaben im Finanzbereich eingesetzt werden (vollständige Untersuchung für Gartner-Kunden verfügbar). Unter anderem bieten sich die folgenden Bereiche an:
So hilft dir KI beim Ausgabenmanagement: KI-Lösungen können Belege einlesen und anhand einer im System gespeicherten Liste akzeptierter Ausgabentypen oder Anbieter kategorisieren. So muss deine Belegschaft nur die Ausgaben überprüfen, die das System zurückweist oder nicht erkennt.
So hilft dir KI bei der Verwaltung von Verbindlichkeiten: KI kann Daten aus in PDF-Form vorliegenden Rechnungen extrahieren und zusammenstellen, sodass deine Teams sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
So hilft dir KI bei der Richtlinien-Compliance: Mithilfe von Sprachverarbeitungsfunktionen und maschinellem Lernen können Ki-gestützte Tools Dokumente auf Begriffe scannen, die mit der Einhaltung von Richtlinien wie der DSGVO zusammenhängen.
Durch die Automatisierung von Prozessen mit KI ersetzt du nicht deine Angestellten, sondern gibst ihnen Zeit, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.
Mit prädiktiven Analysen fundiertere Entscheidungen treffen
Gartner zufolge verbringen die meisten Finanzteams fast die Hälfte ihrer Zeit damit, Informationen zu sammeln und zu überprüfen, um Berichte und Prognosen zu erstellen (vollständige Untersuchung für Gartner-Kunden verfügbar). AI kann Teams Zeit sparen, zuverlässige Prognosen erstellen und die Fehlerwahrscheinlichkeit reduzieren.
Du kannst beispielsweise mit KI und ML die Zahlungsgewohnheiten von Kunden voraussagen. Wenn aufgrund seines bisherigen Verhaltens vorauszusehen ist, dass ein Kunde zu spät zahlen wird, kannst du ihn früher an die Zahlung erinnern als andere Kunden, die pünktlich zahlen. Ein solcher Prozess wird als ML-Improved A/R Process (Ml-gestützter Forderungsprozess) bezeichnet.
Der Speicher- und Informationsmanagement-Anbieter Iron Mountain konnte mit dieser Methode die Zeit bis zur Bezahlung von Rechnungen um 40 % reduzieren (vollständige Studie für Kunden verfügbar).
KI und prädiktive Analysen können auch Finanzunternehmen dabei unterstützen, Risiken einzuschätzen und zu verwalten: 42 % der Banken und Investmentdienstleister nutzen entweder bereits KI für das Risikomanagement oder haben es geplant (vollständige Studie für Kunden verfügbar)). Mit KI kannst du zudem die mit der Kreditvergabe verbundenen Risiken reduzieren und die Betrugserkennung verbessern.
Das Kundenerlebnis personalisieren
Unternehmen können mithilfe von KI nützlichere Einblicke in die Kundenzufriedenheit erhalten und das Kundenerlebnis personalisieren.
Statt sich nur auf das Kreditwürdigkeits-Scoring einer Person zu verlassen, können Banken beispielsweise mit KI-gestützten Lösungen auch andere Faktoren der finanziellen Vorgeschichte berücksichtigen, etwa ob die Person Rückzahlungen zuverlässig tätigt und wie viele Kredite sie derzeit zurückzahlt. Mit diesen Informationen kann der individuelle Zinssatz der Person angepasst werden.
Außerdem können Kunden mithilfe von KI ihre Portfolios effektiver verwalten. Dafür bieten sich Robo-Advisors und Digital Wealth Management an, die beide immer beliebter werden. Axyon AI nutzt beispielsweise Deep Learning, um Investitionsstrategien zu erstellen, Assets zuzuweisen und Unregelmäßigkeiten am Markt aufzuzeigen (vollständige Studie für Kunden verfügbar).
KI-Tools sparen deinem Unternehmen Geld und deinen Angestellten Zeit. KI-gestützte Tools wie Chatbots, Robo-Advisors und Analysen helfen außerdem dabei, das Kundenerlebnis in deinem Unternehmen zu verbessern.
Vertrauen bleibt die größte Herausforderung bei der KI-Implementierung im Finanzbereich
Trotz der Vorteile durch die Nutzung von KI für Finanzdienstleistungen zögern einige Führungskräfte noch. Die zwei größten Faktoren, die Unternehmen von der Einführung von KI-Technologien abhalten, sind Gartner zufolge die Sorge vor dem Unbekannten, was Risiken betrifft, sowie nicht zu wissen, wo man anfangen soll (vollständige Studie für Kunden verfügbar).
Um Risiken im Zusammenhang mit KI zu minimieren, solltest du darauf achten, dass die KI deiner Wahl einfach zu verstehen und zu erklären ist. Außerdem sollte sich die KI nicht in einer nur für Datenwissenschafts- und Entwicklungsteams zugänglichen „Black Box“ befinden (vollständige Studie für Gartner-Kunden verfügbar).
Biete Schulungsprogramme an, die dein Personal zu den Risiken künstlicher Intelligenz informieren. Stell sicher, dass du alle Datenschutzstandards einhältst und Sicherheitsmaßnahmen für die KI-Nutzung umsetzt.
Methodik
Die Umfrage „Gartner Top CFO Priorities for 2021“ wurde im Oktober 2020 unter Mitgliedern von „Gartner for Finance Leaders“ und anderen CFOs durchgeführt. Die qualifizierten Befragten sind die ranghöchsten Führungskräfte im Finanzbereich (CFOs). Die insgesamt 173 Befragten repräsentieren verschiedene geografische Regionen, Branchen und Sektoren. Die Umfrage wurde von den Recherche- und Analyseteams von Gartner sowie Experten im Forschungsbereich gemeinsam entwickelt.
Hinweis: Die in diesem Artikel ausgewählten Anwendungen dienen als Beispiele, um Funktionen im Kontext zu präsentieren. Dies stellt keine Empfehlung dar. Die Informationen stammen aus Quellen, die wir zum Zeitpunkt der Veröffentlichung als vertrauenswürdig beurteilt haben.
