KI für Banken

KI für Banken

Bereits seit einigen Jahren setzen auch Bankenvermehrt auf KI. Das ist wenig überraschend. Denn der wirtschaftliche Nutzen, den Machine Learning und KI Systeme für Finanzinstitute bereithalten, ist enorm.

Seien es die Gewinnung neuer Erkenntnisse ausbereits vorhandenen Kundendaten oder die Automatisierung verschiedener Prozesseim Tagesgeschäft – die Chancen, die künstliche Intelligenz Banken bietet, sindvielfältig. Es ist daher nur eine Frage der Zeit, bis KI Anwendungen auch dieBankenbranche gravierend verändern werden.

Anwendungsmöglichkeiten von KI in Banken

Im Bankensektor bietet sich der Einsatz von künstlicher Intelligenz in einer Reihe unterschiedlicher Bereiche an, wo er unter anderem zu einer verbesserten Customer Experience (Kundenerfahrung) und einer verstärkten Automatisierungbeitragen kann.

Mögliche Einsatzbereiche von KI in Banken:

  • Automatisierte Personalisierung;
  • Reduzierung manueller Eingriffe;
  • Analyse von Kundendaten;
  • Verbesserung des Risiko- und Compliance-Managements;
  • Vermeidung von Störungen in der IT.
Automatisierte Personalisierung

Was fürden gewöhnlichen E-Commerce gilt, gilt ebenso für Banken. Auch hier können KI und Machine Learning dazu beitragen, die Kundenerfahrung zu verbessern. So ist es dank künstlicher Intelligenz zum Beispiel möglich, Bankkunden automatischjene Inhalte und Angebote anzuzeigen, an denen sie vermutlich am meisten interessiert sind.

Reduzierung manueller Eingriffe

Ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz für Banken eine deutliche Effizienzsteigerung verspricht, ist die Automatisierung von Prozessen, diebislang in großen Teilen manuell erledigt wurden. Dank Robotic Process Automation (RPA) und KI lässt sich in Banken an vielen Stellen das Eingreifeneines Mitarbeiters überflüssig machen.

Analyse von Kundendaten
Analyse von Kundendaten

KI ermöglicht es Banken, die Daten ihrer Kunden umfassend auszuwerten und auf Basis dieser Analyse wahrscheinliche Interaktionen vorherzusagen. Dies können beispielsweise Prognosen zur möglichen Abwanderung (Churn-Analyse) oder den Wünschen von Kunden sein. Ebenso ist es denkbar, dass KI künftig verstärkt fürden automatisierten Wertpapierhandel oder auch in der Kreditberatung eingesetzt wird.

Verbesserung des Risiko- und Compliance-Managements

Eine weitere Anwendungsmöglichkeit von KI bietet sich Banken im Bereich ihres Risiko-Managements. Dort kann künstliche Intelligenz beispielsweise dazu genutzt werden False Positives, also Vorgänge, die irrtümlicherweise als verdächtig oder illegal eingestuft wurden, automatisch zu erkennen. Das britische Finanzinstitut HSBC nutzt KI bereits dafür.

Vermeidung von Störungen in der IT

Nicht zuletzt ergibt sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zudem die Möglichkeit, mögliche Störungen und Fehler in der IT frühzeitig zu erkennen und so drohende Ausfälle zu vermeiden.

Amelia: KI für den IT-Support

Amelia ist die digitale Assistentin, die den Mitarbeitern von Credit Suisse mithilfe von KI dabei hilft, IT-Probleme zu lösen. Zwar kann der Chatbot längst noch nicht alles lösen. Doch wenn er ein Problem lösen kann, erledigt er das schnell und zuverlässig. Innerhalb von fünf Monaten konnte Amelia rund 18.000 Supportanfragen abwickeln.

Dank Machine Learning ist sie zudem dazu in der Lage, sich neues Wissen anzueignen, welches sie dann bei künftigen Supportanfragen anwenden kann.

Auch wenn ein Chatbot für den hausinternen IT-Support sicherlich nicht zu den eigentlichen Kerngeschäften einer Bank gehört, zeigt dieses Beispiel dennoch sehr gut, welches Potenzial in KI steckt und wie die Technologie immer wichtiger für den Geschäftsalltag wird.

Warum Banken auf KI setzen sollten

KI und Machine Learning Systeme bieten für den Bankensektor großes Potential. Auf der einen Seite können die Technologiendabei helfen die Kundenerfahrung zu verbessern sowie mithilfe vonpersonalisierten Angeboten den Umsatz zu steigern.

Auf der anderen Seite können KI Lösungen dazu beitragen, Prozesse durch Automatisierungen effizienter zu gestalten und so die Kosten in erheblichem Umfang zu reduzieren.

Für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit wird es daher entscheidend sein, inwieweit sich Banken dieser technologischen Entwicklung anpassen und KI Systeme in ihren Geschäftsprozessen zu ihrem Vorteil nutzen.

Bankersind sich der Bedeutung von KI bewusst

Bankersind

Im Bankensektor ist man sich der wachsenden Bedeutung von künstlicher Intelligenz und der Chancen, die sich daraus ergeben, bewusst.

Im Rahmen der Studie “Enhanced Bankers – TheImpact of AI”, welche die TABB Group im Auftrag von Squirro durchgeführt hat, gaben 83 Prozent der Befragten an, dass die Einsatzmöglichkeiten von KI und Machine Learning bereits geprüft wurden. Bei immerhin 67 Prozent kommen die Technologien sogar schon zum Einsatz.

Gleichzeitig zeigte die Studie aber auch, dass sich viele Entscheider in der Branche noch unsicher sind und nicht so recht wissen, wie KI die Prozesse in ihrem Unternehmen eigentlich genau optimieren soll.

Nichtsdestotrotz zeigen die Studienergebnisse ganzdeutlich, dass der Trend zum Einsatz künstlicher Intelligenz auch in der Finanzbranche angekommen ist und in Zukunft noch deutlich zunehmen wird.

Maßgeschneiderte KI Lösungen für Banken

So wichtig die Themen künstliche Intelligenz und Machine Learning sein mögen, so komplex sind sie gleichzeitig auch. Um KI erfolgreich in Ihrem Unternehmen zu integrieren, benötigen Sie daher einen Partner, der das notwendige Know-How mitbringt.

Das Team von AI-United versteht sich in diesem Zusammenhang nicht nur auf die Technik, sondern verfügt gleichzeitig auch über langjährige Erfahrungen in der Geschäftswelt. Unsere Kunden können sich deshalb sicher sein, dass wir bei der Entwicklung von KI Systemen stets die Praxistauglichkeit im Blick behalten, sodass ein größtmöglicher Nutzen gewährleistet ist.

Gerne unterstützen wir Sie von der Beratung über die Planung bis hin zur Umsetzung dabei, KI und Machine Learning Systeme in Ihrem Bankhaus zu integrieren und so Ihre Geschäftsprozesse für die Zukunft zu rüsten.