Künstliche Intelligenz revolutioniert die Finanzbranche. Sie steigert Effizienz, verbessert die Kundenerfahrung und eröffnet neue Möglichkeiten. Doch welche Herausforderungen gilt es zu meistern, und wie können Banken von generativer KI und datengetriebenen Prozessen profitieren?
Künstliche Intelligenz steigert Effizienz, verbessert die Kundenerfahrung und eröffnet neue Möglichkeiten.
Partner des Bank Blogs
Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Banking- und Finanzbereich wird zunehmend als entscheidender Wettbewerbsvorteil gesehen. Trotz branchenspezifischer Herausforderungen im Zuge der Implementierung birgt der Einsatz von KI schließlich ein enormes Potenzial. Ein wesentlicher Vorteil liegt in der Fähigkeit, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren. Doch wie ist der Status der Implementierung innerhalb des Sektors und wie sieht die Zukunft aus?
Die Finanzbranche in Europa steht vor einem Wendepunkt
Banken zum Beispiel verfügen über eine immense Menge an digitalen Daten, die durch den Einsatz von KI für eine Personalisierung der Kundenerlebnisse, eine optimierte Risikobewertung und eine Steigerung der operativen Effizienz genutzt werden können. Dennoch ist der Weg zur Umsetzung anspruchsvoll. Die weiterhin bestehenden Herausforderungen umfassen regulatorische Anforderungen, Datenschutz und die fehlende Digitalisierung von Prozessen. Initiativen wie das „KI-Reifegradmodell“ und der „Use Case Navigator“ unterstützen jedoch dabei, spezifische Anwendungsmöglichkeiten zu identifizieren, zu priorisieren und in die Praxis umzusetzen. Die schnelle und sichtbare Realisierung von Lighthouse-Projekten fördert die Akzeptanz im Fachbereich und ebnet den Weg für größere Transformationen.
Langfristig wird (generative) KI Banken dabei unterstützen, wettbewerbsfähig zu bleiben, neue Geschäftsfelder zu erschließen und Innovationen voranzutreiben. Für den Erfolg ist eine strategische Herangehensweise entscheidend, die technische Möglichkeiten mit fachlicher Expertise und organisatorischem Wandel kombiniert. Die Finanzbranche in Europa steht damit vor einem Wendepunkt. Vor dem Hintergrund eines zunehmend wettbewerbsintensiven Umfelds, eines Fachkräftemangels sowie steigender Kundenerwartungen bietet generative KI innovative Lösungen zur Steigerung von Effizienz, Sicherheit und Kundenzufriedenheit.
Der Einsatz von KI gewinnt im Finanzsektor zunehmend an Bedeutung.
Die „Global Banking Benchmark Study 2024“ von Publicis Sapient bietet eine fundierte Analyse über den Fortschritt der Implementierung von KI innerhalb der Bankenbranche allgemein. Die Studie belegt, dass Banken weltweit verstärkt in KI-Technologien investieren. Fast ein Drittel der Budgets ist für die Transformation des Kundenerlebnisses durch maschinelles Lernen, KI und generative KI vorgesehen. Es zeigt sich: Unternehmen, die strategisch in KI und Agilität investieren, erzielen Wachstum sowie Effizienzsteigerungen.
Doch beim Thema Strategie scheint es noch zu hapern. Im „World Retail Banking Report 2024“ von Capgemini ist zu lesen, dass 80 Prozent der Führungskräfte von Retail-Banken generative KI als bedeutenden Fortschritt in der Technologieentwicklung ansehen. Allerdings verfügen lediglich sechs Prozent der Banken über eine umfassende Strategie für die KI-basierte Transformation, was auf einen erheblichen Nachholbedarf hindeutet.
Die intuitive Suche steigert die Produktivität
Doch was sind konkrete Anwendungsfälle? Ein Beispiel: Finanzinstitute verfügen über umfangreiche Datenbestände, die aus unterschiedlichen Quellen stammen, darunter Transaktionsdaten, Kundenprofile, regulatorische Berichte und Marktdaten. Diese Daten stellen eine wertvolle Ressource dar, die jedoch oft nicht vollständig genutzt wird, da sie fragmentiert in verschiedenen Systemen gespeichert sind. Mitarbeitende müssen folglich einen erheblichen Zeitaufwand betreiben, um Informationen zu suchen und zu strukturieren, bevor diese für strategische Entscheidungen verwendet werden können. Untersuchungen von IBM zeigen, dass Mitarbeiter*innen bei Finanzinstituten bis zu ein Drittel ihrer Arbeitszeit für das Aufspüren relevanter Daten aufwenden.
Der Einsatz von KI-gesteuerten Suchtechnologien wie Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning führt zu einer grundlegenden Veränderung dieses Prozesses. Dank intelligenter Suchfunktionen können unstrukturierte Daten in Sekundenschnelle analysiert und relevante Informationen aus Berichten, E-Mails oder anderen Dokumenten extrahiert werden. KI-gestützte Systeme sind in der Lage, Zusammenhänge zwischen Datensätzen herzustellen, die bei manuellen Prozessen nicht erkannt werden können. Eine aktuelle Studie von Deloitte belegt, dass Unternehmen durch den Einsatz von KI in der Datenanalyse ihre Effizienz um bis zu 40 Prozent steigern können.
