Unternehmen zögern oft, wenn es um die Integration von KI geht. Einer der Hauptgründe dafür ist, dass sie einfach nicht genau wissen, wie generative KI zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe beitragen kann. Und damit liegen sie nicht ganz falsch. Generative KI ist noch relativ neu, so dass noch nicht klar ist, wie Unternehmen durch den Einsatz dieser Technologie bessere Ergebnisse erzielen können.
Dennoch haben bereits viele Unternehmen, vor allem im Finanzsektor, generative KI eingesetzt, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Und die Ergebnisse können sich sehen lassen. KI hilft Finanzunternehmen auf vielfältige Weise, ihre Kernprozesse zu beschleunigen und zu rationalisieren - von personalisierter Finanzberatung bis hin zu einer um 300 % verbesserten Betrugserkennung. Generative KI verändert auch verschiedene Bereiche des Bankwesens, darunter das Privatkundengeschäft und das Investmentbanking. Sie verbessert den Kundenservice und treibt Innovationen bei Finanzdienstleistungen voran.
In diesem Artikel diskutieren wir die wichtigsten Anwendungsfälle von Gen AI im Finanzsektor. Zu jedem Anwendungsfall finden Sie Beispiele aus der Praxis. Sie erfahren, wie Finanzdienstleistungen durch Gen AI verbessert werden können.
Lassen Sie uns jedoch zunächst kurz zusammenfassen, was KI ist, warum es sich lohnt, sie in Betracht zu ziehen, und welche Vorteile sie für den Finanzsektor im Allgemeinen hat.
Bei der generativen KI handelt es sich um eine bahnbrechende Technologie, die im Begriff ist, die Finanzdienstleistungsbranche zu revolutionieren. Generative KI ermöglicht die Erstellung neuartiger Inhalte wie Finanzberichte, Risikobewertungen und Anlagestrategien durch die Analyse großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern. Diese Technologie kann zahlreiche Aspekte des Finanzdienstleistungssektors wie Risikomanagement, Betrugserkennung, Kundenservice und Investitionsstrategien grundlegend verändern.
Um die betriebliche Effizienz zu steigern und die Kundenerfahrung zu verbessern, setzen Finanzinstitute zunehmend auf generative KI. Beispielsweise können KI-gesteuerte Tools repetitive Aufgaben automatisieren, so dass sich die Mitarbeiter auf strategischere Tätigkeiten konzentrieren können. Darüber hinaus kann die generative KI eine auf den Kunden zugeschnittene Finanzberatung bieten und den Kunden dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von generativer KI können sich Finanzinstitute durch das Angebot innovativer Lösungen, die den sich wandelnden Bedürfnissen ihrer Kundinnen und Kunden gerecht werden, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.
Wenn man über die Vorteile von generativer KI spricht, hört man wahrscheinlich als Erstes, dass sie viele geringwertige, sich wiederholende Aufgaben automatisieren kann, wodurch weniger Zeit und Ressourcen verschwendet werden. Das ist richtig, aber der Wert der generativen KI geht weit darüber hinaus.
McKinsey bietet ein „4C’s“-Rahmenwerk an, das vier Bereiche hervorhebt, in denen Unternehmen von KI profitieren können, um den tatsächlichen Wertbeitrag von Gen AI zu umreißen:
Um besser zu verstehen, wie das funktioniert, werfen wir einen kurzen Blick auf jede Kategorie.
Durch das Extrahieren von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen, das Erkennen von Fehlern, das Validieren von Informationsquellen und das Erhöhen der Produktivität kann generative KI bei der Analyse von Dokumenten helfen. Darüber hinaus ermöglicht die generative KI die Automatisierung der Datenanalyse, die Steigerung der Effizienz und die Bereitstellung von Erkenntnissen für die Entscheidungsfindung.
Durch die automatische Erstellung von Dokumenten wie Verträgen, NDAs und Berichten oder von kreativen Inhalten für soziale Medien und Nachrichten kann die generative KI die Erstellung von Inhalten beschleunigen.
KI-unterstützte Assistenten automatisieren das Kundenmanagement, bearbeiten allgemeine Kundenanfragen und führen Benutzer durch komplexe Prozesse, wie z. B. den Antrag auf einen persönlichen Kredit.
Gen AI hilft bei der Interpretation, Übersetzung und Generierung von Code. So können Finanzunternehmen schneller neue Produkte entwickeln oder nahtlos von Altsystemen auf moderne Plattformen migrieren.
All diese Vorteile klingen auf dem Papier großartig, aber wie sieht es mit den Produkten in der Praxis aus? Nehmen wir als Beispiel Aumico, ein Produkt für die Finanzberichterstattung, und sehen wir uns an, wie Gen AI seine Funktionalität verbessern kann.
