Treffen Sie uns auf der E-commerce Berlin Expo, 22. Februar 2024.

Bitte hinterlassen Sie Ihre Kontaktdaten, wir werden Ihnen unser Whitepaper per E-Mail zusenden
Ich stimme der Verarbeitung meiner persönlichen Daten zu, um personalisiertes Marketingmaterial in Übereinstimmung mit der der Datenschutzrichtlinie geschickt zu bekommen. Mit der Bestätigung der Anmeldung erklären Sie sich damit einverstanden, Marketingmaterial zu erhalten
Vielen Dank!

Das Formular wurde erfolgreich abgeschickt.
Weitere Informationen finden Sie in Ihrem Briefkasten.

Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.
Über uns
Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

Wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Bank- und Finanzwesen eingesetzt werden

In den letzten zehn Jahren hat Künstlicher Intelligenz von einem Konzept zu einer Kraft evolviert, die Unternehmen in verschiedenen Branchen Mammutsummen mit sich bringt. Weder IT-Evangelisten noch Laien bestreiten, dass KI dank ihrer den Durchschlag herbeiführenden Fähigkeiten ein enormes Potenzial aufweist. Ob es darum geht, Kleidung für Modemarken zu entwerfen, Ärzte bei der Erkennung der frühesten Anzeichen für Krebs zu überflügeln oder Finanzorganisationen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen – KI umfasst mehrere Bereiche, die lange Zeit als ausgesprochen menschlich galten.

Was die KI und die ML-Anwendungsfälle im Bankwesen anbetrifft, berichtet Business Insider, dass fast 80% der FinTech-Organisationen die Vorteile von KI für ihr Geschäft begreifen, während 75% der Unternehmen mit einem Vermögen von mehr als $100 Milliarden derzeit KI-Strategien in ihre Arbeitsabläufe implementieren. Nach Angaben von einem weiteren Bericht von Business Insider sollen Banken und andere Finanzinstitute dank KI-basierter Apps bis zu $447 Milliarden einsparen.

KI-Anwendungen im Bank- und Finanzwesen

Wir leben in einer Welt, in der KI aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken ist, und es wäre kurzsichtig, ihre Bedeutung zu leugnen. FinTech wiederum bietet zahlreiche Vorteile für Interessengruppen und Kunden.

KI im Bankwesen

Cybersecurity und Betrugserkennung

Im Laufe des Tages führen Menschen Millionen von Transaktionen durch, z. B. das Bezahlen von Rechnungen, das Einzahlen und Abheben von Geld, das Einlösen von Schecks usw. Die Banken müssen ihre Bemühungen im Bereich der Cybersicherheit immer mehr erweitern, um diese Vorgänge zu sichern und betrügerische Handlungen in Echtzeit abzuwehren, bevor die Straftat begangen wird. Diese setzen die künstliche Intelligenz ein, um den digitalen Zahlungsverkehr zu verbessern, Software-Schwachstellen zu erkennen, verdächtiges Kundenverhalten zu identifizieren und die Risiken von Betrug zu mindern. Mithilfe von ML trägt KI dazu bei, illegale Handlungen wie E-Mail-Phishing, Kreditkarten- und Handybetrug, Identitätsdiebstahl und gefälschte Versicherungsansprüche zu erkennen und zu verhindern. 

So hat beispielsweise die dänische Danske Bank ihre veraltete Betrugserkennungssoftware mit modernen KI-Algorithmen aktualisiert. Dank der Fähigkeit von ML, frühere Transaktionen (persönliche Informationen, Daten, IP-Adresse, Standort usw.) zu vergleichen und verdächtige Fälle zu identifizieren, konnte die Betrugserkennung um 50% gesteigert und falsch-positive Ergebnisse um 60% reduziert werden. Da das Bankwesen ein beliebtes Ziel für alle Hacker ist, kann die umfassende Einführung von ML und KI Finanzunternehmen dabei helfen, auf digitale Bedrohungen zu reagieren und Cyberangriffe zu bekämpfen, bevor sie interne Systeme, Mitarbeiter oder Kunden beeinträchtigen.

Chatbots

Der Einsatz von Chatbots im Bankwesen ist eines der besten Beispiele für den KI-Gebrauch. Mit ihrer Einführung stehen sie rund um die Uhr zur Verfügung, im Gegensatz zu Menschen mit festen Arbeitsstunden und regelmäßigen Essenspausen. Außerdem analysieren sie das Kundenverhalten und sammeln eigene Erfahrungen, indem sie Benutzerszenarien und Verhaltensmuster erstellen. Durch die Integration von mit KI ausgestatteten Chatbots in Banking-Apps können Manager sicher sein, dass ihre Kunden rund um die Uhr einen personalisierten Kundensupport erhalten, der ihnen die entsprechenden Produkte und Dienstleistungen liefert.

