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KI Einführung im Bankwesen Transformation

October 6, 2022

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat den Finanzsektor stark beeinflusst.  Die Einführung dieser Technologie hat neue Lösungen vorgeschlagen, indem sie Probleme der Datenextraktion löst, Informationen integriert oder Daten und neues Wissen analysiert, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. 

Im Gegenzug verbessert künstliche Intelligenz den Kundenservice, indem sie die Art und Weise, wie Nutzer interagieren, verändert, ihre Fragen beantwortet und die Kundenerfahrung verbessert. 

Um dieses Ziel zu erreichen, haben sie begonnen, auf Innovationen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, die Analyse von Emotionen, maschinelles Lernen oder die Fähigkeit zu setzen, aus ihren Interaktionen zu lernen, 

Banken und FinTech-Unternehmen setzen auf künstliche Intelligenz, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und neue Erlöse zu generieren. Die Automatisierung von Prozessen durch KI bietet mehr Effizienz bei geringeren Kosten.

Obwohl diese digitale Innovation noch verfrüht ist, springen daher immer mehr Unternehmen auf den Zug der Digitalisierung durch lernende Maschinen und natürliche Sprachverarbeitung in Entscheidungsprozessen auf.

Warum müssen sich Banken mit KI beschäftigen?

Im Laufe der Jahrzehnte haben sich die Banken an neue Technologien angepasst, von Kartenzahlungen über Online-Banking bis hin zum Mobile Banking.

Heute befinden sich die Banken in der Ära der KI. Diese Technologie ermöglicht es ihnen, ein Höchstmaß an Effizienz zu erreichen, die Differenzierung zu erhöhen und durch die Verbesserung des Nutzererlebnisses mit Risiken und Kundenbedürfnissen umzugehen. 

Infolgedessen haben Unternehmen im Finanzsektor damit begonnen, Cloud, Big-Data-Plattformen und Datenanwendungen in ihre Prozesse einzubinden, wodurch unnötige Kosten und persönliche Bearbeitung vermieden werden.

Dank der Automatisierung durch künstliche Intelligenz können Banken den Entscheidungsprozess verbessern, indem sie die Zeit beschleunigen und Computer einsetzen, die menschliches Verhalten simulieren können. 

Darüber hinaus kann die Technologie der künstlichen Intelligenz den Banken helfen, höhere Gewinne zu erzielen, die Personalisierung zu verbessern und kanalübergreifende Erlebnisse und schnelle Innovationszyklen zu schaffen. 

Die Hauptgründe für Banken, KI einzuführen, ergeben sich aus dem Risiko, von Wettbewerbern, die diese Technologie einsetzen, überholt zu werden, und den aktuellen Bedrohungen.

 

Gestiegene Kundenerwartungen

Aufgrund der COVID-19-Krise mussten sich die Banken an die neue Situation anpassen und Online-Methoden für die Kommunikation mit den Kunden und die Durchführung ihrer Aktionen nutzen. Durch den Wegfall des persönlichen Kontakts waren sie gezwungen, Anwendungen zu entwickeln, die den persönlichen Besuch ersetzen sollten.

Infolgedessen haben sich die Kunden an die Online-Dienste gewöhnt, und je mehr diese zunehmen, desto mehr verlangen sie nach Innovationen, um ihr Nutzererlebnis zu verbessern.

Daher müssen Banken KI einsetzen, um das Nutzererlebnis durch Personalisierung und Anpassung an die Bedürfnisse der Kunden auf ein neues Niveau zu heben, bevor diese überhaupt wissen, dass sie sie haben.

Finanzinstitute nutzen bereits KI

Laut McKinseys Global AI Survey Report haben 60 % der befragten Finanzinstitute mindestens eine KI-Technologie eingesetzt.

Die beliebteste Technologie ist die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) (36 %), gefolgt von virtuellen Agenten oder konversationellen Schnittstellen (32 %) und natürlichem Sprachverständnis (28 %). 

Aber auch andere angenommene Technologien haben große Bedeutung erlangt, wie z. B. Computervision, lernende Maschinen, natürliches Sprachverständnis oder natürliche Spracherzeugung.

Obwohl einige Unternehmen gelegentlich einige KI-Technologien für spezifische Anwendungen eingesetzt haben, integrieren viele Finanzinstitute bereits künstliche Intelligenz in ihr Geschäftsmodell.

