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Künstliche Intelligenz bietet Finanzinstituten echte Vorteile

Mehr als nur ein weiterer Technologietrend

Künstliche Intelligenz ist weit mehr als nur ein Trend oder gar Hype. Die vielfältigen Technologien hinter diesem Begriff bieten Finanzinstituten echte Vorteile und können – bei richtigem Vorgehen – dazu beitragen Geschäftsprobleme zu lösen.

Vorteile Künstlicher Intelligenz für Finanzinstitute

Ein Einsatz von Künstlicher Intelligenz bietet Finanzinstituten echte Vorteile.

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Der Markt der Banken steht unter einem enormen Druck: Ein hohes Regulierungsniveau, politische und wirtschaftliche Unsicherheit sowie technisch affinere als auch technisch anspruchsvollere Kunden machen eine digitale Transformation unabdingbar. Künstliche Intelligenz (KI), oder im englischen „Artificial Intelligence“ (AI) ist dabei einer der am häufigsten verwendeten Begriffe, die Finanzinstituten bei der Beschreibung ihrer Vision und Strategie benutzen.

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Künstliche Intelligenz kann Geschäftsprobleme lösen

Der Hauptzweck von AI besteht darin, Geschäftsprobleme zu lösen. Mit dem wachsenden Reifegrad der Technologie wachsen auch die Möglichkeiten zur Transformation von Finanzinstituten. AI adressiert menschliche Probleme, also komplexe Situation, die durch Ambiguität und Unsicherheiten geprägt sind. Dazu müssen diese Systeme oftmals widersprüchliche Beweise abwägen und eine Antwort vorschlagen, die als „am besten“ und nicht als „richtig“ angesehen werden kann. Menschen lösen Geschäftsprobleme indem sie spüren, denken, handeln und lernen.  KI wirkt, denkt und verhält sich wie ein Mensch, indem es eine Reihe von Ansätzen wie maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Analytics verwendet.

Vielfältige Nutzungsoptionen für KI

KI ist eines der heißtesten Technologiethemen und wird zunehmend in der Praxis eingesetzt. Nicht alle Institute die KI einführen arbeiten mit dem gleichen Reifegrad. Es gibt noch einige Herausforderungen zu bewältigen um Künstliche Intelligenz zu einem wichtigen Teil der Unternehmenswerkzeuge zu machen. Doch bereits heute nutzen Banken KI am Frontend, um digitale Interaktionen zu vertiefen, Kunden kanalübergreifen zu binden, Bankmitarbeiter nachzuahmen. Und das Konversationsvolumen zu steigern. Im Backend unterstützt KI die Mitarbeiter, automatisiert Prozesse, unterstützt das Einhalten neuer Regulatorik sowie Betrugsprävention und -aufdeckung wie auch die Bekämpfung der Geldwäsche (AML).

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Die Technologie der Künstlichen Intelligenz kann vielfältig eigesetzt und zu komplexen Lösungen kombiniert werden: Sprachverständnis, Gesichtserkennung, Empfehlungen, Risikobewertung und Stimmungsanalyse. Doch die Qualität des Systems steht und fällt mit der Quantität und Qualität der Daten. Oftmals ist es eine Herausforderung die richtigen Daten aus verschiedenen Datenquellen zu aggregieren, zu integrieren und einheitlich zu verarbeiten. Eine größte Stärke von KI ist es, viel einfacher eine Vielzahl von Datenquellen und Kanälen zu aggregieren und zu analysieren als bisherige Analyseplattformen.

Tipps zur Einführung von KI-Anwendungen

Es ist ratsam KI-Anwendungen dort einzusetzen, wo sie eine sofortige Wirkung und einen messbaren Nutzen haben. Nutzen Sie die maximalen Synergien aus der Mensch-Maschine-Interaktion und identifizieren Sie Anwendungsfälle für eine Kombination aus voll ausgereiften und neu entstehenden KI-Technologien für die längerfristige Unternehmenstransformation.

Empfehlenswert ist dabei eine schrittweise Einführung in Etappen um schnell zu quantifizierbaren Erträgen zu gelangen: Klein anfangen um Großes zu erschaffen um sich nicht in der Komplexität zu verstricken. Getreu dem Motto: „Lasst uns kriechen, bevor wir gehen, lasst uns gehen, bevor wir laufen!“ Das ermöglicht zum einen reibungslosen Übergang von einem Pilotprojekt zum Produktivbetrieb und führt dann zu Transformationsergebnissen.

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Über den Autor

Britta Daffner

Britta Daffner ist Senior Consultant im Bereich Artificial Intelligence & Data in der Beratungssparte von IBM Global Business Services. Der Schwerpunkt der Wirtschaftsinformatikerin mit Executive Master liegt auf komplexen und innovativen Lösungen der digitalen Transformation im Bankenumfeld und darauf, wie vernetzte Finanzdaten im Rahmen der AI , Big Data- und Digitalisierungsinitiativen wertschöpfend eingesetzt werden können.

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