Seit 2019 hat Erica, eine KI-gestützte virtuelle Assistentin der Bank of America, über 50 Millionen Kundenanfragen bearbeitet und Aufgaben wie die Reduzierung von Kreditkartenschulden und die Aktualisierung der Kartensicherheit ohne Weiteres erledigt.

Darlehens- und Kreditentscheidungen

Heutzutage wollen Banken eine Vielzahl intelligenter Tools einsetzen, um Darlehens- und Kreditentscheidungen fundierter, präziser und rentabler zu gestalten. Herkömmliche Bankensoftware ist oft mit Fehlern, Ungenauigkeiten in der Transaktionshistorie oder Fehleinstufungen der Kreditgeber behaftet. Finanzorganisationen sollten bei der Bereitstellung von Kreditmitteln und der Bewertung der Zahlungsfähigkeit einer Person oder eines Unternehmens genau auf ihre Kredithistorie und Kundenreferenzen achten. Kurz gesagt, KI-basierte Systeme analysieren die Verhaltensmuster von Kunden, um eine datengestützte Entscheidung über ihre Kreditwürdigkeit zu treffen und Warnungen zu senden, wenn kontroverse oder gefährliche Aktivitäten auftreten.

Verfolgung von Markttrends

Künstliche Intelligenz im Bankwesen hilft Unternehmen bei der Verwaltung großer Datenmengen, um Informationen über Markttrends, Aktien und Währungen zu ermitteln. Darüber hinaus setzt maschinelles Lernen im Bankwesen Algorithmen ein, um die Marktstimmung zu messen und Anlagevorschläge zu machen. Finanzspezialisten nutzen KI, um sicherzustellen, dass Aktieninvestitionen vernünftig sind und das Risiko eines Fehlschlags gering ist, damit sie vorhersehbarer und profitabler handeln können.

Kundenerfahrung

Im Laufe der Zeit erwarten die Kunden eine bessere Benutzererfahrung und mehr Komfort bei der Verwaltung von Bankanwendungen. Mit dem Aufkommen der Geldautomaten entfiel zum Beispiel die Notwendigkeit, eine Bankfiliale aufzusuchen, um Geld einzuzahlen oder abzuheben.

Heutzutage sind die Menschen technikaffiner geworden, und die Banken müssen neue Möglichkeiten bieten, um digitale Zahlungen schnell und sicher zu verarbeiten. Folglich hilft KI oft dabei, den Zeitaufwand für die Erfassung von KYC-Informationen zu verringern und Fehler zu beseitigen. Die Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bankwesen verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung des Produkts und mildert Hindernisse im Vorfeld der Markteinführung. Darüber hinaus müssen sich Kunden nicht die Mühe machen, einen Privatkredit manuell zu beantragen, da KI und ML in FinTech die Genehmigungszeiten verkürzen und fehlerfreie Daten über Kundenkonten erfassen..

Risikomanagement

In Zeiten von Währungsschwankungen, politischen Unruhen, Naturkatastrophen und bewaffneten Konflikten sind das Finanz- und Bankwesen am stärksten betroffen. In turbulenten Zeiten ist es wichtig, umsichtige Investitionsentscheidungen zu treffen, um sich über Wasser zu halten und finanzielle Verluste zu vermeiden. Hier kommt die KI ins Spiel, die einen nützlichen Überblick über die aktuellen Ereignisse bietet und Prognosen für die Zukunft erstellt. Außerdem bestimmt KI, ob ein Kunde in der Lage sein wird, einen Kredit zurückzuzahlen, indem sie Verhaltensmuster, Kreditgeschichte und verfügbare persönliche Daten analysiert.

Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen

Weltweit gilt die FinTech-Branche als der am stärksten regulierte Sektor der Weltwirtschaft. Als wichtigster Gesetzgeber überwacht und zensiert die Regierung die Banken, um sie daran zu hindern, Finanzverbrechen zu begehen, Geld zu waschen oder Steuern zu hinterziehen.