Digitalisierung von Ökosystemen

Digitalisierung hat alle Bereiche des Marktes erreicht und macht Produkte oder Dienstleistungen für den Nutzer über digitale Plattformen verfügbar.

Fintechs haben die gleiche Initiative ergriffen und bieten Dienstleistungen oder Produkte über mobile Anwendungen oder Websites an, insbesondere Finanzdienstleistungen.

Infolgedessen werden die traditionellen Finanzdienstleistungen obsolet und sind weit davon entfernt, die Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen.

Aus diesem Grund müssen die Banken ihre Beteiligung am digitalen Umfeld neu gestalten und dabei künstliche Intelligenz als Motor des Wandels nutzen.

Eintritt von Technologiegiganten in den Finanzsektor

Die Technologiegiganten haben allen Märkten, in die sie eingetreten sind, viele Vorteile gebracht. Derzeit verstärken sie ihr Interesse an Finanzdienstleistungen und haben bereits in bestimmten Bereichen wie Zahlungsplattformen, Kreditvergabe, Versicherungen oder Immobilienkauf und -verkauf Fuß gefasst.

Technologieriesen neigen dazu, in Unternehmen einzusteigen, um neue Erlösquellen zu erschließen und ihren Kunden neue und innovativere Dienstleistungen anzubieten.

Das wachsende Interesse dieser Unternehmen stellt eine Gefahr für die Finanzinstitute dar, es sei denn, sie setzen KI ein, um die Abwanderung von Kunden zu vermeiden und auf dem Markt neben diesen Giganten zu bestehen.

Was sind die Vorteile des KI-Einsatzes im Bankwesen?

KI bietet Verbesserungen bei Finanzdienstleistungen auf verschiedenen Ebenen:

Verbesserungen im Kundenservice

KI zielt darauf ab, den Kundenservice durch verbesserte Chat- oder Sprachdienste zu verbessern, indem die Verarbeitung natürlicher Sprache oder maschinelles Lernen weiterentwickelt werden. Diese Verbesserungen bieten eine größere Agilität im Kommunikationsprozess zwischen Banken und Kunden.

Dank der Analyse des Verbraucherverhaltens kann künstliche Intelligenz auch Fortschritte in den Marketingabteilungen und bei der Produktentwicklung bringen: Diese Technologie ermöglicht es den Unternehmen, die Nutzer im Detail zu verstehen, um die Kundenerfahrung zu verbessern, indem sie die Produkte anbieten, die ihren Bedürfnissen am besten entsprechen. Ein Beispiel dafür sind Robo-Advisors, automatische Finanzberater, die auf der Grundlage der persönlichen Daten des Nutzers Finanzprodukte und -dienstleistungen anbieten.

Eine der größten Stärken der KI im Finanzbereich ist die Möglichkeit, das Risiko der Handlungen der Nutzer zu bewerten. Dank aller Informationen, die durch Big Data erfasst werden, können Banken den Kunden bei der Vergabe eines Kredits oder bei der Vermeidung von Zahlungsausfällen auf personalisierte Weise bewerten.

Verbesserung der Sicherheit und der internen Prozesse

Finanzinstitute und Fintech-Unternehmen haben sich ebenfalls der KI zugewandt, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, die Sicherheit zu erhöhen und die damit verbundenen Kosten zu senken.

Dank Technologien wie der Digitalisierung, der biometrischen Authentifizierung oder der Dokumentenprüfung können Unternehmen Prozesse automatisieren.

Ein weiteres großes Thema im Bereich KI ist die Betrugsbekämpfung. Aus diesem Grund entwickeln Unternehmen Anwendungen, die das Kundenverhalten, d. h. die Art und Weise, wie Kunden mit ihrer Bank interagieren, erforschen, um mögliche Betrugsmuster zu erkennen.

Auch bei der Bewertung von Immobilien kommt KI zum Einsatz, da die fortschrittliche Technologie die Preisberechnung von Immobilien anhand ihrer Eigenschaften, ihres Standorts usw. ermöglicht.

Schließlich werden KI-Systeme in die Finanzaufsicht einbezogen, um die Einhaltung aller Vorschriften zu überwachen und Echtzeitprognosen zur Verbesserung der Geldpolitik zu entwickeln.

