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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.
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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

Wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Finanzwesen eingesetzt werden

In den letzten zehn Jahren hat sich künstliche Intelligenz von einem Konzept zu einer Kraft entwickelt, die Unternehmen in verschiedenen Branchen Mammutsummen einbringt. Weder IT-Experten noch Laien bestreiten, dass KI dank ihrer innovativen Fähigkeiten ein enormes Potenzial aufweist. Ob es darum geht, Kleidung für Modemarken zu entwerfen, Ärzte bei der Erkennung der frühesten Anzeichen für Krebs zu übertreffen, oder Finanzorganisationen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen: KI umfasst mehrere Bereiche, die lange Zeit als ausgesprochen menschlich galten.

Was die KI und die ML-Anwendungsfälle im Bankwesen anbetrifft, berichtet Business Insider, dass fast 80% der FinTech-Organisationen die Vorteile von KI für ihr Geschäft begreifen, während 75% der Unternehmen mit einem Vermögen von mehr als $100 Milliarden derzeit KI-Strategien in ihre Arbeitsabläufe implementieren. Nach Angaben von einem weiteren Bericht von Business Insider sollen Banken und andere Finanzinstitute dank KI-basierter Apps bis zu $447 Milliarden einsparen.

KI-Anwendungen im Bank- und Finanzwesen

Wir leben in einer Welt, in der KI aus unserem Leben nicht mehr wegzudenken ist, und es wäre kurzsichtig, ihre Bedeutung zu leugnen. FinTech wiederum bietet zahlreiche Vorteile für Interessengruppen und Kunden.

KI im Bankwesen

Cybersecurity und Betrugserkennung

Im Laufe eines Tages führen Menschen Millionen von Transaktionen durch, z. B. das Bezahlen von Rechnungen, das Einzahlen und Abheben von Geld, das Einlösen von Schecks usw. Die Banken müssen ihre Bemühungen im Bereich der Cybersicherheit immer mehr erweitern, um diese Vorgänge zu sichern und betrügerische Handlungen in Echtzeit abzuwehren, bevor die Straftat begangen wird. Diese setzen die künstliche Intelligenz ein, um den digitalen Zahlungsverkehr zu verbessern, Software-Schwachstellen zu erkennen, verdächtiges Kundenverhalten zu identifizieren und die Risiken von Betrug zu mindern. Mithilfe von ML trägt KI dazu bei, illegale Handlungen wie E-Mail-Phishing, Kreditkarten- und Handybetrug, Identitätsdiebstahl und gefälschte Versicherungsansprüche zu erkennen und zu verhindern. 

So hat beispielsweise die dänische Danske Bank ihre veraltete Betrugserkennungssoftware mit modernen KI-Algorithmen aktualisiert. Dank der Fähigkeit von ML, frühere Transaktionen (persönliche Informationen, Daten, IP-Adresse, Standort usw.) zu vergleichen und verdächtige Fälle zu identifizieren, konnte die Betrugserkennung um 50% gesteigert und falsch-positive Ergebnisse um 60% reduziert werden. Da das Bankwesen ein beliebtes Ziel für alle Hacker ist, kann die umfassende Einführung von ML und KI Finanzunternehmen dabei helfen, auf digitale Bedrohungen zu reagieren und Cyberangriffe zu bekämpfen, bevor sie interne Systeme, Mitarbeiter oder Kunden beeinträchtigen.

Chatbots

Der Einsatz von Chatbots und künstlicher Intelligenz im Finanzwesen ist eines der besten Beispiele für den KI-Gebrauch. Mit ihrer Einführung stehen sie rund um die Uhr im Gegensatz zu Menschen mit festen Arbeitsstunden und regelmäßigen Essenspausen zur Verfügung. Außerdem analysieren sie das Kundenverhalten und sammeln eigene Erfahrungen, indem sie Benutzerszenarien und Verhaltensmuster erstellen. Durch die Integration von mit KI ausgestatteten Chatbots in Banking-Apps können Manager sicher sein, dass ihre Kunden rund um die Uhr einen personalisierten Kundensupport erhalten, der ihnen die entsprechenden Produkte und Dienstleistungen liefert.

