Welchen Mehrwert bieten KI-Lösungen für das Banking?

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten in Finanzinstituten

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In der sich ständig weiterentwickelnden Welt des Bankwesens spielen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen eine zunehmend entscheidende Rolle. Doch welchen Mehrwert bieten diese KI-Lösungen konkret?

Mehrwerte im Banking durch Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bietet Finanzinstituten zahlreiche Mehrwerte.

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Banken setzen verstärkt auf Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz, um ihre Dienstleistungen zu verbessern, Betrug zu bekämpfen, Kundenbeziehungen zu stärken und operative Effizienz zu steigern.

In der Ära der digitalen Transformation erlebt das Bankwesen eine Revolution durch den Einzug von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Diese Technologien haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Banken arbeiten und wie Kunden Finanzdienstleistungen nutzen, grundlegend zu verändern. Von verbesserten Kundeninteraktionen über personalisierte Finanzdienstleistungen bis hin zu effizientem Risikomanagement – die Möglichkeiten, die sich durch KI-Lösungen bieten, sind vielfältig und beeinflussen alle Bereiche des Bankwesens.

Der Einsatz von KI im Bankwesen hat sich als transformative Kraft erwiesen, die nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch neue Möglichkeiten für Kundenbindung und Wertschöpfung eröffnet. Im folgenden wird untersucht, welchen konkreten Mehrwert KI-Lösungen für das Bankwesen bieten und wie sie dazu beitragen, Banken in einer zunehmend digitalen und datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig zu halten.

Verbesserte Kundeninteraktion durch KI

Eine der offensichtlichsten Anwendungen von KI im Bankwesen liegt in der Kundeninteraktion. Anfang der 2000er Jahre war das Thema „Automatisierung von Call Centern“ durch Sprachcomputer in aller Munde. Kaum ein größeres Unternehmen hat in der Kundeninteraktion nicht zumindest in der sog. Vorqualifizierung auf Sprachcomputer gesetzt. Die Beschränkungen waren eine teils schlechte Sprachausgabe (Text to Speech) und die Sprachgrammatik (was versteht der Computer), die man mühsam dem Computer beibringen musste.

Mitte der 2010er kam dann das Thema Chatbots stärker auf, die damals sehr ähnlich zu den Sprachcomputern funktioniert hat, aber nun auch auf Webseiten oder Apps eingebunden werden konnte. Durch die Nutzung solcher Chatbots können Banken ihren Kunden rund um die Uhr Unterstützung bieten. Diese virtuellen Assistenten sind in der Lage, komplexe Anfragen zu bearbeiten, Transaktionen durchzuführen und sogar Finanzberatung anzubieten. Dies führt zu einer verbesserten Kundenerfahrung und ermöglicht es den Banken, effizienter auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen.

Die fortschreitende Entwicklung von Large Language Modellen und Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es Chatbots, menschenähnliche Konversationen zu führen und selbst komplexe Fragen zu beantworten. Eine mühevolle Erstellung von Grammatiken ist heute nicht mehr nötig und Modelle können schon innerhalb kürzester Zeit trainiert werden. Diese Technologie wird von Banken genutzt, um Kundenanfragen in Echtzeit zu bearbeiten, was zu einer Reduzierung der Wartezeiten und einer Steigerung der Kundenzufriedenheit führt. Darüber hinaus können virtuelle Assistenten aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren, personalisierte Empfehlungen geben und maßgeschneiderte Lösungen für individuelle Finanzbedürfnisse bieten.

Erste Finanzinstitute experimentieren bereits mit Avataren und nutzen dabei klassische Text to Speech Modelle, um ein noch besseres Kundenerlebnis liefern sollen. Hierbei soll aber weiterhin dem Kunden deutlich gemacht werden, dass er nicht mit einem Menschen, sondern mit einer Maschine spricht. Das ist ein Zeichen, dass man seiner Technik (noch) nicht komplett vertraut. In fünf bis zehn Jahren dürfte sich aber auch das ändern.

KI ermöglicht personalisierte Finanzdienstleistungen

Durch die Analyse großer Mengen von Kundendaten können Banken mithilfe von KI personalisierte Finanzdienstleistungen anbieten. Indem sie das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden besser verstehen, können Banken maßgeschneiderte Angebote erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dies reicht von der Empfehlung passender Kreditprodukte bis hin zur Optimierung von Anlagestrategien.