Verbesserungen bei Schadenregulierungen

Eine der wertvollsten Anwendungen von KI ist die Schadenbearbeitung, die eine der größten Schwachstellen eines jeden Unternehmens darstellt. Die Kunden wünschen sich Flexibilität bei diesen Verfahren, damit die Unternehmen ihre Ansprüche in kürzester Zeit günstig abwickeln können.

Aus diesem Grund muss es eines der Hauptziele des Bankensektors sein, einen guten Schadenservice anzubieten.

Eine der möglichen Anwendungen von künstlicher Intelligenz ist die Vorhersage möglicher Transaktionen, die abgelehnt oder rückgängig gemacht werden könnten.

Die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer Anspruchs liefert Informationen über die auslösenden Faktoren, die für die Verbesserung des Nutzerdienstes und die Beratung der Kunden über die sichersten Transaktionen von wesentlicher Bedeutung sind.

Ein weiterer Vorteil der KI ist die Optimierung der Ressourcen, indem die kritischsten und am wenigsten aufwendig zu bearbeitenden Schadenfälle untersucht werden. Bei der Anmeldung eines Schadens wünscht sich der Kunde Schnelligkeit und Agilität, was durch Chatbots erreicht werden kann, die kürzere Wartezeiten am Telefon ermöglichen und alle für die Bearbeitung des Schadens erforderlichen Daten erfassen. Der Einsatz von KI-gestützter Suche wiederum kann die Erfassung von Kundeninformationen optimieren, ohne dass der Kunde wiederholt kontaktiert werden muss.

Letztendlich kann KI die Lösung für Beschwerden und ein Ausgangspunkt für die Verbesserung des Kundendienstes und den Aufbau von Kundenloyalität sein.

Wie könnte die KI-Bank der Zukunft aussehen?

Über alle Branchen hinweg ist künstliche Intelligenz ein bedeutender Treiber für den Zugriff auf Echtzeitdaten, die Verbesserung der Effizienz und der Konnektivität in Unternehmen.

KI erweitert ihren Horizont in Finanzdienstleistungen , indem sie die durch die Digitalisierung des Bankensektors verursachten Herausforderungen angeht und zahlreiche Vorteile bietet.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Bankwesen konzentriert sich darauf, intelligenter zu werden, Kundenwünsche zu antizipieren, Aufgaben zu automatisieren und an der Entscheidungsfindung mitzuwirken; personalisierter zu werden, jedem Kunden eine einzigartige Aufmerksamkeit zu bieten und sich anhand seines bisherigen Verhaltens an seine Bedürfnisse anzupassen.

Wie KI den Finanzsektor für den einzelnen Nutzer verändern wird.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Bank der Zukunft wirkt sich täglich auf die Kunden aus. Banken werden in der Lage sein, Kundenverhaltensmuster auch in nicht-finanziellen Anwendungen zu erkennen. Sie werden auch in der Lage sein, Zahlungsvorgänge durch Gesichtserkennung zu unterstützen und ihnen auf der Grundlage der erlangten Analysen maßgeschneiderte Produkte oder Dienstleistungen anzubieten.

Die Bank wird in der Lage sein, personalisierte Anwendungen für ihre Portfolios zu entwickeln, z. B. für die Verwaltung von Zahlungen oder Ersparnissen, wobei der Kunde durch „Augmented Reality“ eine Zusammenfassung seiner finanziellen Aktivitäten erhält und an die Zahlung seiner Rechnungen erinnert wird.

Letztendlich wird der Kunde Zugang zu Anwendungen haben, die ihm die für sein Profil am besten geeigneten Anlagen empfehlen.

Wie KI den Finanzsektor in kleinen und mittleren Unternehmen verändern wird

In kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) wird die Bank der Zukunft in der Lage sein, personalisierte Kredite einzuräumen, die auf den Cashflows und den Statistiken und Bedürfnissen des Unternehmens basieren.

Über Fragebögen werden KI-Anwendungen in der Lage sein, Gesichtsausdrücke zu erkennen oder sich auf biometrische Sensoren zu stützen, um den Kredit zu genehmigen.

Banken werden auch in der Lage sein, Anwendungen zu entwickeln, die Unternehmen bei der Unternehmensführung beraten, z. B. bei Bestellungen, Lagerbeständen oder Inventuren, und an ausstehende Zahlungen erinnern.

