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DatenKIAnwendungsfälleErfolgsgeschichten
KI gibt es im Bankwesen schon seit einiger Zeit – Banken waren sogar die ersten, die sie einsetzten. Damals ging es darum, Muster in vergangenen Daten zu erkennen, um herauszufinden, warum bestimmte Dinge passierten oder um vorherzusagen, was als Nächstes passieren könnte. Doch als das Datenvolumen rasant anstieg, Kunden personalisierte Erfahrungen forderten und Cybersicherheitsbedrohungen immer ausgefeilter wurden, wurden Echtzeiteinblicke unverzichtbar. Da wurde den Banken klar, dass sie stärkere Tools brauchten, um mithalten und im Spiel bleiben zu können.
GenAI war die Lösung. Angetrieben von tiefen neuronalen Netzwerken und LLMs kann es nun selbstständig aussagekräftige Ergebnisse erstellen und synthetische Daten generieren, die auf realen Datensätzen basieren. Dies erwies sich als bahnbrechende Neuerung bei der Steigerung der Produktivität, der Aufdeckung von Betrug, der Verbesserung des Kundendienstes und der Beschleunigung der Entscheidungsfindung.
Sie sind noch nicht auf dem GenAI-Zug? Finden Sie heraus, wie dieser bereits für Revolution im Bankwesen sorgt und warum Sie vielleicht auf den Zug aufspringen möchten!
das jährliche Einsparpotenzial, das GenAI dem Bankensektor bringen kann
das prognostizierte Wachstum der GenAI-Ausgaben des Bankensektors bis 2030
GPTs sind leistungsstarke Sprachmodelle, die anhand riesiger Datenmengen trainiert wurden und dafür erstellt sind, menschenähnliche Texte mit beeindruckender Genauigkeit zu verstehen und zu generieren. Im Bankwesen können sie Chatbots für den Kundenservice steuern, die Erstellung von Finanzberichten optimieren und natürliche Sprachschnittstellen für einfache Aufgaben wie das Überprüfen von Kontoständen und das Überweisen von Geldern bieten.
GANs verwenden zwei neuronale Netzwerke – einen Generator und einen Diskriminator – die gegeneinander arbeiten, um hochwertige synthetische Daten zu erzeugen, die reale Daten möglichst genau nachahmen. Im Bankwesen können GANs verwendet werden, um Betrugserkennungsmodelle zu trainieren, realistische Finanzszenarien für Stresstests zu simulieren und synthetische Identitäten zum Testen von Betrugsbekämpfungssystemen zu erstellen.
VAEs komprimieren Daten in einen latenten Raum und rekonstruieren sie wieder in ihrer ursprünglichen Form. Im Bankwesen können VAEs dabei helfen, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen, indem sie nachgestellte Daten mit echten Daten vergleichen, um Betrug aufzudecken. Sie können neue Kundenprofile erstellen, um unterschiedliche Segmente besser anzusprechen, und Kreditrisikomodelle verbessern, indem sie zusätzliche Daten generieren, um Vorhersagen zu verbessern.
GNNs werden entwickelt, um graphisch strukturierte Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Sie untersuchen, wie verschiedene Dinge interagieren, und können neue Graphstrukturen innerhalb des Netzwerks erstellen. Im Bankwesen werden GNNs verwendet, um Transaktionsnetzwerke zu analysieren und zu generieren, um Betrug oder Geldwäsche aufzudecken, Kundenbeziehungen abzubilden und Lieferkettennetzwerke zu optimieren.
RL-Modelle lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie mit einer Umgebung interagieren, um kumulative Erträge zu maximieren. In Kombination mit generativen Komponenten kann RL im Bankwesen verwendet werden, um adaptive Handelsstrategien zu erstellen, Anlageportfolios zu optimieren und das Kreditrisikomanagement durch die Generierung von Kreditnehmerverhaltensmodellen zu verbessern.
GenAI ist nicht nur ein weiteres technisches Upgrade für Banken – es wird ihre Arbeitsweise komplett revolutionieren und sogar neue Geschäftsmodelle anstoßen. Banken wenden es bereits in so vielen Bereichen an, dass bald fast jeder Teil des Bankwesens davon betroffen sein wird.
"Die Integration von GenAI in das Bankwesen wird für große Veränderungen sorgen. Für Banken geht es nicht mehr darum, ob KI große Auswirkungen haben wird, sondern wie. Die größten Akteure der Branche schalten bei GenAI bereits einen Gang höher und die ersten Ergebnisse sind einfach erstaunlich."
Leiter der Projektabwicklung & Leiter des Kompetenzzentrums
Die Fähigkeit von GenAI, riesige Datenmengen zu verwalten, Prozesse zu automatisieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren, verschafft Banken wertvolle Vorteile, die ihnen helfen, effektiver zu arbeiten und wettbewerbsfähig zu bleiben.
GenAI vereinfacht Abläufe durch die Automatisierung von Aufgaben wie Datenanalyse, Berichterstellung und Dokumentenverarbeitung. Dies macht Banken effizienter und verbessert die Kreditrisikobewertung und Betrugserkennung.