Seit 2019 hat Erica, eine KI-gestützte virtuelle Assistentin der Bank of America, über 50 Millionen Kundenanfragen bearbeitet und Aufgaben wie die Reduzierung von Kreditkartenschulden und die Aktualisierung der Kartensicherheit ohne Weiteres erledigt.

Darlehens- und Kreditentscheidungen

Heutzutage wollen Banken eine Vielzahl intelligenter Tools einsetzen, um Darlehens- und Kreditentscheidungen fundierter, präziser und rentabler zu gestalten. Herkömmliche Bankensoftware ist oft mit Fehlern, Ungenauigkeiten in der Transaktionshistorie oder Fehleinstufungen der Kreditgeber behaftet. Finanzorganisationen sollten bei der Bereitstellung von Kreditmitteln und der Bewertung der Zahlungsfähigkeit einer Person oder eines Unternehmens genau auf ihre Kredithistorie und Kundenreferenzen achten. Kurz gesagt, eines der besten Beispiele für künstliche Intelligenz in Banken ist, wie KI-gestützte Systeme die Verhaltensmuster von Kunden analysieren, um eine datengestützte Entscheidung über ihre Kreditwürdigkeit zu treffen und Warnungen zu senden, wenn kontroverse oder gefährliche Aktivitäten auftreten.

Verfolgung von Markttrends

Künstliche Intelligenz im Finanzwesen hilft Unternehmen bei der Verwaltung großer Datenmengen, um Informationen über Markttrends, Aktien und Währungen zu ermitteln. Darüber hinaus setzt maschinelles Lernen im Bankwesen Algorithmen ein, um die Marktstimmung zu messen und Anlagevorschläge zu erstellen. Finanzspezialisten nutzen KI, um sicherzustellen, dass Aktieninvestitionen vernünftig sind und das Risiko eines Fehlschlags gering ist, damit sie vorhersehbarer und profitabler handeln können.

Kundenerfahrung

Im Laufe der Zeit erwarten die Kunden eine bessere Benutzererfahrung und mehr Komfort bei der Verwaltung von Bankanwendungen. Mit dem Aufkommen der Geldautomaten entfiel zum Beispiel die Notwendigkeit, eine Bankfiliale aufzusuchen, um Geld einzuzahlen oder abzuheben.

Heutzutage sind die Menschen technikaffiner geworden, und die Banken müssen neue Möglichkeiten bieten, um digitale Zahlungen schnell und sicher zu verarbeiten. Folglich hilft KI oft dabei, den Zeitaufwand für die Erfassung von KYC-Informationen zu verringern und Fehler zu beseitigen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Bankwesen verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung des Produkts und mildert Hindernisse im Vorfeld der Markteinführung. Darüber hinaus müssen sich Kunden nicht die Mühe machen, einen Privatkredit manuell zu beantragen, da KI und ML in FinTech die Genehmigungszeiten verkürzen und fehlerfreie Daten über Kundenkonten erfassen.

Risikomanagement

In Zeiten von Währungsschwankungen, politischen Unruhen, Naturkatastrophen und bewaffneten Konflikten sind das Finanz- und Bankwesen am stärksten betroffen. In turbulenten Zeiten ist es wichtig, umsichtige Investitionsentscheidungen zu treffen, um sich über Wasser zu halten und finanzielle Verluste zu vermeiden. Hier kommt die KI ins Spiel, die einen nützlichen Überblick über die aktuellen Ereignisse bietet und Prognosen für die Zukunft erstellt. Außerdem bestimmt KI, ob ein Kunde in der Lage sein wird, einen Kredit zurückzuzahlen, indem sie Verhaltensmuster, Kreditgeschichte und verfügbare persönliche Daten analysiert.

Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen

Weltweit gilt die FinTech-Branche als der am stärksten regulierte Sektor der Weltwirtschaft. Als wichtigster Gesetzgeber überwacht und zensiert die Regierung die Banken, um sie daran zu hindern, Finanzverbrechen zu begehen, Geld zu waschen oder Steuern zu hinterziehen.

Gesetzliche Anforderungen und Normen ändern sich häufig, so dass die Banken über große Abteilungen verfügen, die sich mit der Erforschung und Umsetzung von Finanzvorschriften befassen. Leider nehmen diese akribischen Maßnahmen viel Zeit und große Investitionen in Anspruch, wenn sie manuell durchgeführt werden. Glücklicherweise subtrahiert KI (mit Hilfe von Deep Learning und NLP) neue Vorschriften und bewertet die Compliance-Anforderungen, um alle externen und internen Bestimmungen zu erfüllen. Auch wenn KI einen Compliance-Analysten nicht ersetzen kann, so kann sie doch entscheidende oder kontroverse Momente in den Vorschriften hervorheben und das Unternehmen vor rechtlichen Risiken schützen.

Prädiktive Analyse

Künstliche Intelligenz findet breite Anwendung in der Analyse natürlicher Sprache und der allgemeinen Semantik. Weitere künstliche Intelligenz banken Beispiele wären wie die KI bestimmte Muster und Datenkorrelationen erkennt, die Menschen oder traditionelle Technologien normalerweise übersehen. Prädiktive Analysen helfen Finanzinstituten, ungenutzte Absatzchancen, datengesteuerte Kennzahlen oder branchenspezifische Erkenntnisse zu definieren, die sich erheblich auf den Umsatz auswirken können.

Bekämpfung von Geldwäsche

Da Kriminelle immer raffiniertere Versuche unternehmen, das System auszutricksen, sollten Banken neue, fortschrittliche Technologien im Auge haben, um den Betrügern einen Schritt voraus zu sein. Veraltete AML-Systeme mit überholten Regeln oder Schwellenwerten liefern oft ungenaue Ergebnisse mit fälschlich-positiv angezeigten Alarmquoten. Die künstliche Intelligenz wiederum analysiert riesige Datenbestände und schlägt Alarm, wenn eine ungewöhnliche Transaktion oder ein verdächtiges Verhalten entdeckt wird.

Beispielsweise legte die britische Finanzmarktaufsichtsbehörde (FCA) einen Bericht über den Einsatz von KI in Finanzdienstleistungen im Jahr 2022 vor und kam zu dem Schluss, dass FinTech „die sichere Einführung von KI in Finanzdienstleistungen überwachen und unterstützen sollte, um Geldwäsche zu bekämpfen“.

Automatisierung von Prozessen

Da FinTech Genauigkeit erfordert, wird ein Großteil der zeitraubenden oder mühsamen Arbeit an die Automatisierung delegiert. Menschen sind aufgrund von Müdigkeit oder Unachtsamkeit anfällig für Fehler, weshalb Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) die betriebliche Effizienz erhöht und es den Entscheidungsträgern ermöglicht, sich auf die Kernziele zu konzentrieren, die menschliches Engagement erfordern.

JPMorgan Chase CoiN beispielsweise nutzt RPA erfolgreich zur Überprüfung von Dokumenten und zur Ableitung wichtiger Daten, um unstrukturierte Informationen in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Warum sollte sich der Bankensektor mit KI befassen?

