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Finanzsektor muss bei Künstlicher Intelligenz zulegen

Chancen und Hürden des Einsatzes von KI

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Für Finanzdienstleister bietet Künstliche Intelligenz große Chancen, aber es gibt noch ungenutzte Potenziale. Gerade in den DACH-Ländern - so eine Studie - herrscht viel Nachholbedarf, um sich mit rasant wandelnden Technologien für die Zukunft positionieren zu können.

Studien und Research zu Trends und Entwicklungen zum Einsatz von Technologie in der Finanzdienstleistung

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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Innerhalb weniger Jahre wird Künstliche Intelligenz die Finanzbranche massiv verändern: Neuronale Netze übernehmen die Beurteilung und Abwicklung von Kreditanfragen, riesige Datenbestände werten Unternehmen mit Hilfe von Deep Learning aus. Das hilft, Betrug vorzubeugen und ressourcenintensive, repetitive Prozesse und Kundenservices ohne Qualitätseinbußen automatisiert zu bearbeiten

Chancen von KI bleiben immer noch ungenutzt

Banken und Versicherer aus der DACH-Region haben das Potenzial von KI in Zeiten der Digitalisierung zwar erkannt, schöpfen dieses aber noch nicht flächendeckend aus. Eine Studie von PwC stützt sich auf eine Befragung von 151 Führungskräften in der Branche. 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 – zwischen Vision und Ist-Zustand kann jedoch noch eine deutliche Differenz ausgemacht werden. Aktuell sehen nur neun Prozent der Entscheider ihr Unternehmen digital sehr gut vorbereitet für den Einsatz von KI-Technologien.

Entwicklung von zukunftssichernden Technologien am Anfang

Banken und Versicherer fangen gerade erst an, sich mit konkreten Einsatzfeldern der rasant fortschreitenden Technologie auseinanderzusetzen. Das heißt: Die Schere zwischen Erwartung und Umsetzung klafft weit auseinander. KI-Pilotprojekte gibt es bei den 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.

Die wichtigsten 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, fast drei Viertel generell Kosten einsparen und jedes zweite Unternehmen erwartet, 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.

Die größten Hindernisse bei der Adaption von KI

Um zum europäischen Durchschnitt aufzuschließen, prüfen viele Finanzunternehmen derzeit, welche neuen Projekte besonders für den Einsatz von KI geeignet sind. Doch auch wenn diese identifiziert und definiert sind, ist der Weg zur Umsetzung oft noch weit: 69 Prozent der befragten Unternehmen machen den Mangel an verfügbaren Daten als Hindernis für eine Adaption aus. Gut zwei Drittel der befragten Unternehmen kämpfen außerdem mit Budgetrestriktionen und unzureichender Finanzierung für entsprechende Projekte, 64 Prozent der Unternehmen mangelt es schlicht an Mitarbeitern mit Kompetenz, um Fragen zur Etablierung von KI zu beantworten: Hierbei besteht Klärungsbedarf zur Lokalisierung von Anknüpfungspunkten der zu transformierenden Geschäftsbereiche in operativen Geschäfts-, Finanzierungs- und Integrationsprozessen. Die Frage besteht, ob KI Teil der IT ist oder doch auf eigenständige Führungsstrukturen angewiesen ist.

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

Die Studie zeigt auch: KI für das Tagesgeschäft und in etablierten Prozessen zu nutzen, etwa im Hinblick auf Personalisierung oder neue Geschäftsmodelle, hat bislang eine vergleichsweise geringe Priorität für die Finanzdienstleister. Zudem ist die oft noch geringe allgemeine Verständlichkeit im Finanzsektor eine nicht zu unterschätzende Hürde. Klassische mathematische Anwendungen lassen sich noch mit einem vergleichsweise einfachen Algorithmus abbilden, geschlossene Modelle wie tiefe neuronale Netze sind aber deutlich anspruchsvoller und damit schwerer zu durchdringen.

Daraus folgt eine weitere Problematik: Der Finanzdienstleistungssektor ist stark reguliert. Die Unternehmen sind verpflichtet, Aufsichtsbehörden und internen Auditoren ihre Prozesse und Entscheidungen detailliert zu erläutern. Hier gilt KI noch als Black-Box Technologie, sodass viele Unternehmen hier noch mit Zurückhaltung agieren, nicht nur im Banking.

Finanzunternehmen verfügen wie in kaum einer anderen Branche über eine Fülle an Daten. Die Kunst ist es zu erkennen, in welchen Bereichen Daten der richtigen Qualität gewonnen werden können und welche Use Cases besonders erfolgversprechend in der Produktion sein könnten. - Michael Berns, PwC

Mit KI in die digitale Zukunft

Die zunehmende Bedeutung und damit Anwendung der Künstlichen Intelligenz wird die Arbeitsweise im Finanzsektor erheblich verändern. Unstrittig ist, dass KI langfristig in der Lage sein wird viele von Menschen ausgeführte Aufgaben zu übernehmen. Das birgt große Chancen: Mit ihrer Hilfe können Arbeitnehmer 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.

Zum Downloadlink zur Studie (engl.) gelangen Sie über Laterpay.

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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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