Banken und andere Finanzinstitute sind Großabnehmer von Technologien aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Eine Studie zeigt Umfang und Einsatzgebiete und untersucht, wie KI-Technologien als Transformationsmotor in der Finanzbranche wirken.
Banken nutzen Künstliche Intelligenz vor allem für mehr Effizienz und Kundenbindung.
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Finanzinstitute sind Vorreiter bei KI-Anwendungen. Zugleich sind sie Großabnehmer der Technologie, denn die Automatisierung von Prozessen und die Unterstützung der Mitarbeitenden in Vertrieb und Kundenmanagement sind unverzichtbar. Ein Großteil der weltweiten KI-Investitionen fließt konsequenterweise in den Finanzsektor. 2023 wurden in der Branche 87 Milliarden US-Dollar in KI investiert – deutlich mehr als im Gesundheitswesen (76 Milliarden) oder in der Telekommunikations- und Medienbranche (75 Milliarden). Das zeigt eine Marktanalyse von Sopra Steria Next. Vor allem in zwei Anwendungsfeldern wird KI im Finanzsektor verstärkt eingesetzt: „AI for Processes“ und „AI for Humans“. Tendenz steigend.
Warum KI im Finanzsektor boomt
Treiber für den starken KI-Einsatz bei Finanzdienstleistern sind sowohl Effizienz- als auch Wachstumspotenziale, vielfältige Anwendungsfelder sowie die guten Voraussetzungen durch ein großes FinTech-Ökosystem. Viele Banken haben in KI-nahe Technologien wie Intelligent Robotic Process Automation (IPA) und erste Chatbot-Generationen investiert, um Kosten im Backoffice zu senken und ihre Kundenservices zu verbessern.
Zudem besteht eine starke Vernetzung mit FinTechs, die inzwischen viele sehr reife KI-Lösungen bieten. Finanzinstitute besitzen durch diese Kooperationen wichtige Grundlagen für den Aufbau digitaler Kompetenzen sowie Verbesserungen in Data Science. Davon profitieren Banken bei Investitionen in GenKI-Anwendungen.
Wachstumspotenzial von Generativer KI
Bis 2028 werden mehr als zehn Prozent der IT-Budgets von Unternehmen weltweit in KI-Lösungen fließen, so die Studie. Allein der Anteil der KI-Investitionen in generative KI (GenKI) ist branchenübergreifend von neun Prozent im Jahr 2022 auf 51 Prozent im Jahr 2023 gestiegen.
Bei Finanzdienstleistern werden sie sowohl die Prozessautomatisierung als auch die menschliche Interaktion weiter unterstützen. Das Anwendungspotenzial ist längst nicht ausgeschöpft und das Spielfeld für Tech-Lösungen, die der Branche schnell helfen, ist groß.
Konkret: Synthetische Daten und weitere KI-Anwendungen
Die Studie zählt exemplarisch 22 mögliche Anwendungen auf. Ein Beispiel ist der Einsatz synthetischer Daten. Sie verbessern die Genauigkeit von Kredit- oder Risikobewertungsmodellen und können zur Erstellung neuer Datensätze unter Wahrung der Privatsphäre verwendet werden. Synthetische Daten helfen damit bei Entscheidungen in Kundensegmenten, für die nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen. Banken erweitern damit ihre geschäftlichen Möglichkeiten bei der Kreditvergabe.
Synthetische Daten erhöhen auch die Stichprobengröße für eine bessere Klassifizierung und zur Verringerung fehlerhafter Ergebnisse bei der Betrugserkennung. KI-Lösungen, die auf Sprachmodellen (Large Language Models) basieren, helfen zudem dabei, Betrugsregeln in Echtzeit zu erstellen, markierte Transaktionen zu erklären und Kontoübernahmen zu identifizieren.
Strategischer Umgang mit KI: Chancen und Risiken
Finanzdienstleister können also dank guter Bedingungen technologisch aus dem Vollen schöpfen. Dieser Vorteil birgt allerdings das Risiko, dass sich Unternehmen für die falsche Technologie oder Anwendung entscheiden oder Projekte falsch priorisieren.
Je umfangreicher das KI-Angebot, desto wichtiger sind fundierte Investitionsentscheidungen. Für die Finanzdienstleister kommt es darauf an, KI-Lösungen nach einer Phase der Pilotprojekte in die Breite zu tragen, zu skalieren, und dafür benötigen sie eine Strategie.
Infografik: Künstliche Intelligenz als Transformationsmotor für Finanzinstitute
Die folgende Infografik fasst wichtige Ergebnisse der Studie zusammen und veranschaulicht, wie Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz als Transformationsmotor in der Finanzbranche wirken:
Wie Künstliche Intelligenz als Transformationsmotor in der Finanzbranche wirkt.
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