Aumico ist ein SaaS (Software-as-a-Service)-Reporting-Tool, das in Zusammenarbeit mit Modeso entwickelt wurde, um es Buchhaltern zu ermöglichen, Jahresabschlüsse mit nur wenigen Klicks zu erstellen und so die mühsame Arbeit mit Tabellenkalkulationen und die Notwendigkeit manueller Überprüfungen zu überwinden.
aumico ist ein erfolgreiches Produkt mit 4.000 Mehrfachlizenzen und einer wachsenden Kundenbasis - aber mit KI kann man den Kunden noch mehr geben. Wie genau? Indem wir einen KI-Chatbot entwickeln, der Kunden eine persönliche Finanzberatung bietet.
Ein KI-gestützter Chatbot kann auch als persönlicher Assistent fungieren, der den Nutzern hilft, Finanzkennzahlen aufzuschlüsseln. Er kann erklären, wo Kosten optimiert oder gesenkt werden können, oder die Kennzahlen und die Leistung eines Unternehmens mit anderen in der Branche vergleichen.
Mit Gen AI an Bord kann Aumico diese neuen Funktionen nutzen:
Bereitstellung aktueller Finanzinformationen
KI kann dem Nutzer Fragen zur aktuellen finanziellen Leistung des Unternehmens beantworten.
Analyse historischer Trends
Der Chatbot kann die Leistung des Unternehmens in den letzten Jahren analysieren, um Trends und Muster zu erkennen. KI-Modelle können Erkenntnisse generieren und Finanzprognosen und -berichte verbessern, indem sie historische Finanzdaten analysieren.
Benchmarking mit Wettbewerbern
Die Lösung kann die Leistung eines Unternehmens mit der anderer Unternehmen in derselben Branche und Region vergleichen.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, was mit Hilfe von Gen AI bei der Implementierung in ein Finanzprodukt möglich sein kann. Betrachten wir nun die häufigsten Anwendungsfälle von Gen AI im Finanzbereich.
Im Folgenden wird ein kurzer Überblick über die häufigsten Anwendungsfälle von Gen AI im Bereich der Finanzdienstleistungen gegeben und mit Beispielen aus der Praxis illustriert.
Wie wir bereits erwähnt haben, kann Gen AI genutzt werden, um intelligente Chatbots zu entwickeln und virtuelle Assistenten zu schaffen. Diese KI-gesteuerten Tools bieten personalisierten Support in Echtzeit, eine Verbesserung der Nutzererfahrung und eine Senkung der Betriebskosten. Das transformative Potenzial der generativen KI im Finanzsektor ist beträchtlich, insbesondere im Hinblick auf die Verbesserung des Kundenservices durch personalisierte Finanzdienstleistungen.
Fargo ist hier ein gutes Beispiel. Die in die mobile App von Wells Fargo integrierte KI unterstützt Nutzerinnen und Nutzer bei der Verwaltung von Kartenlimits, der Überwachung von Abonnements, der Suche nach Transaktionen nach Unternehmen, Datum oder Betrag und dem Vergleich monatlicher Ausgabenmuster. Das KI-gesteuerte Tool warnt vor ungewöhnlichen Aktivitäten wie doppelten Abbuchungen oder Änderungen von Abonnementbeträgen und prognostiziert, wie viel Geld benötigt wird, um die anstehenden Ausgaben zu decken.
Ähnlich wie Aumico und Fargo können Unternehmen für die Entwicklung von Lösungen, die eine personalisierte Finanzberatung bieten, große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) wie GPT-4 verwenden. In unserem anderen Artikel haben wir beschrieben, wie eine LLM-Anwendung kostengünstig erstellt werden kann.
Durch die Erstellung synthetischer Beispiele für betrügerische Transaktionen und Aktivitäten verbessert die generative KI die Betrugserkennung im Finanzbereich. Um neue Arten von Betrug vorherzusagen und zu erkennen, analysieren KI-gestützte Systeme große Mengen von Transaktionsdaten. Auf diese Weise können Banken und Unternehmen neuen Arten von Cyberangriffen vorbeugen.
So hat beispielsweise Mastercard vor kurzem ein generatives KI-Modell eingeführt. Es soll Banken dabei helfen, verdächtige Transaktionen in ihrem Netzwerk viel genauer zu erkennen. Nach Angaben von Mastercard ist mit dieser Technologie eine Verbesserung der Betrugserkennungsraten um bis zu 20 % und in einigen Fällen sogar um 300 % möglich.
Für die Unternehmen bedeuten KI-gestützte Lösungen zur Betrugserkennung, dass sie in der Lage sind, sicherere Systeme zu schaffen und die mit Betrug verbundenen Kosten erheblich zu senken. Dadurch werden nicht nur Transaktionen sicherer. Es wird auch das Vertrauen der Kundinnen und Kunden gestärkt, da ihre Finanzdaten durch fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen geschützt sind.