Eine weitere Aufgabe der Banken wird darin bestehen, dank der riesigen Datenmengen, auf die sie zugreifen können, die besten Lieferanten und Käufer ausfindig zu machen.

Über Bankplattformen kann das Unternehmen alle Finanzinformationen hochladen, indem es Rechnungen und Dokumente zur Überprüfung und Genehmigung freigibt.

Schließlich hat das Unternehmen Zugang zu einem virtuellen Assistenten, der alle Zweifel beseitigt und bei der Abwicklung hilft.

Wie wir gesehen haben, wird die zunehmende KI-Integration in den Banken die Branche nachhaltig beeinflussen. Künstliche Intelligenz ist heute nicht nur eine Realität, sondern entwickelt sich zu einem der wichtigsten Entwicklungspfade für Unternehmen. 

Obwohl noch viel Entwicklungsarbeit nötig ist, um die bestehenden Herausforderungen zu überwinden, nehmen die Finanzinstitute sie tatsächlich an. Die Banken entdecken die Fortschritte, die die Technologie mit sich bringen kann, und müssen den Kurs beibehalten, um von den Vorteilen zu profitieren, die KI bieten kann. 

Verweise

https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/ai-bank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge

https://www.tcs.com/ai-adoption-banking-financial-services

https://thefinancialbrand.com/130853/data-ai-transforming-banking-cx/https://thefinancialbrand.com/130853/data-ai-transforming-banking-cx/

https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report

https://www.forbes.com/sites/vmware/2021/07/26/how-ai-is-powering-modern-banking-transformation/?sh=7e7a88a85700

https://www.ibm.com/blogs/ibm-canada/2022/02/artificial-intelligence-is-transforming-the-financial-services-sector/

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-ai-transforming-future-of-banking.pdf

Beispiel für die Bearbeitung von Ansprüchen aus dem Bankwesen

Ein Beispiel für das Zusammentreffen dieser Merkmale ist der gesamte Ablauf der Anspruchsbearbeitung. Beginnen wir damit, dass ein Kunde eine mit seiner Kreditkarte getätigte Ausgabe ablehnt. Es gibt mehrere Beschlüsse und Schritte in diesem Prozess, aber die folgenden sind einige der wichtigsten:

  • Können wir vorausschauend und proaktiv handeln und versuchen, dem Kunden mitzuteilen, dass eine Transaktion wahrscheinlich abgelehnt wird, um sie im Vorfeld zu validieren? Wir würden KI einsetzen, um diese Wahrscheinlichkeit spontan zu generieren
  • Wenn der Kunde einen Anspruch erhebt, können wir ihn asynchron lösen, so dass der Kunde nicht in der Warteschleife oder am Telefon sein muss, und zwar über eine dialogorientierte Schnittstelle, die Informationen abfragt und den Status des Prozesses währenddessen aktualisiert? KI-fähige Chatbots können uns den größten Teil des Weges dorthin abnehmen
  • Können wir der Bank dabei helfen, die kritischsten, am ehesten rückgängig zu machenden, zeitkritischsten und mit dem geringsten Aufwand zu lösenden Ansprüche zu identifizieren? Wenn wir diese Art von Bewertung intern mit Hilfe von KI erstellen, können wir unsere Ressourcen optimieren und die Streitfälle, die wir ausfechten wollen, strategisch auswählen
  • Müssen wir wirklich Kunden und Händler um viele Informationen bitten, wenn wir diese wahrscheinlich in unseren Systemen haben? Könnten wir nicht eine KI-gestützte Suche einleiten, um die benötigten Informationen zu finden und den Fall mit dem geringsten Aufwand zu lösen?
  • Wenn wir die Wahrscheinlichkeit eines Anspruchs vorhersagen können, können wir das Modell für die wichtigsten auslösenden Faktoren belegen und die Händler darüber informieren, wie sie sicherstellen können, dass sie nicht mit einem Anspruch konfrontiert werden, und können unsere Kunden bei sicheren Transaktionen beraten und die Kommunikation steuern. Wir könnten einen „Vertrauensindikator“ für Händler und Kunden erstellen und für diese differenzierte Werbeaktionen anbieten.

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