KI-basierte Sprachtechnologien gelten als Schlüssel zu operativer Effizienz und zu zeitgemäßer Kundenkommunikation. Ein Whitepaper gibt praktische Einblicke, wie Finanzdienstleister Planungssicherheit in einer disruptiven Umwelt gewinnen, um im Wettbewerb zu bestehen.
Die Finanzindustrie befindet sich in einem nachhaltigen Wandel. Der Einsatz innovativer Technologien bietet hier die Möglichkeit, den Veränderungen souverän zu begegnen und gezielt für die eigene Positionierung zu nutzen. Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz bieten für das operative Bankgeschäft vielfältige Möglichkeiten, um Kunden mit neuen Services zu bedienen. Bereits heute hat die Finanzbranche die Chancen Künstlicher Intelligenz erkannt.
In einem Whitepaper untersucht Retresco wie Künstliche Intelligenz zur Positionierung von Banken beitragen kann und welche Mehrwert KI-basierte Sprachtechnologien für die Finanzbranche bieten. Zudem werden Einsatzgebiete und Herausforderungen näher beleichtet.
Banken bei KI Einsatz hinter IT- und Kommunikationsfirmen
Eine kürzlich vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie herausgegebene Studie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft kommt zu dem Ergebnis, das 12,2 Prozent aller Unternehmen im Bereich der Finanzdienstleistungen Künstliche Intelligenz einsetzen. Damit rangiert die Finanzbranche gleich nach dem ITK-Sektor (17,8 Prozent aller Unternehmen setzen hier bereits KI ein) auf dem zweiten Platz. Banken verorten die KI-bedingten Mehrwerte sowohl auf Seiten der Kosteneinsparungen als auch auf Seiten des Einnahmenwachstums.
Massive Einsparungen durch KI
Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor sind ebenso vielfältig wie spannend. Sie reichen von der Kundenschnittstelle bis in das Back Office, von der Übernahme von Routinetätigkeiten bis hin zur Entwicklung von komplett neuen Geschäftspotenzialen. Insbesondere in den Bereichen Kundenbetreuung, Anti Financial Crime und Compliance & Risk Advisory können Banken und Finanzinstitute Künstliche Intelligenz einsetzen, um Ressourcen einzusparen und die Qualität der Dienstleistungen zu steigern. Geschätzt werden die Einsparungsmöglichkeiten 20 bis 25 Prozent im gesamten IT-Betrieb, einschließlich der Infrastruktur-, Wartungs- und Entwicklungskosten.
Sprachalgorithmen als Quelle nachhaltiger Effizienzgewinnung
Eines der herausforderndsten und zeitgleich spannendsten Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz ist die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache – besser bekannt als Natural Language Processing (NLP). NLP bietet für Banken zahlreiche Möglichkeiten, mit internen und externen Interessengruppen zeitgemäß in Kontakt zu treten. So können durch Sprachalgorithmen für Kunden in verschiedenen Formaten leicht verständliche Texte wie individuelle Performance-Reports ihrer Konten und Depots verfasst werden.
Auch intern könnten Chatbots die Fragen von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu intern relevanten Themen wie Compliance Management beantworten. Intern führt Natural Language Generation (NLG) zu signifikanten Effizienzgewinnen durch schnellere und qualitativ hochwertigere Entscheidungsfindung sowie durch Automatisierung von textbasierten Geschäftsprozessen.
Regulatorische Sicherheit für Führungskräfte
Schon heute verwenden Banken NLG für zahlreiche Anwendungen – beispielsweise bei der Erstellung von Fonds-, Börsen-, Jahres- oder Quartalsberichten, Kreditbewertungen, Kreditanträgen, Finanzinformationen und Portfolioberichten.
Hierbei muss man sich jedoch in der Regel an zahlreiche regulatorische Maßgaben orientieren. NLG bietet diesbezüglich einen großen Vorteil gegenüber herkömmlichen Methoden: Die regelbasierte Korrektheit des Systems bedingt eine Formulierung von exakten und damit gesetzeskonformen Berichten, die den regulatorischen Anforderungen treffsicher entsprechen.
Intelligente Textgenerierung steigert Ergebnisorientierung
Ganz praktisch können konkrete Anwendungen Führungskräfte gezielte Planungssicherheit vermitteln: KI basierte Software kann durch automatische Textgenerierung zu messbaren und nachhaltigen Effizienzgewinnen führen – sowohl intern als auch extern. Zeit- und kostenintensive Workflows zur Erzeugung von Berichten und Entscheidungsvorlagen können automatisiert und die Kundenkommunikation durch Personalisierung zeitgemäß gestaltet werden.
In Zukunft könnte Künstliche Intelligenz zum dominierenden Technologietreiber für Finanzdienstleister avancieren. Dabei gibt es kaum einen Prozess, der nicht durch KI unterstützt oder sogar komplett automatisiert sein wird. Sprachtechnologien können maßgeblich dazu beitragen, Banken zukunfts- und wettbewerbsfähig zu positionieren.
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