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Rolle der KI-Technologien in der Entwicklung der Banken und FinTech-Startups

Die Finanzindustrie war eine der ersten Industriebranchen, die die Stärken der künstlichen Intelligenz übernommen und genutzt hat. Die jährlichen Haushalte großer Banken, die sich auf Milliarden von Euro belaufen, können mit den Staatshaushalten einiger Entwicklungsländer verglichen werden. Deshalb wird es erwartet, dass gerade Banken und Finanzinstitute die Haupttreiber für KI-Forschung und -Entwicklung in FinTech sein werden. Darüber hinaus werden sie dazu beitragen, die KI-Wissenslücken in anderen Branchen zu überbrücken und das Ökosystem der FinTech-Startups zu unterstützen. 

Die größten und erfolgreichsten Kreditorganisationen verfügen bereits über offizielle gut entwickelte KI-Strategien.

Von den meisten dieser Strategien wird das Gründen interner oder ausgelagerter KI-Abteilungen bzw. -Teams vorausgesetzt. Im neulich veröffentlichen Autonomous Research wurde vorhergesagt, dass die Verwendung der KI-Technologien den Banken bis 2030 ermöglicht, die Betriebskosten um 22% zu senken. Über 1 Billion US-Dollar der heutigen Kostenstruktur für Finanzdienstleistungen werden durch maschinelles Lernen und KI ersetzt. 

Gleichzeitig stehen große Banken vor einem dramatischen Problem: Ihnen fehlen hoch qualifizierte KI-Entwicklern, -Forscher, -Praktiker und Datenanalysespezialisten. Der Mangel an Fachleuten führt dazu, dass die Entwicklung der Technologie in vielen Branchen verlangsamt wird, wobei FinTech am meisten beschädigt wird.

Die vorherige Etappe in der Verbreitung von FinTech-Startups und Kundenanwendungen auf dem Gebiet der Finanzdienstleistungen war von Smartphones bestimmt. Etwa zur selben Zeit erschien der Begriff selbst. Smartphones ermöglichten den FinTech-Projekten und führenden Banken, die Vorteile der Standortbestimmung, Verschlüsselung, digitalen Signatur, des sicheren Fernzugriffs usw. zu nutzen. Durch die Entwicklung öffentlicher und privater Cloud-Computing-Plattformen wurde die Arbeit mit Finanzdaten zu vereinfacht und erleichtert. 

Künstliche Intelligenz und Finanztechnologie: glücklich verheiratet?

Eine neue Etappe in der Entwicklung der Anwendungen und Diensten auf dem Finanzmarkt wurde von KI hervorgebracht. Wie bekannt ist KI in der Lage, unstrukturierte Daten wie Bilder, Präsentationen, Video, Audio, Ort und Zeitreihen perfekt zu verarbeiten.  Deshalb bieten die bereits vorhandenen KI-basierten Lösungen viele Möglichkeiten: Mit ihrer Hilfe kann der Betrug erkannt, die Kreditwürdigkeit und Risiken bewertet sowie eine Person auf Basis ihrer digitalen Fußspuren identifiziert werden. Im Versicherungsbereich dienen sie zum Erkennen der Versicherungsbetrüge, Automatisieren der Schadensfälle und Verbessern des Risikomanagements.

Die KI-gesteuerten Chatbots, über die in letzten Jahren sehr viel gesprochen wird, tragen dazu bei, dass das Nutzererlebnis in Echtzeit und auf die effizienteste Weise überhaupt personalisiert werden kann. Dadurch können Banken den nächsten Reifegrad in ihren Kundenbeziehungen und –erlebnissen erreichen.

Zum Schluss sind virtuelle Assistenten zu nennen. Dies ist eine weitere KI-Produktkategorie, die sich großer Beliebtheit bei Banken und Finanzunternehmen erfreuen, und genau wie Bots hilft, den Benutzer durch die Dienstleistungen und Produkte der Bank zu führen und somit die Reise des Nutzers zu verbessern, Einblicke zu geben und gezielte Handlungsaufforderungen zur Steigerung der Zielkonversation zu setzen. 

Verschaffen wir uns einen kurzen Überblick über einige der spannendsten KI-Initiativen, die von Banken und Finanzinstituten gestartet wurden.

