Der Wendepunkt ist längst erreicht. Kaum ein Weg führt mehr an Künstlicher Intelligenz (KI) vorbei. Der anfangs lediglich leicht spürbare Druck für Unternehmen und Institutionen, Einsatzmöglichkeiten für ihre Branche schnellstmöglich zu erschließen und zu nutzen, nimmt immer weiter zu. Chancen müssen ergriffen, Risiken umgangen werden. Auch Banken erkennen die notwendige Veränderung und gehen erste Schritte.
Künstliche Intelligenz: Teil der Bankenzukunft
65 Prozent der über 380 befragten Experten deutscher Finanzdienstleister sind laut einer Studie der Confinpro AG in Zusammenarbeit mit der VÖB-Service GmbH davon überzeugt, dass KI und Banken untrennbar zusammenhängen. Verpassen Organisationen hingegen den Einsatz neuster Technologien wie beispielsweise Machine Learning, gehen 87 Prozent von einem enormen Wettbewerbsnachteil aus.
Für viele Banken erklingt KI daher nicht mehr nur als ferne Zukunftsmusik. Laut Branchenbericht greifen bereits zwei Drittel der Banken und Versicherungen in Deutschland zu KI-Lösungen. Das geht von den Chatbots in Bankanwendungen, mit denen Bankkunden in Kontakt treten können, bis hin zur Prozessautomatisierung. Allein stemmbar ist die nächste Evolutionsstufe jedoch aus Sicht der Studienteilnehmenden nicht. 72 Prozent sehen Technologiepartner als Stütze für die weitere Einbindung von KI-Anwendungen. Vor allem, um in den Weg gestellte Hürden gemeinsam zu überspringen.
Stolpersteine überwinden
Herausforderungen begegnen Banken gerade zu Beginn vermehrt. Davor zurückzuschrecken und das Thema Implementierung in die Zukunft zu verschieben, ist angesichts des allgemeinen KI-Aufrüstens keine sinnvolle Alternative. Viel eher hilft es, die anfänglichen Schwierigkeiten aufzudecken und aktiv nach Lösungen zu suchen. Typische Stolpersteine stellen die folgenden Punkte dar:
- – Fehlende Daten oder eine mangelhafte Datenqualität
- – Geringes Know-how in Bezug auf Künstliche Intelligenz
- – Unsicherheiten bezüglich regulatorischer Anforderungen (u. a. Datenschutz)
- – Veraltete IT-Infrastruktur
- – Nicht vorhandene Zieldefinition und unklare Anwendungsfälle
- – Mangelhafter Einbezug aller Fachabteilungen/Mitarbeitenden
Sind sich Banken ihrer individuellen Herausforderungen bewusst und suchen sie, optimalerweise vor Projektbeginn, nach Auswegen, behalten sie die zentralen Erfolgsfaktoren für KI-Vorhaben im Blick. Mit ausreichend Daten, Datenqualität, IT-Know-how und dem Wissen über eigene Ziele wie auch geltende Regularien rückt ein Projekterfolg in greifbare Nähe.
Chancen erkannt: KI-Modelle für den Bankensektor
Doch in welche Richtung können Banken denken? Angesichts der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI ist es entscheidend zu bewerten, welche Prozesse sich effizient automatisieren lassen, wo eine sinnvolle Mensch-Maschine-Interaktion denkbar ist und wo die Mitarbeitenden unverzichtbare Anlaufstelle bleiben müssen. Drei Szenarien zeigen Benefits auf.
Kundenservice verbessern: Die Idee dahinter ist bekannt. Wer seine Kunden kennt, kann ihnen maßgeschneiderte Empfehlungen aussprechen. KI-Algorithmen setzen an diesem Punkt an und generieren für Bankberater Vorschläge zu Fonds, Aktien oder Anleihen ihrer Kundschaft. Auch die Risikobewertung von Portfolios lässt sich mit KI automatisiert abbilden, um Sicherheit zu gewährleisten und maximale Kundenzufriedenheit zu erreichen.
Finanzkriminalität reduzieren: Verdächtige Transaktionen lassen sich mithilfe von KI-Modellen aufdecken. Dafür analysieren Anwendungen beispielsweise Transaktionen hinsichtlich verschiedener Kriterien wie Betrag, Währung, Zielland und Transaktionstyp. Fallen Abweichungen auf, meldet die KI diese an einen Kundenberater, der die Informationen noch einmal manuell prüfen und bei naheliegendem Verdacht an die Finanzkriminalitätsabteilung weiterleiten kann. Somit hilft KI im Kampf gegen Geldwäsche und Co.
Nachhaltigkeitsthemen unterstützen: Die Fähigkeit, schnell große Datenmengen zu verarbeiten, bringt ebenso für den Nachhaltigkeitsbereich Vorteile mit sich. Ab 2023 müssen Banken beispielsweise veröffentlichen, welche Geschäfte als „grün“ gelten, basierend auf EU-Klassifizierungen wie Kredite für Solar- und Windenergie. Banken benötigen dafür verschiedenste neue Daten ihrer Firmenkunden. Was bisher manuell geprüft wurde, kann künftig mit KI-Einsatz schnell und effizient automatisiert erfolgen.
Zukunftssicher – mit KI
Ob beim Kundenservice, der Bekämpfung der Finanzkriminalität, der Erfüllung von Nachhaltigkeitspflichten oder schlichtweg für die Optimierung der internen Prozesse – KI findet im Bankgeschäft schon heute vielfältige Einsatzfelder. Da die Zukunft noch weitere Anknüpfungspunkte bereithält und somit Erleichterungen und Chancen, heißt es nun für alle Verantwortliche, KI wach zu bleiben und Potenziale frühzeitig zu ergreifen.
Sind Sie neugierig auf zusätzliche Einsatzmöglichkeiten von KI im Geldmanagement? Dann haben wir noch weitere Ansatzpunkte parat!