Gesetzliche Anforderungen und Normen ändern sich häufig, so dass die Banken über große Abteilungen verfügen, die sich mit der Erforschung und Umsetzung von Finanzvorschriften befassen. Leider nehmen diese akribischen Maßnahmen viel Zeit und große Investitionen in Anspruch, wenn sie manuell durchgeführt werden. Glücklicherweise subtrahiert KI (mit Hilfe von Deep Learning und NLP) neue Vorschriften und bewertet die Compliance-Anforderungen, um alle externen und internen Bestimmungen zu erfüllen. Auch wenn KI einen Compliance-Analysten nicht ersetzen kann, so kann sie doch entscheidende oder kontroverse Momente in den Vorschriften hervorheben und das Unternehmen vor rechtlichen Risiken schützen.

Prädiktive Analytik

Künstliche Intelligenz findet breite Anwendung in der Analyse natürlicher Sprache und der allgemeinen Semantik. Sie kann bestimmte Muster und Datenkorrelationen erkennen, die Menschen oder herkömmliche Technologien normalerweise übersehen. Prädiktive Analysen helfen Finanzinstituten dabei, ungenutzte Verkaufschancen, datengesteuerte Kennzahlen oder branchenspezifische Erkenntnisse zu definieren, die sich erheblich auf den Umsatz auswirken können.

Bekämpfung von Geldwäsche

Da Kriminelle immer raffiniertere Versuche unternehmen, das System auszutricksen, sollten Banken neue, fortschrittliche Technologien im Auge haben, um den Betrügern einen Schritt voraus zu sein. Veraltete AML-Systeme mit überholten Regeln oder Schwellenwerten liefern oft ungenaue Ergebnisse mit falsch-positiven Alarmquoten. Die künstliche Intelligenz wiederum analysiert riesige Datenbestände und schlägt Alarm, wenn eine ungewöhnliche Transaktion oder ein verdächtiges Verhalten entdeckt wird.

Beispielsweise legte die britische Finanzmarktaufsichtsbehörde (FCA) einen Bericht über den Einsatz von KI in Finanzdienstleistungen im Jahr 2022 vor und kam zu dem Schluss, dass FinTech „die sichere Einführung von KI in Finanzdienstleistungen überwachen und unterstützen sollte, um Geldwäsche zu bekämpfen“.

Automatisierung von Prozessen

Da FinTech Genauigkeit erfordert, wird ein Großteil der zeitraubenden oder mühsamen Arbeit an die Automatisierung delegiert. Menschen sind aufgrund von Müdigkeit oder Unachtsamkeit anfällig für Fehler, weshalb Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) erhöht die betriebliche Effizienz und ermöglicht es den Entscheidungsträgern, sich auf die Kernziele zu konzentrieren, die menschliches Engagement erfordern.

JPMorgan Chase CoiN beispielsweise nutzt RPA erfolgreich zur Überprüfung von Dokumenten und zur Ableitung wichtiger Daten, um unstrukturierte Informationen in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Warum sollte sich der Bankensektor mit KI befassen?

Heute beobachten wir, wie sich die Banken rasch auf kundenorientierte Beziehungen verlagern und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, um die Anforderungen und Erwartungen der Kunden vollständig zu erfüllen. Die Kunden erwarten von den Banken, dass sie ihnen rund um die Uhr und in großem Umfang zur Verfügung stehen und ihre Erfahrungen mit neuen innovativen Tools und Funktionen verbessern. Um diese ehrgeizigen Erwartungen erfüllen zu können, müssen Banken zunächst interne Hindernisse überwinden, wie z. B. veraltete Softwaresysteme, Datensilos, begrenzte Budgets und schlechte Qualität der Vermögenswerte. Sobald diese Hindernisse überwunden sind, sind sie zur Hälfte darauf vorbereitet, KI bei der Bewältigung ihrer täglichen Probleme einzusetzen. 

Insgesamt sorgt KI nicht nur für eine unübertroffene Cybersicherheit, sondern macht Finanzdienstleistungen auch bequemer und zeitsparender für Kunden und Mitarbeiter.

maschinelles Lernen im Finanzwesen

Herausforderungen bei einer breiteren KI-Einführung im Finanz- und Bankwesen

Trotz ihrer unbestreitbaren Vorteile wird eine breite KI-Einführung durch verschiedene Probleme behindert, wie z. B. mangelnde Glaubwürdigkeit und Sicherheitsrisiken. Ein umfassender Ansatz für KI und maschinelles Lernen im Finanzwesen senkt die Fehlerwahrscheinlichkeit und lockt mit erheblichen Gewinnen. Beim Einsatz von KI im Finanz- und Bankwesen könnten die Entscheidungsträger auf folgende Probleme stoßen.