Wirksamer Einsatz der KI-Technologien von Banken

JP Morgan setzt KI zur Automatisierung der Analyse von Kreditverträgen ein. Vor kurzem hat JP Morgan ein neues Programm namens COIN implementiert, das für Contract Intelligence steht. Diese Plattform ermöglicht den Benutzern, die Verträge zu analysieren, die wichtigsten Bedingungen sowie kritische Daten hervorzuheben. Bisher haben Bankangestellten jedes Jahr insgesamt 360.000 Arbeitsstunden damit verbracht, diese banalen Aufgaben zu erledigen.

Wells Fargo kündigte die Schaffung eines speziellen KI-Teams an, das sich mit der Entwicklung der innovativen Zahlungstechnologien und Verbesserung der Dienstleistungen für seine Firmenkunden beschäftigen wird. Eine besondere Aufgabe des KI-Teams von Wells Fargo besteht in der Entwicklung der Technologien, die der Bank ermöglichen sollten, einen persönlicheren Online-Kundenservice zu bieten.

Zu den aktuellen Projekten, an denen das KI-Team im Auftrag von Bank arbeitet, zählen Systeme, die einen Zahlungsbetrug oder Fehlverhalten von Mitarbeitern erkennen können, sowie Technologien, die Kunden persönlichere Empfehlungen zu verschiedenen Finanzprodukten geben können.

Die Bank of America entwickelte einen KI-basierten virtuellen Finanzassistenten namens Erica. Dies ist ein Chatbot, der bereits den 25 Millionen Mobilfunkkunden der Bank in der BofA-App kostenlos zur Verfügung steht. Erica ist KI-gesteuert und kombiniert prädiktive Analysen und natürliche Sprache, um BofA-Kunden den Zugriff auf Kontostandsinformationen, den Geldtransfer zwischen Konten, das Geldsenden mit Zelle und die Planung von Besprechungen in Finanzzentren zu erleichtern. Kunden können mit Erica auf jede beliebige Weise interagieren, einschließlich Sprachbefehlen, SMS oder Tippen auf Optionen auf dem Bildschirm ihres Telefons. 

CityBank legt einen besonderen Wert auf die Entwicklung und das Investieren in die KI-basierten Startups und Projekte, die mithilfe der KI Betrüge im Online-Banking aufdecken und bekämpfen sollen. Sie hat beispielsweise in ein datenwissenschaftliches Unternehmen Feedzai investiert, das maschinelles Lernen in Echtzeit verwendet, um auf Grund der Analyse der Big Data betrügerische Zahlungstransaktionen zu identifizieren und das Risiko in der Finanzindustrie zu minimieren. Ein weiteres Beispiel ist eine persönliche Finanzapp Clarity Money, das maschinelles Lernen mit KI kombiniert, um ein Produkt zu entwickeln, mit dem Kunden ihre Finanzen verwalten können. Diese App begleitet Kunden auf ihren finanziellen Reisen und helfen ihnen dabei, klügere Entscheidungen in Bezug auf Budgetierung, Geldmanagement und Ausgaben zu treffen. 

Laut einer Pressemitteilung „passt die Methode des maschinellen Lernens von Feedzai die Kontrollen automatisch an, um Abweichungen und Änderungen im Zahlungsverhalten der Kunden zu überwachen. Auf diese Art und Weise wird die Analyse und das Identifizieren potenzieller Anomalien bei betroffenen Zahlungen noch vor dem Senden zur Abwicklung ermöglicht. Dies wird unter Gewährleistung einer schnellen und effizienten Zahlungsabwicklung erfolgen.“ CitiBank rechnet damit, dass ihre innovative Lösung dieses Jahr auf den Markt gebracht wird. 

Wie wird KI von FinTech-Startups eingesetzt?

Die Finanzdienstleistungsbranche ist bei Startups sehr beliebt. Während sich einige von Startups bemühen, eine Revolution im traditionellen Bankwesen zu machen, versuchen andere, Banken dabei zu helfen, ihre Leistungen mit neuen und fortschrittlichen Produkten zu erweitern und verbessern. Die KI-Anwendungsfälle aus einer FinTech-Startup-Welt umfassen beispielsweise Betrugserkennungs- und Beratungsdienste, persönliches Finanzmanagement, Transaktionenunterstützung und so weiter.

Beim Vergleichen des Verbraucherverhaltens mit zahlreichen historischen Daten können kleinste Details gefunden und Cyberbetrüge im Voraus verhindert werden. KI-Tools sammeln Daten und erhalten Aktualisierungen, deshalb werden sie kontinuierlich trainiert und verbessert.