GenAI kann potenzielle Risiken frühzeitig und genauer erkennen, deshalb können Banken sich rechtzeitig darauf einstellen und Verluste minimieren. Banker nutzen prädiktive Erkenntnisse, um Vermögenswerte zu schützen und Marktchancen zu ergreifen.
GenAI automatisiert Aufgaben wie Risikobewertung, Compliance-Prüfungen und die Bearbeitung von Kundenanfragen. Das bedeutet, dass Banken weniger Personal ausgeben und effizienter arbeiten. Darüber hinaus nutzt es prädiktive Analysen, um Banken bei der Ressourcenverteilung und der Reduzierung von Anlagerisiken zu unterstützen.
GenAI-Tools unterstützen die strategische Entscheidungsfindung, indem sie Markttrends und Finanzdaten analysieren und verschiedene Marktszenarien testen. Sie schlagen neue Handelsstrategien vor und bewerten diese, um Banken dabei zu helfen, lukrative Gelegenheiten zu erkennen und Verluste zu minimieren.
Mit GenAI können Banken neue Produkte schnell entwickeln und testen. Die Technologie hilft dabei, Prototypen schneller zu entwickeln und Innovationen früher auf den Markt zu bringen. Darüber hinaus lernt GenAI aus Kundenfeedback und Markttrends, damit Banken ihre Produkte kontinuierlich verbessern und optimieren können.
Wenn Banken größer werden, können manuelle Aufgaben und die Einstellung von mehr Personal die Kosten deutlich in die Höhe treiben. Mit GenAI können Banken jedoch skalieren und mehr Arbeit bewältigen – wie die Bearbeitung von Krediten oder die Beantwortung von Kundenanfragen – ohne den Personalbestand proportional zu erhöhen.
Obwohl die Anwendungsfälle von GenAI vielversprechend und spannend aussehen, wird es einige Zeit dauern, bis wir ihre volle Auswirkung auf die Bankenbranche sehen. Führungskräfte im Bankwesen müssen, insbesondere wenn sie mit begrenzten Technologien und Ressourcen zu tun haben, einige große Herausforderungen und Bedenken bewältigen, bevor sie die Technologie in größerem Maßstab einführen können.
GenAI läuft auf Daten, und mit einer großen Datenmenge geht eine große Verantwortung einher. Banken müssen sicherstellen, dass die Daten ihrer Kunden sicher und vertraulich bleiben. Wenn sie es verderben, kann dies zu Datenlecks führen und ihren Ruf schädigen. Das Schwierige daran ist, dass die Regulierungsbehörden Schwierigkeiten haben, mit der Geschwindigkeit der KI Schritt zu halten, was zu Inkonsistenzen bei den Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften führen kann.
Um dieses Problem anzugehen, sollten Banken über die Einrichtung solider Datenverwaltung-Frameworks nachdenken, bei denen die Anonymisierung und Verschlüsselung von Daten im Vordergrund stehen. Indem sie die Datenschutzbestimmungen im Auge behalten und ihre GenAI-Strategien optimieren, können sie die Einhaltung und ihr gesamtes Datenmanagement verbessern.
Alte Technik ist ein weiteres Hindernis für die kommerzielle Nutzung von GenAI. Diese veralteten Systeme erschweren die Einführung neuer, innovativer Funktionen. Zunächst einmal verwenden sie oft alte Datenformate und Protokolle, die mit moderner KI nicht gut funktionieren. Außerdem speichern sie Daten in der Regel in isolierten oder proprietären Formaten, was den Zugriff und die Verwendung für GenAI-Training und -Analyse erschwert.
Angesichts der hohen Kosten einer vollständigen Systemmodernisierung können Banken damit beginnen, bestimmte Komponenten ihrer Altsysteme zu verändern, Datenintegrationstools für einen besseren Datenzugriff zu erkunden und grundlegende Datenbereinigungsverfahren zu implementieren, um hochwertige Inputs für GenAI-Anwendungen bereitzustellen.
Eine der größten Sorgen der Banken bei GenAI ist das Risiko von Voreingenommenheit und Ungerechtigkeit. Wenn die Daten, mit denen die KI trainiert wird, unvollständig sind, können die Ergebnisse verzerrt sein und zu unfairen Kreditentscheidungen für bestimmte Gruppen führen. Außerdem kann GenAI selbstbewusst falsche Antworten produzieren, sogenannte „Halluzinationen“. Diese erfundenen, aber realistisch aussehenden Ergebnisse können im Bankwesen ein großes Problem darstellen.
Ein kluger Schachzug für Banken ist die Verwendung der RAG-Technologie (Retrieval-Augmented Generation). Auf diese Weise können sie die KI mit zuverlässigen Daten füttern und sicherstellen, dass sie genaue Antworten liefert, anstatt irreführende. Regelmäßige Prüfungen von KI-Modellen und die Verwendung unterschiedlicher Trainingsdatensätze können dazu beitragen, Verzerrungen zu erkennen und zu reduzieren und die Kreditvergabepraktiken fair zu halten.
