Fabian Forthmann ist Consultant im Bereich Data and Analytics der PPI AG. Er berät Banken und Finanzdienstleister hinsichtlich dem Entwurf und der Einführung von datengetriebenen Systemen in ihrem technischen und fachlichen Umfeld. In aktuellen Projekten beschäftigt er sich insbesondere mit dem effizienten Erschließen von Kostenpotenzialen durch gewinnbringende Use Cases.
Kreditinstitute weltweit schreiten in der Digitalisierung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz voran. Dabei vernachlässigen sie jedoch den Großteil ihres wertvollen Datenschatzes: Unstrukturierte Daten. Dabei liegen gerade hier zahlreiche Chancen, dies es zu nutzen gilt.
Viele Geldhäuser scheitern an einer nachhaltigen Perspektive, welche Chancen tatsächlich durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz genutzt werden können. Insbesondere der Aspekt der Kostensenkung wird oft nicht berücksichtigt. Dabei sind die Potentiale beträchtlich.
Neben immensen Potenzialen im Einsatz von Künstlicher Intelligenz führt die Nutzung dieser Technologie bei Finanzdienstleistern deutschlandweit zu schwerwiegenden Risiken, welche durch den Regulator identifiziert wurden. Wie kann damit umgegangen werden?
Wenn Kreditinstitute über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz nachdenken, bereitet ihnen der Gedanke an Regulierung oftmals Kopfschmerzen. Denn: Die Entscheidungen der Künstlichen Intelligenz sind in der Regel nicht nachvollziehbar. Doch es gibt eine Lösung dafür.
Die enormen Potenziale von Künstlicher Intelligenz für Finanzdienstleister sind bekannt. Oftmals fehlt es in Kreditinstituten jedoch an konkreten Pilotprojekten. Drei mögliche Anwendungsfelder zeigen, wie KI in der Bankenwelt sinnvoll eingesetzt werden kann.
Kreditinstitute können durch die Verwendung von Künstlicher Intelligenz enorme Kostenpotenziale erschließen. Viel zu oft konzentrieren sich Entscheider dabei jedoch nur auf das benötigte KI-Modell – und vernachlässigen zwei wesentliche Aspekte.
