KI im Banking – Wie Künstliche Intelligenz in Banken eingesetzt wird

Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) ist in fast jeder Branche zu einem kritischen Störfaktor geworden, und das Bankwesen ist da keine Ausnahme. Die Einführung von KI in Banking-Apps und -Dienstleistungen hat den Sektor kundenorientierter und technologisch relevanter gemacht.

KI-basierte Systeme können Banken helfen, Kosten zu senken, indem sie die Produktivität steigern und Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen treffen, die für einen menschlichen Agenten unergründlich sind. Außerdem sind intelligente Algorithmen in der Lage, Anomalien und betrügerische Informationen in Sekundenschnelle zu erkennen.

Einem Bericht von Business Insider zufolge sind sich fast 80 % der Banken der potenziellen Vorteile bewusst, die KI für ihren Sektor bietet. Ein anderer Bericht legt nahe, dass Banken bis 2023 voraussichtlich 447 Milliarden US-Dollar durch den Einsatz von KI-Apps einsparen werden.

Diese Zahlen zeigen, dass sich der Banken- und Finanzsektor schnell in Richtung KI bewegt, um Effizienz, Service, Produktivität und ROI zu verbessern und Kosten zu senken.

In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Anwendungen von KI im Finanz- und Bankensektor herausfinden und wie diese Technologie mit ihren außergewöhnlichen Vorteilen das Kundenerlebnis neu definiert.

Anwendungen von KI im Bank- und Finanzwesen

Technologien der künstlichen Intelligenz sind zu einem festen Bestandteil der Welt geworden, in der wir leben, und Banken haben damit begonnen, diese Technologien in großem Umfang in ihre Produkte und Dienstleistungen zu integrieren, um relevant zu bleiben.

Hier sind einige wichtige KI-Anwendungen in der Bankenbranche, durch die Sie die zahlreichen Vorteile der Technologie nutzen können. Tauchen wir also ein!

Cybersicherheit und Betrugserkennung

Jeden Tag finden riesige Mengen digitaler Transaktionen statt, wenn Benutzer Rechnungen bezahlen, Geld abheben, Schecks einzahlen und vieles mehr über Apps oder Online-Konten erledigen. Daher besteht für den Bankensektor ein zunehmender Bedarf, seine Bemühungen um Cybersicherheit und Betrugserkennung zu verstärken.

Hier kommt künstliche Intelligenz im Banking ins Spiel. KI kann Banken dabei helfen, die Sicherheit von Online-Finanzierungen zu verbessern, Lücken in ihren Systemen aufzuspüren und Risiken zu minimieren. KI und maschinelles Lernen können betrügerische Aktivitäten leicht erkennen und Kunden sowie Banken warnen.

Beispielsweise hat die Danske Bank, Dänemarks größte Bank, einen Betrugserkennungsalgorithmus implementiert, um ihr altes regelbasiertes Betrugserkennungssystem zu ersetzen. Dieses Deep-Learning-Tool erhöhte die Betrugserkennungsfähigkeit der Bank um 50 % und reduzierte Fehlalarme um 60 %. Das System automatisierte auch viele wichtige Entscheidungen und leitete einige Fälle zur weiteren Untersuchung an menschliche Analysten weiter.

KI kann Banken auch dabei helfen, Cyber-Bedrohungen zu bewältigen. Im Jahr 2019 entfielen 29 % aller Cyberangriffe auf den Finanzsektor , was ihn zur am stärksten angegriffenen Branche macht. Mit den kontinuierlichen Überwachungsfunktionen der künstlichen Intelligenz in Finanzdienstleistungsunternehmen können die Banken auf potenzielle Cyberangriffe reagieren, bevor sie Mitarbeiter, Kunden oder interne Systeme betreffen.

Chatbots

Chatbots sind zweifellos eines der besten Beispiele für praktische Anwendungen von künstlicher Intelligenz im Bankwesen . Einmal eingesetzt, können sie im Gegensatz zu Menschen mit festen Arbeitszeiten rund um die Uhr arbeiten.

Darüber hinaus lernen sie ständig etwas über das Nutzungsverhalten eines bestimmten Kunden. Es hilft ihnen, die Anforderungen eines Benutzers auf effiziente Weise zu verstehen.