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Nutzung fortschrittlicher Zusammenfassungsalgorithmen. KI-Tools extrahieren dazu Schlüsselinformationen aus umfangreichen Dokumenten, wodurch Angestellte Zeit sparen und schneller fundierte Entscheidungen treffen können. Finanzinstitute setzen in diesem Bereich etwa KI-gestützte Suchlösungen ein, um Compliance-Dokumente zu durchsuchen und Risiken schneller zu identifizieren. Diese Systeme unterstützen Compliance-Teams dabei, regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen und Fehlerquoten zu reduzieren.
Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von KI bei der automatisierten Verarbeitung von Kundendaten. Der Einsatz intelligenter Systeme unterstützt bei dem unmittelbaren Abruf relevanter Kundeninformationen wie Bonitätsbewertungen oder Transaktionsmuster. Die beschleunigten Prozesse führen zu einer optimierten Kundenerfahrung, da Anfragen schneller bearbeitet werden. Der gezielte Einsatz von KI zur Optimierung der Datenverarbeitung und -analyse verbessert wiederum die Wettbewerbsfähigkeit von Finanzinstituten erheblich und schafft die Grundlage für datengetriebene Innovationen in der Branche.
Der Aufstieg der KI-Agenten
Digitale Assistenten übernehmen zunehmend Routineaufgaben wie die Kreditprüfung, der Identitätsprüfung und Risikoberichterstattung. Dies führt zu einer Steigerung der Effizienz und liefert Mitarbeitenden so die Möglichkeit, sich auf komplexere und strategische Tätigkeiten zu konzentrieren. KI-Agenten erhalten durch die Analyse großer Datenmengen ein tiefes Verständnis für die finanzielle Situation, Ziele und Präferenzen jeder Kundin und jedes Kunden. Auf Basis dieser Informationen können Banken ihren Kund*innen noch besser personalisierte Erfahrungen bieten, passende Finanzprodukte vorschlagen und proaktiv auf zukünftige Bedürfnisse eingehen.
Die multimodale KI stellt eine Revolution im Kundenservice dar
Ein weiterer wichtiger Punkt betrifft ebenso die Customer Experience: Die zunehmende Komplexität von Banking-Anwendungen stellt eine Herausforderung für die Nutzerfreundlichkeit dar. Hier kann KI Abhilfe schaffen. Die Verarbeitung verschiedener Datentypen wie Text, Bilder und Audio durch eine multimodale KI kann ein tieferes Verständnis menschlicher Kommunikation bieten. So entstehen personalisierte und intuitive Kundenerfahrungen. Natürliche Sprachschnittstellen erlauben es Kundinnen und Kunden, auf natürliche Weise mit ihrer Bank zu interagieren. Man stelle sich vor, Kund*innen können einer Banking-App die Frage stellen: „Wie viel habe ich letzten Monat für Kaffee ausgegeben?“ Die KI ist in der Lage, durch die Analyse von Transaktionshistorien und dem Erkennen von Belegen, zeitnah die entsprechende Antwort zu liefern. Die nahtlose Integration von Informationen und das intuitive Verständnis von Kundenanfragen sind wesentliche Merkmale der Customer Experience der Zukunft. Möglich wird diese dank multimodaler KI.
KI als entscheidender Faktor zur Vermeidung von Betrug
Die Bedrohungslandschaft in Sachen Cybercrime entwickelt sich weiter. Dabei nutzen Kriminelle generative KI, um neue Angriffe zu kreieren und Schwachstellen in Bankensystemen auszunutzen. Finanzinstitute setzen zum Teil bereits auf eigene KI-gestützte Abwehrmechanismen. Eine Studie von Deloitte zeigt, dass der Einsatz von KI im Finanzsektor zu signifikanten Verbesserungen in der Betrugserkennung und im Risikomanagement führt.
Die von Betrügerinnen und Betrügern genutzten Datenquellen sind oft unstrukturiert. Dazu zählen gefälschte Dokumente oder verdächtige Online-Aktivitäten. Diese Daten lassen sich manuell nur schwer überwachen. Gleichzeitig generieren Betrugsüberwachungssysteme eine Vielzahl von Warnungen, was zu einer Überlastung der Sicherheitszentren führt. Die Fähigkeiten der KI, Warnungen zu priorisieren, unstrukturierte Daten zu analysieren und komplexe Muster zu erkennen, tragen maßgeblich zu einer verbesserten Betrugserkennung und zum Schutz der Kunden vor Bedrohungen bei. Diese KI-gestützte Wachsamkeit hilft Finanzinstituten bei der Etablierung proaktiver Reaktionen auf Bedrohungen sowie eine wirksame Verteidigung gegen KI-basierten Betrug.
Daten entscheiden über Erfoig
Der Erfolg von Initiativen im Bereich KI ist in entscheidendem Maße von der Qualität und Verfügbarkeit der Daten im Unternehmen abhängig. Banken und andere Finanzdienstleister, die in robuste Datenplattformen investiert haben, werden die Vorteile der Technologie am umfassendsten nutzen können. Diese Plattformen bieten die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren, die Datenqualität sicherzustellen und sie für KI-Anwendungen bereitzustellen.
In einem sich ständig verändernden Technologie-Umfeld wird die Fähigkeit, generative KI zu nutzen, darüber entscheiden, welche Finanz- und Bankingbetriebe erfolgreich sind und welche zurückbleiben.