Der Mangel an Talenten ist ein weiteres Hindernis für die Einführung von GenAI im Bankwesen. Die Einführung von KI wird viele Arbeitsplätze verändern, was bedeutet, dass die Mitarbeiter neue Fähigkeiten erlernen oder sogar ihre Rollen wechseln müssen. Die Banken werden entscheiden müssen, ob sie ihr derzeitiges Personal umschulen oder neue Leute mit den richtigen Fähigkeiten einstellen.
Indem man Mitarbeiter ermutigt, neue Aufgaben innerhalb des Unternehmens zu übernehmen, kann man Talente im Unternehmen halten und gleichzeitig Lücken im KI-Bereich schließen. Banken könnten auch eine Zusammenarbeit mit Technologieunternehmen in Betracht ziehen, die sich in KI wirklich auskennen. Diese Partnerschaften können wertvolles Fachwissen, Schulungsressourcen und frische Ideen liefern, um die Fähigkeiten ihres Teams zu verbessern.
Die Einführung von GenAI im Bankwesen erfordert sorgfältige Überlegungen und Planung. Hier sind die wichtigsten Tipps, die Ihnen dabei helfen, die Voraussetzungen für eine erfolgreiche GenAI-Einführung zu schaffen.
"Das eigentliche Hindernis bei der Einführung von GenAI ist der Gedanke, dass es einfach zu komplex ist, um damit umzugehen. Und natürlich kann es das sein – aber mit den richtigen Experten an Ihrer Seite muss es das nicht sein. Wir sind hier, um Ihnen dabei zu helfen, die richtige GenAI-Grundlage von Grund auf aufzubauen – indem wir Ihre Schwachstellen identifizieren, Chancen erkennen und Sie hinsichtlich der besten Technologie beraten, um die Aufgabe zu erledigen."
Leiter der Projektabwicklung & Leiter des Kompetenzzentrums
GenAI im Bankwesen entwickelt sich schnell weiter, und jeden Tag tauchen neue Anwendungsfälle auf. Diese Technologie hat das Potenzial, die Branche komplett umzugestalten. Diejenigen, die auf den Zug aufspringen, bereiten sich auf neue Einnahmequellen und höhere Effizienz vor. Nach Angaben der McKinsey Global Institutekönnte GenAI die weltweiten Bankeinnahmen um 2,81 bis 4,71 TPP64T steigern, vor allem dank Produktivitätssteigerungen.
Es ist klar, dass GenAI nicht mehr nur ein trendiges Schlagwort ist - es wird zu einem Must-Have für Banken. Tatsächlich wird erwartet, dass die Ausgaben für GenAI im Bankwesen von $6 Milliarden im Jahr 2024 auf massive $85 Milliarden im Jahr 2030 ansteigen werden, so Wacholder. Mit dieser Art von Investitionen wird GenAI den Bankbetrieb revolutionieren und den Kunden sicherere, effizientere und personalisierte Erfahrungen bieten.
GenAI verändert das Bankwesen rasant und löst Probleme, die mit herkömmlicher Technologie nicht zu bewältigen sind. Einige Banken sind bereits dabei und nutzen GenAI, um Kosten zu senken, das Kundenerlebnis zu personalisieren und die Effizienz zu steigern. Andere testen noch und nutzen es hauptsächlich, um Routineaufgaben zu automatisieren, die früher menschliches Eingreifen erforderten. Aber das ist erst der Anfang.
Die Zukunft von GenAI hält Überraschungen bereit, aber eines ist sicher: Die wahre Chance besteht darin, über die Grundlagen hinauszugehen und alles zu nutzen, was GenAI zu bieten hat. Sind Sie bereit, es anzugehen?
Banks use a "human-in-the-loop" approach that helps catch any mistakes or anomalies before they can cause problems. By using AI to generate initial responses and then creating feedback loops with human input, banks can fine-tune the model and get closer to 100% accuracy.
GenAI hilft bei der Betrugsprävention, indem es extrem anpassungsfähig ist. Es lernt aus neuen Daten und aktualisiert ständig seine Betrugserkennungsalgorithmen, sodass es sowohl bekannten als auch neuen Bedrohungen gewachsen bleibt. Es reduziert falsche Alarme, sodass echte Transaktionen nicht fälschlicherweise als Betrug gekennzeichnet werden.
Mit GenAI können Banken große Mengen unstrukturierter Daten analysieren, um Trends vorherzusagen und Marktrisiken einzuschätzen. Dies verbessert das Risikomanagement, verringert das Risiko von Marktvolatilität und stärkt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was zu einer besseren finanziellen Performance und höheren Renditen führt.
Global Development Director
Ivan koordiniert komplexe, multiregionale Entwicklungsprojekte. Er konzentriert sich auf die Optimierung der Ressourcen und die technische Disziplin und stellt sicher, dass große technische Projekte mit den Geschäftszielen in Einklang gebracht werden, während er gleichzeitig ein unerbittliches Tempo bei der Bereitstellung beibehält.