Durch die Integration von Chatbots in Banking-Apps können die Banken sicherstellen, dass sie rund um die Uhr für ihre Kunden erreichbar sind. Darüber hinaus sind Chatbots durch das Verständnis des Kundenverhaltens in der Lage, einen personalisierten Kundensupport anzubieten und entsprechende Finanzdienstleistungen und -produkte zu empfehlen.

Eines der besten Beispiele für KI-Chatbots in Banking -Apps ist Erica, eine virtuelle Assistentin der Bank of America. Dieser KI-Chatbot kann Aufgaben wie die Reduzierung von Kreditkartenschulden und Kartensicherheitsupdates erledigen. Erica hat 2019 über 50 Millionen Kundenanfragen bearbeitet.

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Kredit- und Kreditentscheidungen

Banken haben damit begonnen , KI-basierte Systeme zu integrieren, um fundiertere, sicherere und profitablere Kredit- und Kreditentscheidungen zu treffen. Derzeit beschränken sich viele Banken noch zu sehr auf die Verwendung von Kredithistorie, Kredit-Scores und Kundenreferenzen, um die Kreditwürdigkeit einer Person oder eines Unternehmens zu bestimmen.

Man kann jedoch nicht leugnen, dass diese Kreditauskunftssysteme oft mit Fehlern, fehlenden realen Transaktionshistorien und falschen Klassifizierungen von Gläubigern gespickt sind.

Ein KI-basiertes Kredit- und Kreditsystem kann das Verhalten und die Muster von Kunden mit begrenzter Kredithistorie untersuchen, um ihre Kreditwürdigkeit zu bestimmen. Außerdem sendet das System Warnungen an Banken über bestimmte Verhaltensweisen, die die Ausfallwahrscheinlichkeit erhöhen können.

Markttrends verfolgen

Künstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen hilft Banken, große Datenmengen zu verarbeiten und die neuesten Markttrends, Währungen und Aktien vorherzusagen. Fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens helfen dabei, die Marktstimmung zu bewerten und Anlageoptionen vorzuschlagen.

KI für das Bankwesen schlägt auch den besten Zeitpunkt für die Investition in Aktien vor und warnt, wenn ein potenzielles Risiko besteht. Aufgrund ihrer hohen Datenverarbeitungskapazität trägt diese neue Technologie auch dazu bei, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und den Handel sowohl für Banken als auch für ihre Kunden bequemer zu machen.

Datensammlung und Analyse

Bank- und Finanzinstitute erfassen jeden Tag Millionen von Transaktionen. Da die Menge an generierten Informationen enorm ist, wird ihre Sammlung und Registrierung zu einer überwältigenden Aufgabe für die Mitarbeiter. Das fehlerfreie Strukturieren und Aufzeichnen einer so großen Datenmenge wird unmöglich.

In solchen Szenarien können KI-basierte innovative Lösungen bei der effizienten Datenerfassung und -analyse helfen . Dies wiederum verbessert die allgemeine Benutzererfahrung. Die Informationen können auch verwendet werden, um Betrug aufzudecken oder Kreditentscheidungen zu treffen.

Kundenerfahrung

Kunden sind ständig auf der Suche nach einem besseren Erlebnis und Komfort. Beispielsweise waren Geldautomaten ein Erfolg, da Kunden auch dann wichtige Dienste zum Einzahlen und Abheben von Geld in Anspruch nehmen konnten, wenn die Banken geschlossen waren.

Dieses Maß an Komfort hat nur zu weiteren Innovationen geführt. Kunden können jetzt Bankkonten bequem von zu Hause aus mit ihrem Smartphone eröffnen.

Die Integration künstlicher Intelligenz in Bank- und Finanzdienstleistungen wird das Verbrauchererlebnis weiter verbessern und den Komfort für die Benutzer erhöhen. Die KI-Technologie reduziert die Zeit, die benötigt wird, um Know Your Customer (KYC)-Informationen aufzuzeichnen und Fehler zu beseitigen. Darüber hinaus können neue Produkte und Finanzangebote rechtzeitig veröffentlicht werden.

Die Berechtigung für Fälle wie die Beantragung eines Privatdarlehens oder Kredits wird mithilfe von KI automatisiert, was bedeutet, dass Kunden den Aufwand vermeiden können, den gesamten Prozess manuell zu durchlaufen. Darüber hinaus kann KI-basierte Software die Genehmigungszeiten für Einrichtungen wie die Kreditauszahlung verkürzen.