KI-gestützte Analysen können Banken dabei helfen, Trends und Muster in den Finanzdaten ihrer Kunden zu identifizieren. Aufgrund dieser Erkenntnisse können Banken proaktiv auf die Bedürfnisse ihrer Kunden eingehen und ihnen relevante Produkte und Dienstleistungen anbieten. Dies ermöglicht es den Banken, eine tiefere Bindung zu ihren Kunden aufzubauen und langfristige Beziehungen zu pflegen. Damit sind hoffentlich die Zeiten, in denen wohlhabende Kunden von ihrer Hausbank ein 5.000€ Sofortkredit angeboten bekommen, vorbei.

KI im Risikomanagement und bei der Betrugserkennung

KI spielt auch eine entscheidende Rolle im Risikomanagement und bei der Betrugserkennung. Durch die Analyse von Transaktionsdaten in Echtzeit können Banken verdächtige Aktivitäten identifizieren und potenzielle Betrugsfälle frühzeitig erkennen. Darüber hinaus können sie mithilfe von KI-basierten Modellen Risiken besser einschätzen und ihr Portfolio entsprechend anpassen, um die Auswirkungen von Marktschwankungen zu minimieren.

KI-Algorithmen sind in der Lage, Muster von betrügerischen Transaktionen zu erkennen, noch bevor sie zu großen finanziellen Verlusten führen. Diese Algorithmen können auf historische Daten zurückgreifen, um Anomalien zu identifizieren und automatisch Alarm zu schlagen, wenn verdächtige Aktivitäten auftreten. Dadurch können Banken schnell reagieren und geeignete Maßnahmen ergreifen, um potenzielle Risiken zu minimieren.

Effizienzsteigerung bei operativen Prozessen durch KI

Neben den kundenorientierten Anwendungen bietet KI auch Möglichkeiten zur Optimierung der internen Abläufe von Banken. Durch die Automatisierung von wiederkehrenden Routineaufgaben wie die Verarbeitung von Kreditanträgen, die Überwachung von Transaktionen oder die Erfüllung von Compliance-Anforderungen können Banken ihre operativen Prozesse rationalisieren und Kosten senken und gleichzeitig die Verfügbarkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit ihrer Prozesse verbessern. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

Das hat aber auch zur Folge das gewisse Tätigkeiten in Zukunft wegfallen und man eher weniger, dafür gut ausgebildete Mitarbeiter in den Fachbereichen benötigt, die eine konzeptionelle Stärke mitbringen. Zwar wird KI in den nächsten Jahren zunächst zu mehr Arbeitsplätzen führen, die teils neu geschaffen werden, mittelfristig wird KI aber, u.a. im Dienstleistungsbereich viele Arbeitsplätze kosten. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter deshalb frühzeitig auf die Veränderungen vorbereiten und ausreichend schulen. Es ist spannend zu sehen, wie viele Menschen Interesse an den neuen, durch Large Language Modelle, mittlerweile besser „greifbaren“ Technologien haben.

KI-Lösungen bieten Banken vielfältigen Mehrwert

Unter dem Strich bieten KI-Lösungen Banken einen vielfältigen Mehrwert, der sich auf verschiedene Aspekte ihres Geschäfts auswirkt. Von der Verbesserung der Kundeninteraktion über die Bereitstellung personalisierter Finanzdienstleistungen bis hin zur Stärkung des Risikomanagements und der Effizienzsteigerung bei operativen Prozessen.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Bankwesen sind vielfältig und vielversprechend. Banken, die diese Technologien effektiv nutzen, werden in der Lage sein, sich in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld zu differenzieren und langfristigen Erfolg zu sichern. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI und maschinellem Lernen verspricht eine noch vielversprechendere Zukunft für das Bankwesen, in der Innovation und Kundenorientierung im Mittelpunkt stehen.

Über den Autor

Dr. Ulrich Reidel

Dr. Ulrich Reidel ist CIO der Baader Bank. Zuvor arbeitete der Wirtschaftswissenschaftler als CIO für die beiden größten Tochtergesellschaften der LBBW und war Abteilungsleiter der Börse Stuttgart. Er wurde u.a. als „CIO des Jahres TOP3" ausgezeichnet und gewann den „Digital Transformation Award" sowie den „Best IT-Service Management Award".

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