Heute beobachten wir, wie sich die Banken rasch auf kundenorientierte Beziehungen verlagern und einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen, um die Anforderungen und Erwartungen der Kunden vollständig zu erfüllen. Die Kunden erwarten von den Banken, dass sie ihnen rund um die Uhr und in großem Umfang zur Verfügung stehen und ihre Erfahrungen mit neuen innovativen Tools und Funktionen verbessern. Um diese ehrgeizigen Erwartungen erfüllen zu können, müssen Banken zunächst interne Hindernisse, wie z. B. veraltete Softwaresysteme, Datensilos, begrenzte Budgets und schlechte Qualität der Vermögenswerte überwinden. Sobald diese Hindernisse überwunden wurden, sind sie zur Hälfte darauf vorbereitet, KI bei der Bewältigung ihrer täglichen Probleme einzusetzen. 

Insgesamt sorgt KI nicht nur für eine unübertroffene Cybersicherheit, sondern macht Finanzdienstleistungen auch bequemer und zeitsparender für Kunden und Mitarbeiter.

maschinelles Lernen im Finanzwesen

Herausforderungen bei einer breiteren KI-Einführung im Finanz- und Bankwesen

Trotz ihrer unbestreitbaren Vorteile wird eine breite KI-Einführung durch verschiedene Probleme behindert, wie z. B. mangelnde Glaubwürdigkeit und Sicherheitsrisiken. Ein umfassender Ansatz für KI und maschinelles Lernen im Finanzwesen senkt die Fehlerwahrscheinlichkeit und lockt mit erheblichen Gewinnen. Beim Einsatz von KI im Finanzwesen könnten die Entscheidungsträger auf folgende Probleme stoßen.

Datensicherheit

KI sammelt, speichert und verarbeitet große Mengen sensibler Informationen, die einen angemessenen Schutz vor unbefugtem Zugriff erfordern. Daher sollten Banken beim Umgang mit großen Mengen an KI-bezogenen Informationen Wert auf umfassenden Datenschutz legen, um Sicherheitsrisiken zu beseitigen und damit Kunden- und vertrauliche Informationen zu schützen.

Mangel an Qualitätsdaten

Bevor FinTech-Unternehmen KI einsetzen, müssen sie die Daten so strukturieren, dass sie ihre Aufgaben korrekt ausführen können. Die Anwendung von Daten auf reale Situationen ist unmöglich, wenn sie nicht den aktuellen Gegebenheiten entsprechen. Außerdem können Daten, die vom maschinenlesbaren Format abweichen, zu unvorhergesehenem Verhalten des KI-Modells führen. Daher sollten Banken, die künstliche Intelligenz einsetzen wollen, ihre Datenrichtlinien ändern und mehr Ordnung in die Datenströme bringen.

KI im Finanz- und Bankwesen

Fragen der Erklärbarkeit

Da KI-gestützte Softwarefehler ausmerzt und Zeit spart, wird sie häufig bei Entscheidungsverfahren eingesetzt. Leider können sie aufgrund früherer menschlicher Beurteilungsfehler voreingenommen sein. Der Ruf der Bank ist gefährdet, wenn kleine Unstimmigkeiten in der KI eskalieren und große Probleme verursachen. Daher sollten die in KI-Szenarien verwendeten Daten klar und transparent sein und keinen Raum für Kontroversen und Diskrepanzen lassen.

Wie Innowise Sie bei Ihrer AI-Reise unterstützen kann

Seit der Gründung im Jahr 2007 setzt Innowise auf zukunftsweisende Technologien, die Unternehmen vorantreiben und unser Leben durch moderne Technologien verbessert. Wir nutzen die Vorteile künstlicher Intelligenz in vollem Umfang und bieten fortschrittliche Lösungen wie Sprachassistenten, NLP-fähige Inhaltsanalysen, Kundenverhaltensanalysen, Software zur Betrugserkennung und vieles mehr an. Mit unserer fundierten Unterstützung ist Ihr Unternehmen mit Tools ausgestattet, die die Sicherheit von Finanzanlagen gewährleisten und sowohl für Banken als auch für Ihre Kunden einen enormen Komfort bieten.

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Autor
Denis Jarosch Kundenbetreuer im Bereich FinTech

Inhaltsübersicht

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