KI-Banking hilft auch dabei, Kundeninformationen genau zu erfassen, um Konten fehlerfrei einzurichten und so ein reibungsloses Erlebnis für die Kunden zu gewährleisten.

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Risikomanagement

Externe globale Faktoren wie Währungsschwankungen, Naturkatastrophen oder politische Unruhen haben schwerwiegende Auswirkungen auf die Banken- und Finanzbranche. In solch volatilen Zeiten ist es entscheidend, Geschäftsentscheidungen besonders vorsichtig zu treffen. KI-gesteuerte Analysen können ein einigermaßen klares Bild davon vermitteln, was kommen wird, und Ihnen dabei helfen, vorbereitet zu bleiben und rechtzeitig Entscheidungen zu treffen.

KI hilft auch bei der Suche nach riskanten Anwendungen, indem sie die Wahrscheinlichkeit bewertet, dass ein Kunde einen Kredit nicht zurückzahlen kann. Es sagt dieses zukünftige Verhalten voraus, indem es vergangene Verhaltensmuster und Smartphone-Daten analysiert.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Das Bankwesen ist weltweit einer der am stärksten regulierten Wirtschaftszweige. Regierungen nutzen ihre Aufsichtsbehörden, um sicherzustellen, dass Bankkunden Banken nicht zur Begehung von Finanzkriminalität einsetzen und dass Banken akzeptable Risikoprofile haben, um groß angelegte Zahlungsausfälle zu vermeiden.

In den meisten Fällen unterhalten Banken ein internes Compliance-Team, um sich mit diesen Problemen zu befassen, aber diese Prozesse nehmen viel mehr Zeit in Anspruch und erfordern enorme Investitionen, wenn sie manuell durchgeführt werden. Auch die Compliance-Vorschriften unterliegen häufigen Änderungen, und Banken müssen ihre Prozesse und Arbeitsabläufe gemäß diesen Vorschriften ständig aktualisieren.

AI verwendet Deep Learning und NLP, um neue Compliance-Anforderungen für Finanzinstitute zu lesen und ihren Entscheidungsprozess zu verbessern. Auch wenn KI-Banking einen Compliance-Analysten nicht ersetzen kann, kann es ihre Abläufe schneller und effizienter machen.

Vorausschauende Analytik

Einer der häufigsten Anwendungsfälle von KI sind semantische und natürliche Sprachanwendungen für allgemeine Zwecke sowie breit angelegte prädiktive Analysen . KI kann bestimmte Muster und Korrelationen in den Daten erkennen, die herkömmliche Technologien bisher nicht erkennen konnten.

Diese Muster können auf ungenutzte Verkaufschancen, Cross-Selling-Möglichkeiten oder sogar Kennzahlen rund um Betriebsdaten hinweisen, was zu direkten Auswirkungen auf den Umsatz führt.

Prozessautomatisierung

Robotic Process Automation (RPA) -Algorithmen erhöhen die betriebliche Effizienz und Genauigkeit und senken die Kosten, indem sie zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Dies ermöglicht es den Benutzern auch, sich auf komplexere Prozesse zu konzentrieren, die eine menschliche Beteiligung erfordern.

Ab heute nutzen Bankinstitute RPA erfolgreich, um die Transaktionsgeschwindigkeit zu steigern und die Effizienz zu steigern. Beispielsweise prüft die CoiN-Technologie von JPMorgan Chase Dokumente viel schneller als Menschen und leitet daraus Daten ab.

Wie wird man eine AI-First-Bank?

Nachdem wir nun gesehen haben, wie KI im Bankwesen eingesetzt wird, werden wir uns in diesem Abschnitt mit den Schritten befassen, die Banken unternehmen können, um KI auf breiter Ebene einzuführen und ihre Prozesse weiterzuentwickeln, während sie den vier kritischen Faktoren – Menschen, Governance – gebührende Aufmerksamkeit schenken , Verfahren und Technologie.

Schritt 1: Entwickeln Sie eine KI-Strategie

Der KI-Implementierungsprozess beginnt mit der Entwicklung einer KI-Strategie auf Unternehmensebene unter Berücksichtigung der Ziele und Werte der Organisation.

