Finanzsektor muss bei Künstlicher Intelligenz aufholen

Chancen und Hürden des Einsatzes von KI

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Für Finanzdienstleister bietet Künstliche Intelligenz große Chancen, aber es gibt noch ungenutzte Potenziale. Eine Studie zeigt, dass in der DACH–Region noch viel Nachholbedarf besteht, um sich mit rasant wandelnden Technologien für die Zukunft zu positionieren.

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Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.

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Künstliche Intelligenz gilt als eine Schlüsseltechnologie für die Finanzbranche, deren zahlreiche Möglichkeiten den Sektor massiv verändern könnten. Beispiele eines Einsatzes sind neuronale Netze die die Beurteilung und Abwicklung von Kreditanfragen übernehmen oder Deep Learning, das bei der Auswertung riesiger Datenbestände Unterstützung bietet. KI kann helfen, Betrug vorzubeugen und ressourcenintensive, repetitive Prozesse und Kundenservices ohne Qualitätseinbußen automatisiert zu bearbeiten.

Chancen von KI bleiben vielfach ungenutzt

Einer Studie der Beratungs- und Prüfungsgesellschaft PwC zufolge haben Banken und Versicherer aus der DACH-Region das Potenzial von KI in Zeiten der Digitalisierung zwar erkannt, schöpfen dieses aber noch nicht flächendeckend aus. 62 Prozent der Befragten halten KI zwar für eine eher wichtige oder sehr wichtige Innovation, die in den nächsten fünf Jahren in der Finanzbranche an Gewicht gewinnen wird.

Aktuell sehen nur neun Prozent der Entscheider ihr Unternehmen digital sehr gut vorbereitet für den Einsatz von KI-Technologien. Zwischen Vision und Ist-Zustand besteht demnach noch eine deutliche Differenz. Viele Finanzinstitute fangen gerade erst an, sich mit konkreten Einsatzfeldern der rasant fortschreitenden Technologie auseinanderzusetzen. KI-Pilotprojekte gibt es bei Finanzunternehmen viele – ein Transfer dieser Ideen in das tägliche, operative Geschäft gelingt jedoch nur den wenigsten. Auch Unternehmen, die bereits Inhouse KI-Kompetenz besitzen, wissen häufig nicht, wie sie das Thema sinnvoll angehen sollen.

Wichtige Einsatzbereiche von KI

Aktuell blicken Versicherer und Banken in der DACH-Region vor allem mit einer konventionellen Geschäftsperspektive auf den möglichen Einsatz von KI-Lösungen: 79 Prozent der Befragten wollen Geschäftsprozesse digital effizienter machen, 73 Prozent wollen Kosten einsparen und 50 Prozent erwarten, mithilfe von KI Compliance-Vorgaben besser umsetzen zu können.

Aber auch für neue Felder, etwa Chatbots, Automatisierung und vorausschauendes Marketing setzt bereits etwas mehr als die Hälfte der Befragten die neue Technologie ein. Viele weitere Chancen bleiben jedoch ungenutzt: So lässt sich die Komplexität von Risikobewertungen und Entscheidungsunterstützungen im Controlling durch Automatisierung stark verringern, wenn die zugrundeliegenden Daten wirklich intelligent analysiert werden.

Ziele des Einsatzes Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor

Ziele des Einsatzes von KI im Finanzsektor.

Hindernisse bei der Umsetzung Künstlicher Intelligenz

Viele Finanzunternehmen untersuchen derzeit, welche neuen Projekte für den Einsatz Künstlicher Intelligenz besonders geeignet sind. Doch auch wenn diese identifiziert und definiert sind, ist der Weg zur Umsetzung oft noch weit. Die Institute berichten von vielfältige Hürden.

69 Prozent der befragten Unternehmen machen den Mangel an verfügbaren Daten als Hindernis für eine Adaption aus. 67 Prozent kämpfen mit Budgetrestriktionen und unzureichender Finanzierung für entsprechende Projekte und 64 Prozent mangelt es an Mitarbeitern mit Kompetenz, um Fragen zur Etablierung von KI zu beantworten.

Hürden für den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor

Fehlende Daten und Ressourcen sowie Bedenken beim Datenschutz sind die wichtigsten Hürden für den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor.

Unterschiede innerhalb des Finanzsektors

Nur wenige Finanzinstitute nutzen Künstliche Intelligenz derzeit im Tagesgeschäft und in etablierten Prozessen. So hat der Einsatz bei der Personalisierung von Dienstleistungen oder dem Aufbau neuer Geschäftsmodelle bislang noch eine vergleichsweise geringe Bedeutung.

Auch die oft noch geringe allgemeine Verständlichkeit im Finanzsektor ist eine nicht zu unterschätzende Hürde. Klassische mathematische Anwendungen lassen sich noch mit einem vergleichsweise einfachen Algorithmus abbilden, geschlossene Modelle wie tiefe neuronale Netze sind hingegen anspruchsvoller und damit schwerer zu durchdringen.

Da der Finanzdienstleistungssektor stark reguliert ist, sind die Institute jedoch verpflichtet, Aufsichtsbehörden und internen Auditoren ihre Prozesse und Entscheidungen detailliert zu erläutern. Hier gilt KI noch als Black-Box Technologie, sodass viele Unternehmen noch mit Zurückhaltung agieren, nicht nur im Banking.

Künstliche Intelligenz wird den Finanzsektor verändern

Losgelöst von der aktuellen Situation wird Künstliche Intelligenz die Arbeitsweise im Finanzsektor erheblich verändern. Unstrittig ist, dass KI langfristig in der Lage sein wird, viele von Menschen ausgeführte Aufgaben zu übernehmen. Durch Einsatz von KI können Mitarbeiter künftig ihre Arbeitsbelastung reduzieren und Lebenszeit gewinnen, ohne dass Unternehmen an Produktivität einbüßen.

Außerdem können neue Aufgabenbereiche, nicht nur im Bereich des Datenmanagements, zu neuen Geschäftsfeldern führen. Um das enorme Potenzial Künstlicher Intelligenz zu nutzen und Projekte auf Dauer effizient und wertschöpfend einzusetzen, sei unternehmensinternes KI-Wissen jedoch unerlässlich. Finanzdienstleister sollten daher schnell und massiv in das Know-how ihrer Mitarbeiter investieren.

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Über den Autor

Simon Brinkmann

Simon Brinkmann ist freier Mitarbeiter des Bank Blogs für die Rubrik Studien und Research. Er ist Gründer und Geschäftsführer der Event Management Firma edelklang und hat BWL mit Schwerpunkt Finance an der Universität Mannheim und an der EBS Universität für Wirtschaft und Recht studiert.

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