Anhand der KI-basierten Beratungsroboter können Risiken für Kunden verringert werden, da sie in der Lage sind, geeignete Finanzprodukte und -objekte für Investitionen über eine große Menge von Informationsquellen zu empfehlen.

Ein besonders vielversprechender Bereich für FinTech-Startups ist persönliches Finanzmanagement. Die erfolgreichen Startups hier sind Online-Budgetplaner Mint und persönlicher Finanzmanager Wallet.

Diese Plattformen erfüllen folgende Aufgaben: Sammeln von Informationen über persönliche Finanzen, Verwalten von Daten über die Zeit und Treffen von fundierten Entscheidungen und Empfehlungen. Einer ihrer Vorteile ist eine bequeme Bedienung. Darüber hinaus sind sie bei denjenigen Verbrauchern beliebt, die zuvor ungenügend Geduld hatten, ihre Finanzen zu kontrollieren.

Einige der vielversprechendsten KI-Startups im Finanzbereich

DreamQuark entwickelt eine Softwareplattform, die den Einsatz künstlicher Intelligenz demokratisiert und dem Entwickeln und Entwerfen von KI-Anwendungen speziell für den Banken- und Versicherungsbereich dient. Die Lösung deckt alle ihre Hauptaktivitäten mit dedizierten Anwendungen ab, wie Kundensegmentierung, Targeting, Underwriting, Kreditbewertung, Vermögensverwaltung, Bekämpfung von Geldwäsche, Betrug, Mahnwesen, Zufriedenheit und Kundenbindung.

Alpaka kombiniert menschliche Ressourcen und KI, um eine neue Kollaborationsplattform für globale Kapitalmärkte zu entwickeln, und bietet einzigartige KI-basierte Marktvorhersage-Lösungen für globale Finanzinstitute. Für ihre Marktprognosemodelle wird ein detailliertes hochfrequentes Datentraining (maschinelles Lernen) verwendet, wodurch typische Szenarien erkannt werden, die die Preisänderungen andeuten. Für eine schnelle, skalierbare Datenspeicherung bietet Alpaka MarketStore. Dies ist ein OpenSource-Datenbankserver, der umfassend für Finanzzeitreihendaten optimiert ist.

DataVisor bietet die weltweit fortschrittlichsten KI-basierte Lösungen, um Betrüge und andere Finanzverbrechen aufzudecken und Unternehmen vor Betrug und Missbrauch zu schützen. Das Unternehmen verwendet unüberwachtes maschinelles Lernen, um moderne, hochentwickelte Cyberangriffe zu erkennen und zu verhindern. Infolgedessen sind die Leistungen der Unternehmen, die DataVisor-Produkte einsetzen, 50% effizienter ist als die der Wettbewerber.

Quantexa ist ein Big-Data-Analyseunternehmen, das umsetzbare Informationen im Kampf gegen Finanzkriminalität und Kundenerkenntnisse liefert. Es verwendet die neuesten Entwicklungen in Big Data und KI, um Ausfallrisiken vorherzusagen, Betrug proaktiv aufzudecken, Geldwäsche zu verhindern, Profile von skrupellosen Akteuren und vertrauenswürdigen Kunden zu erstellen sowie die Verbindungen zwischen ihnen zu beschreiben.

Dank der FinTech haben die Banken gelernt, benutzerzentrisch zu sein und zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren

Verglichen mit Tesla, die heutzutage mehr als nur ein Fahrzeug wahrgenommen wird, werden auch die Bankdienstleistungen zu ganzen Ökosystemen. Als Benutzer sind wir in glücklicher Lage, dass jemand derzeit einen neuen Roboterberater entwickelt, der Ihnen mitteilt, worin Sie ihr Geld investieren sollen, und der die Stimme Ihres Vaters verwendet, um die Empfehlung so persönlich wie möglich zu gestalten. Auf diese Weise hilft künstliche Intelligenz Banken und FinTech-Startups, einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und einen Unterschied in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit zu machen.

Sollten Sie Fragen oder weitere Anregungen dazu haben, wie KI Banken und Startups helfen kann, so können Sie sich an das Team von AI-United.de per Mail oder Q&A wenden.

Quelle
AI-United-Redaktion

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