Es ist von entscheidender Bedeutung, interne Marktforschung durchzuführen, um Lücken zwischen den Menschen und Prozessen zu finden, die die KI-Technologie schließen kann. Stellen Sie sicher, dass die KI-Strategie den Industriestandards und -vorschriften entspricht. Banken können auch die aktuellen internationalen Industriestandards bewerten.

Der letzte Schritt bei der Formulierung der KI-Strategie besteht darin, die internen Praktiken und Richtlinien in Bezug auf Talente, Daten, Infrastruktur und Algorithmen zu verfeinern, um klare Anweisungen und Leitlinien für die Einführung von KI in den verschiedenen Funktionseinheiten der Bank bereitzustellen.

Schritt 2: Planen Sie einen anwendungsfallgesteuerten Prozess

Der nächste Schritt besteht darin, die wertvollsten KI-Möglichkeiten zu identifizieren und sie an den Prozessen und Strategien der Bank auszurichten.

Banken müssen auch bewerten, inwieweit sie KI-Banking -Lösungen in ihre aktuellen oder geänderten betrieblichen Prozesse implementieren müssen.

Nachdem die potenziellen Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen im Bankwesen identifiziert wurden , sollten die Technologieteams Prüfungen auf Durchführbarkeit durchführen. Sie müssen alle Aspekte prüfen und Lücken für die Umsetzung identifizieren. Basierend auf ihrer Bewertung müssen sie die machbarsten Fälle auswählen.

Der letzte Schritt in der Planungsphase besteht darin, das KI-Talent herauszuarbeiten. Banken benötigen eine Reihe von Experten, Algorithmus-Programmierern oder Datenwissenschaftlern, um KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren. Wenn ihnen interne Experten fehlen, können sie auslagern oder mit einem Technologieanbieter zusammenarbeiten.

Schritt 3: Entwickeln und bereitstellen

Nach der Planung ist der nächste Schritt für Banken die Ausführung. Bevor sie vollwertige KI-Systeme entwickeln, müssen sie zunächst Prototypen bauen , um die Mängel der Technologie zu verstehen. Um die Prototypen zu testen, müssen Banken relevante Daten zusammentragen und in den Algorithmus einspeisen. Das KI-Modell trainiert und baut auf diesen Daten auf; Daher müssen die Daten korrekt sein.

Sobald das KI-Modell trainiert und bereit ist, müssen die Banken es testen, um die Ergebnisse zu interpretieren. Ein Versuch wie dieser hilft dem Entwicklungsteam zu verstehen, wie sich das Modell in der realen Welt verhalten wird.

Der letzte Schritt besteht darin, das trainierte Modell bereitzustellen. Nach der Bereitstellung fließen Produktionsdaten ein. Da immer mehr Daten eingehen, können Banken das Modell regelmäßig verbessern und aktualisieren.

Schritt 4: Bedienen und überwachen

Die Implementierung von KI-Banking -Lösungen erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Kalibrierung. Banken müssen einen Überprüfungszyklus zur umfassenden Überwachung und Bewertung der Funktionsweise des KI-Modells entwerfen. Dies wiederum wird Banken bei der Bewältigung von Cybersicherheitsbedrohungen und der robusten Ausführung von Operationen helfen.

Der kontinuierliche Fluss neuer Daten wird das KI-Modell in der Betriebsphase beeinflussen. Daher sollten Banken geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Qualität und Fairness der Eingabedaten sicherzustellen.

Beispiele aus der Praxis für künstliche Intelligenz im Bankwesen

Einige große Banken haben bereits damit begonnen, Technologien der künstlichen Intelligenz zu nutzen , um ihre Servicequalität zu verbessern, Betrugs- und Cybersicherheitsbedrohungen zu erkennen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis von Bankinstituten, die KI zu ihrem vollen Vorteil nutzen.

JPMorgan Chase: Forscher von JPMorgan Chase haben ein Frühwarnsystem entwickelt, das KI und Deep-Learning-Techniken nutzt, um Malware, Trojaner und Phishing-Kampagnen zu erkennen. Forscher sagen, dass es etwa 101 Tage dauert, bis ein Trojaner Unternehmensnetzwerke kompromittiert. Das Frühwarnsystem würde ausreichend warnen, bevor der eigentliche Angriff stattfindet.

