Einsatzmöglichkeiten von KI in der Finanzdienstleistung
Künstliche Intelligenz (KI) ist für Kreditinstitute ein wichtiger Technologietrend mit vielfältigen Nutzungsmöglichkeiten. Allerdings wird KI auch häufig missverstanden. Fehlendes Know-how und mangelnde Erfahrung schaffen Unsicherheiten und Risiken bei Auswahl und Umsetzung von KI-Projekten. Daher ist die Entwicklung eines systematischen Vorgehens notwendig.
Ein aktuelles Whitepaper von ibi reseach skizziert einen strukturellen Rahmen für den zielgerichteten Einsatz und die effiziente Umsetzung von Projekten im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
Künstliche Intelligenz liefert Lösungen für den Bankbetrieb
Künstliche Intelligenz ermöglicht Lösungen, die im täglichen Bankbetrieb nutzbringend eingesetzt werden können. Maßgeblich dafür sind drei Entwicklungen, die sich miteinander überschneiden und diesen produktiven Einsatz ermöglichen:
Methoden, Techniken und Verfahren haben mittlerweile die nötige Reife erreicht.
Es gibt eine große Bandbreite von Einsatzszenarien, die mit KI unterstützt werden könnten.
Die Informationstechnik hat die nötige Leistungsfähigkeit erreicht und generiert eine große Menge an digitalisierten Daten, die die notwendige Basis für die Anwendung von KI bedeuten. Mit dieser IT können ausgereifte Verfahren auf vorhandene Praxisprobleme erfolgreich angewandt werden.
Bei näherer Betrachtung findet sich eine Reihe von Einsatzgebieten für Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistung. Beispiele sind:
Robo Advice für bedarfsorientierte Anlage- oder Kreditprodukte,
Chatbots – auch mit Spracherkennung – im Kundenservice,
Textanalyse zur Erkennung von Gefühlslagen, z. B. zum Identifizieren drohender Kündigungsabsichten,
Robotic Process Automation im Backoffice zur Steigerung der Produktivität,
Erkennen von Betrugsmustern oder Automatic Repairs in Transaktionsgeschäften.
Zielgerichtete Anwendung ist entscheidend
Entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten ist eine zielgerichtete Anwendung. Dies erfordert analytische Tiefe und Erfahrung im Einsatzfeld. Beides scheint bislang in der Finanzdienstleistungsbranche nicht ausreichend vorhanden.
Über einen Zeitraum von sechs Monaten wurde daher auf Basis einer grundlegenden Wissensbasis und einem gemeinsamen Verständnis von KI ein Modell entwickelt, mit dessen Anwendung unabhängig vom eigentlichen Geschäftsprozess oder KI-Verfahren ein fokussierter Projektverlauf sichergestellt wird.
Ziel dabei war es, eine stringente Logik zu entwickeln, um für ein konkretes Institut zu bestimmen, ob und wo sich KI-Anwendungen für ein bestimmtes Anwendungsfeld eignen und welche KI-Methoden hinterlegt werden können.
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