Gen AI kann Banken und Finanzinstitutionen bei der Bewertung der Kreditwürdigkeit, der Festlegung angemessener Kreditlimits und der Festlegung von Kreditpreisen auf der Grundlage individueller Risikoprofile unterstützen. Bei der Steuerung finanzieller Risiken und der Verbesserung von Kreditentscheidungsprozessen durch generative KI spielt die Kreditrisikobewertung eine entscheidende Rolle. So können Unternehmen genauere und gerechtere Kreditentscheidungen treffen und die Kundenzufriedenheit erhöhen.
Ein prominentes Beispiel ist Zest AI. Zest AI nutzt maschinelle Lernmodelle, um eine genauere Kreditwürdigkeitsprüfung zu ermöglichen, indem ein breiteres Spektrum von Daten analysiert wird als bei herkömmlichen Methoden der Kreditwürdigkeitsprüfung. Dazu gehören auch nicht-traditionelle Daten wie Zahlungen von Versorgungsunternehmen und Aktivitäten in sozialen Netzwerken. So entsteht ein umfassenderes Bild der Kreditwürdigkeit eines Antragstellers.
Zest AI kann das Kreditrisiko genauer vorhersagen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt. Zest AI kann das Kreditrisiko genauer vorhersagen, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt. Die Technologie ermöglicht es Kreditgebern auch, mehr Antragsteller zu kreditieren, die mit herkömmlichen Scoring-Methoden übersehen würden. Diese KI-gestützte Fähigkeit verbessert die Fairness bei der Kreditvergabe. Sie hilft Finanzinstituten, die Genehmigungsrate zu erhöhen, ohne zusätzliche Risiken einzugehen.
KI ist in der Lage, den menschlichen Tonfall und Stil nachzuahmen und eignet sich daher hervorragend für automatisierte Beratungsdienste. Beispielsweise kann KI Kunden in menschlicher Form erklären, warum ihr Kreditantrag abgelehnt wurde.
Fujitsu hat zur Generierung von Erklärungen für abgelehnte Kreditanträge ein System entwickelt, das Generative Adversarial Networks (GANs) verwendet. Das System informiert die Antragsteller über die Gründe für die Ablehnung ihres Antrags und schlägt Maßnahmen zur Verbesserung ihrer Chancen auf eine künftige Genehmigung vor. So kann das System beispielsweise feststellen, ob der Kredit eines Antragstellers wegen unregelmäßiger Zahlungen abgelehnt wurde. Wenn der Antragsteller seine Zahlungen pünktlich leistet, schlägt das System vor, die Entscheidung zu revidieren.
Solche Systeme helfen Antragstellern, die Gründe für die Ablehnung eines Kreditantrags zu verstehen und zu erkennen, was sie zur Verbesserung ihrer Kreditwürdigkeit tun können - mit dem Ergebnis von mehr Transparenz und Kundenzufriedenheit.
Zwei Drittel des tatsächlichen Arbeitsaufwands könnten mit Hilfe von KI automatisiert werden, so Goldman Sachs. In Finanzdienstleistungsinstituten, in denen eine schlechte Datenqualität zu erheblichen Missverständnissen oder Ungenauigkeiten führen kann, sind genaue und zuverlässige Daten von entscheidender Bedeutung. Zur Verbesserung der Datenqualität und der betrieblichen Effizienz in diesen Instituten kann die generative KI beitragen.
Fargo und Aumico sind gute Beispiele dafür, wie generative KI zur Verringerung der Anzahl manueller Aufgaben in Finanzdienstleistern eingesetzt werden kann. Sehen wir uns nun an, wie KI eingesetzt werden kann, um die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern.
Die OCBC Bank (Oversea-Chinese Banking Corporation) hat in Zusammenarbeit mit Microsoft Azure OpenAI einen generativen KI-Chatbot eingeführt, um die Produktivität ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu steigern. Das innovative Tool mit dem Namen OCBC GPT automatisiert eine Vielzahl zeitaufwändiger Aufgaben wie das Verfassen von Investment-Research-Berichten, die Übersetzung von Inhalten in mehrere Sprachen und die Erstellung von Kundenantworten.
Mit einer Produktivitätssteigerung von 50 % waren die Ergebnisse der Studie beeindruckend. Mit diesem KI-gesteuerten Chatbot konnte OCBC die Betriebskosten für Aufgaben, die zuvor manuell erledigt wurden, erheblich senken.