Es kann auch Warnungen an das Cybersicherheitsteam der Bank senden, wenn Hacker sich darauf vorbereiten, bösartige E-Mails an Mitarbeiter zu senden, um das Netzwerk zu infizieren.

Capital One: Capital Ones Eno, der intelligente virtuelle Assistent, ist das beste Beispiel für KI im Personal Banking. Neben Eno verwendet auch Capital One virtuelle Kartennummern, um Kreditkartenbetrug zu verhindern. Inzwischen arbeiten sie an Computerkreativität, die Computer dazu trainiert, kreativ und erklärbar zu sein.

Neben Geschäftsbanken haben auch eine Reihe von Investmentbanken wie Goldman Sachs und Merrill Lynch analytische KI-basierte Tools in ihren Routinebetrieb integriert. Viele Banken haben auch begonnen, Alphasense zu verwenden, eine KI-basierte Suchmaschine, die die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Markttrends zu entdecken und Schlüsselwortsuchen zu analysieren.

Nachdem wir uns nun die realen Beispiele für künstliche Intelligenz im Bankwesen angesehen haben, wollen wir uns mit den Herausforderungen befassen, die für Banken bestehen, die diese neue Technologie einsetzen.

Herausforderungen bei der breiteren Einführung von KI im Finanz- und Bankwesen

Die breite Implementierung von High-End-Technologien wie KI wird nicht ohne Herausforderungen verlaufen. Vom Mangel an glaubwürdigen und qualitativ hochwertigen Daten bis hin zu Sicherheitsproblemen bestehen eine Reihe von Herausforderungen für die Banken, die KI-Technologien einsetzen.

Schauen wir sie uns also ohne weiteres der Reihe nach an:

1. Datensicherheit: Eine der größten Herausforderungen der KI im Bankwesen ist die Menge der gesammelten Daten, die sensible Informationen enthalten, die die Implementierung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen erfordern. Daher ist es wichtig, nach dem richtigen Technologiepartner zu suchen, der eine Vielzahl von Sicherheitsoptionen anbietet, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten angemessen behandelt werden.
   
2. Mangel an qualitativ hochwertigen Daten: Banken benötigen strukturierte und qualitativ hochwertige Daten für Schulung und Validierung, bevor sie eine umfassende KI-basierte Banking-Lösung einsetzen. Daten von guter Qualität sind erforderlich, um sicherzustellen, dass der Algorithmus auf reale Situationen anwendbar ist. Auch wenn Daten nicht in einem maschinenlesbaren Format vorliegen, kann dies zu unerwartetem Verhalten des KI-Modells führen. Daher müssen Banken, die die Einführung von KI beschleunigen, ihre Datenrichtlinien ändern, um alle Datenschutz- und Compliance-Risiken zu mindern.

3. Mangelnde Erklärbarkeit: KI-basierte Systeme sind in Entscheidungsprozessen weit verbreitet, da sie Fehler eliminieren und Zeit sparen. Sie können jedoch Vorurteilen folgen, die aus früheren Fällen von schlechtem menschlichem Urteilsvermögen gelernt wurden. Kleinere Inkonsistenzen in KI-Systemen eskalieren schnell und verursachen große Probleme, wodurch der Ruf und das Funktionieren der Bank gefährdet werden.

Um Katastrophen zu vermeiden, sollten Banken ein angemessenes Maß an Erklärbarkeit für alle Entscheidungen und Empfehlungen bieten, die von KI-Modellen präsentiert werden. Banken müssen verstehen, validieren und erklären, wie das Modell Entscheidungen trifft.

Wie Appinventiv Ihnen bei Ihrer KI-Reise helfen kann

Wie wir sehen können, gehen KI und Banking aufgrund der zahlreichen Vorteile, die diese Technologie bietet, Hand in Hand. Laut Forbes erwarten 65 % des leitenden Finanzmanagements positive Veränderungen durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen im Bankwesen. Daher müssen alle Bankinstitute in KI-Lösungen investieren, um den Kunden neuartige Erfahrungen und hervorragende Dienstleistungen zu bieten.

Bei Appinventiv arbeiten wir mit Banken und Finanzinstituten an verschiedenen benutzerdefinierten KI- und ML-basierten Modellen, die dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und Risiken in verschiedenen Abteilungen zu mindern.

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