Datensicherheit

KI sammelt, speichert und verarbeitet große Mengen sensibler Informationen, die einen angemessenen Schutz vor unbefugtem Zugriff erfordern. Daher sollten Banken beim Umgang mit großen Mengen an KI-bezogenen Informationen Wert auf umfassenden Datenschutz legen, um Sicherheitsrisiken zu beseitigen und Kunden- und vertrauliche Informationen zu schützen.

Mangel an Qualitätsdaten

Bevor FinTech-Unternehmen KI einsetzen, müssen sie die Daten so strukturieren, dass sie ihre Aufgaben korrekt ausführen können. Die Anwendung von Daten auf reale Situationen ist unmöglich, wenn sie nicht den aktuellen Gegebenheiten entsprechen. Außerdem können Daten, die vom maschinenlesbaren Format abweichen, zu unvorhergesehenem Verhalten des KI-Modells führen. Daher sollten Banken, die künstliche Intelligenz einsetzen wollen, ihre Datenrichtlinien ändern und mehr Ordnung in die Datenströme bringen.

KI im Finanz- und Bankwesen

Fragen der Erklärbarkeit

Da KI-gestützte Software Fehler ausmerzt und Zeit spart, wird sie häufig bei Entscheidungsverfahren eingesetzt. Leider können sie aufgrund früherer menschlicher Beurteilungsfehler voreingenommen sein. Der Ruf der Bank ist gefährdet, wenn kleine Unstimmigkeiten in der KI eskalieren und große Probleme verursachen. Daher sollten die in KI-Szenarien verwendeten Daten klar und transparent sein und keinen Raum für Kontroversen und Diskrepanzen lassen.

Wie Innowise Sie bei Ihrer AI-Reise unterstützen kann

Seit ihrer Gründung im Jahr 2007 setzt Innowise auf zukunftsweisende Technologien, die Unternehmen vorantreiben und unser Leben durch moderne Technologien verbessern. Wir nutzen die Vorteile der künstlichen Intelligenz in vollem Umfang und bieten fortschrittliche Lösungen wie Sprachassistenten, NLP-fähige Inhaltsanalysten, Kundenverhaltensanalysen, Software zur Betrugserkennung und vieles mehr. Mit unserer profunden Unterstützung ist Ihr Unternehmen mit Tools ausgestattet, die die Sicherheit von Finanzanlagen gewährleisten und sowohl für Banken als auch für ihre Kunden einen enormen Komfort bieten.

Vielen Dank für Ihre Bewertung!
Vielen Dank für Ihren Kommentar!
Autor
Denis Jarosch Kundenbetreuer im Bereich FinTech

Inhaltsübersicht

Bewerten Sie diesen Artikel:

4/5

4.8/5 (37 bewertungen)

Ähnliches zum Lesen

Blog
Small cover The evolution of P2P transactions
Blog
Sprint-Tokenisierung
Blog
Kernloser Deckel
Blog
Grenzen überwinden Innowise gehört zu den 100 am schnellsten wachsenden Unternehmen für 2023
Blog
des gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung
Blog
Die Pyramide erklimmen: Wie man ein leistungsstarkes Softwareentwicklungsteam strukturiert
Blog
Künstliche Intelligenz im Gesund­heitswesen
Blog

Haben Sie eine Herausforderung für uns?

    Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten und andere Infos bei.
    Bitte fügen Sie Projektdetails, Dauer, Technologie-Stack, benötigte IT-Experten
    und andere Infos bei.
    Hängen Sie nach Bedarf zusätzliche Dokumente an.
    Datei hochladen

    Sie können bis zu 1 Datei von insgesamt 2 MB anhängen. Gültige Dateien: pdf, jpg, jpeg, png

    Beachten Sie bitte, dass Innowise mit dem Anklicken der Schaltfläche 'Senden' Ihre persönlichen Daten nach der Datenschutzrichtlinie verarbeiten wird, um Ihnen die gewünschten Informationen zukommen zu lassen.

    Wie geht es weiter?

    1

    Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

    2

    Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

    3

    Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

    4

    Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

    Vielen Dank!

    Ihre Nachricht wurde gesendet.
    Wir werden Ihre Anfrage bearbeiten und Sie so schnell wie möglich kontaktieren.

    Vielen Dank!

    Ihre Nachricht wurde gesendet.
    Wir werden Ihre Anfrage bearbeiten und Sie so schnell wie möglich kontaktieren.

    Pfeil