Generative KI kann zur Analyse großer Datensätze, zur Erkennung von Mustern und zur Vorhersage zukünftiger Marktereignisse für Handels- und Anlagestrategien eingesetzt werden. Darüber hinaus kann generative KI personalisierte Finanzplanungsberatung anbieten und Kundinnen und Kunden beim Treffen fundierter Entscheidungen über Investitionen, Ersparnisse und Budgets auf der Grundlage ihrer individuellen Ziele und Daten unterstützen. Eine der Lösungen, bei denen generative KI zum Einsatz kommt, ist TrendSpider, eine branchenführende Plattform für Vermögensanalyse und Aktienhandel.
TrendSpider ermöglicht es Händlern, komplexe Marktdaten in wenigen Minuten zu analysieren, etwa durch dynamische Kurswarnungen, die automatische Erkennung von Trendlinien und Multi-Timeframe-Analysen. Die KI-gesteuerten Tools von TrendSpider ermöglichen es den Nutzern darüber hinaus, Handelsstrategien im Nachhinein zu testen, um sicherzustellen, dass sie effektiv sind, bevor sie auf den Live-Märkten zum Einsatz kommen. Dies reduziert die Zeit, die Händlerinnen und Händler mit der manuellen Analyse von Charts verbringen, und unterstützt sie beim Treffen fundierterer, datengestützter Entscheidungen.
Im Folgenden werden die wichtigsten Anwendungsfälle von Gen AI im Finanzbereich zusammengefasst:
6 Anwendungsfälle für Gen AI im Finanzsektor
Während die generative KI für den Finanzdienstleistungssektor vielversprechend ist, gibt es auch einige Herausforderungen und Grenzen.
Im Folgenden sind einige der Herausforderungen aufgeführt, die mit der generativen KI verbunden sind:
Diese Herausforderungen zu meistern ist entscheidend, um eine verantwortungsvolle und effektive Nutzung von generativer KI im Finanzdienstleistungssektor zu gewährleisten. Hier erfahren Sie, wie Finanzdienstleister bei der Implementierung von generativer KI vorgehen sollten.
Die Implementierung von generativer KI in Finanzdienstleistungen erfordert einen strategischen Ansatz. Finanzinstitute müssen spezifische Anwendungsfälle identifizieren, in denen generative KI einen Mehrwert bieten kann. Dazu gehören beispielsweise Risikomanagement, Betrugserkennung und Kundenservice. Durch die Konzentration auf diese Bereiche können die Institute den Nutzen von KI maximieren.
Um den Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten für das Training und die Validierung von KI-Modellen zu gewährleisten, ist eine solide Datenstrategie unerlässlich. Finanzinstitute sollten zur Unterstützung der Entwicklung und des Einsatzes von generativer KI in die erforderlichen Talente und Technologien investieren. Dazu gehört die Einstellung von Datenwissenschaftlern und KI-Spezialisten. Außerdem sollte in eine moderne IT-Infrastruktur investiert werden.
Governance und regulatorische Rahmenbedingungen sind ebenfalls entscheidend, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten. Finanzinstitute müssen für Fragen wie Transparenz, Voreingenommenheit und Datensicherheit klare Richtlinien und Grundsätze festlegen. Mit einem strategischen und umfassenden Ansatz können Finanzinstitute generative KI erfolgreich einsetzen und ihr volles Potenzial ausschöpfen.
Wie Sie sehen, kann generative KI fast alles in der Finanzbranche verbessern. Das reicht von der Betrugserkennung über den Handel bis hin zu Reporting und Kundensupport. Generative KI für Finanzdienstleistungen bietet personalisierte Geschäftsanalysen und maßgeschneiderte Beratung auf der Grundlage individueller Daten und des Nutzerverhaltens.
Der generativen KI für Finanzdienstleistungen wird eine vielversprechende Zukunft vorausgesagt. Mit der Weiterentwicklung der Technologie können wir fortschrittlichere Anwendungen in Bereichen wie Risikomanagement, Anlagestrategien und Kundenservice erwarten. Finanzinstitute, die frühzeitig in der Lage sind, generative KI zu nutzen, werden in der Lage sein, sich einen Wettbewerbsvorteil und eine Verbesserung ihrer betrieblichen Effizienz zu verschaffen.
Wenn Sie diese Chancen nutzen und mit der Konkurrenz Schritt halten wollen, sollten Sie schon heute über den Einsatz von KI nachdenken, denn der Wettbewerb wird sich weiter verschärfen. Es ist wichtig, einen zuverlässigen Technologiepartner zu finden, der mit den Feinheiten der Implementierung von generativer KI vertraut ist, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Wir verfügen über umfassende Expertise in der Implementierung von generativer KI. So können wir Finanzunternehmen bei der Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter Lösungen unterstützen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Wir stellen sicher, dass unsere Kunden das volle Potenzial von KI ausschöpfen können - von der Verbesserung von Entscheidungsprozessen bis hin zur Automatisierung von Routineaufgaben - und sich so einen Wettbewerbsvorteil im Finanzsektor sichern.
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