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Künstliche Intelligenz wird in immer mehr Branchen eingesetzt. Es wird sogar gesagt, dass sie im Laufe der Zeit viele Berufe ersetzen wird. Zum jetzigen Zeitpunkt ist sie jedoch in erster Linie ein Werkzeug, das den Menschen bei der Ausführung sich wiederholender Aufgaben und der Analyse großer Datenmengen wirksam unterstützen kann. Sie eignet sich auch hervorragend für den Finanzsektor, wo sie sowohl im Front- als auch im Back-Office eingesetzt werden kann. Finden Sie heraus, wie künstliche Intelligenz im Finanzbereich funktioniert und die Abläufe in Ihrem Unternehmen verbessert!
Inhaltsübersicht
- Wie funktioniert die künstliche Intelligenz?
- Künstliche Intelligenz im Finanzwesen - was ist das?
- KI im Bank- und Finanzwesen - rechtliche Bestimmungen
- Finanzielle künstliche Intelligenz - Grenzen
- Die neue Dimension der Kommunikation - AI Banking von Ailleron
- FAQ
Wie funktioniert die künstliche Intelligenz?
Bevor wir weitermachen und mehr erfahren über KI im BankwesenSchauen wir uns an, wie künstliche Intelligenz funktioniert.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Programm, das die Funktionsweise der menschlichen Intelligenz nachbilden soll, d. h. die Fähigkeit, zu lernen, Informationen zu analysieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen zu treffen. Wenn sie genau die gleichen Aufgaben wie ein Mensch erledigen soll, warum brauchen wir sie dann überhaupt? Nun, im Gegensatz zum Menschen kann die KI riesige Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, und sie zeigt keine Anzeichen von Ermüdung. Dies ermöglicht es uns, Arbeitsunterbrechungen zu vermeiden und umfassendere Antworten zu erhalten, die nur durch die dem Programm zur Verfügung gestellte Datenbank begrenzt sind.
Künstliche Intelligenz basiert in erster Linie auf dem maschinellen Lernen (ML), d. h. dem "Lernen" künstlicher neuronaler Netze. Diese Netze, oder anders gesagt Algorithmen, ahmen die Struktur der Neuronen (Nervenzellen) im menschlichen Gehirn nach. Wie der Mensch benötigen sie jedoch die richtigen Informationen, um effizient arbeiten zu können. Wie funktioniert also maschinelles Lernen? Es gibt drei Arten:
- Überwachtes Lernen - Es wird vollständig von einem Menschen gesteuert, der den Netzen einige Ausgabedaten mit entsprechenden Namen liefert. Die Netze korrelieren dann die beiden Informationen und sind dann in der Lage, Objekte korrekt zu identifizieren und zwischen ihnen zu unterscheiden;
- unüberwachtes Lernen - sie erfolgt ohne menschliches Eingreifen. Algorithmen überprüfen die bereitgestellten Daten unabhängig voneinander, gruppieren sie und suchen nach den Unterscheidungsmerkmalen der einzelnen Gruppen;
- Verstärkungslernen - Neuronalen Netzen werden bestimmte Regeln und Prinzipien vorgegeben, die sie anwenden sollen. Im nächsten Schritt müssen sie versuchen, bestimmte Aufgaben zu lösen. Wenn die Algorithmen die richtige Antwort geben, erhalten sie eine virtuelle Belohnung, und wenn ihre Antwort falsch ist, erhalten sie eine Strafe. Auf diese Weise können sie die Regeln der verschiedenen Systeme durch Versuch und Irrtum "verstehen".
Wie wir also sehen, verhält sich die künstliche Intelligenz in gewisser Weise wie ein Mensch in seinen ersten Jahren. Sie nimmt Informationen auf und versucht auf dieser Grundlage zu verstehen, wie die Welt funktioniert. Je nach Bedarf kann die KI für die Ausführung verschiedener Aufgaben trainiert werden. Es müssen lediglich die entsprechenden Eingabedaten dafür vorbereitet werden. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass der Lernprozess nicht sofort abläuft, sondern immer eine gewisse Zeit benötigt wird. Diese Zeit hängt von der Aufgabe ab, an die wir die KI anpassen wollen, und von der Datenmenge, mit der sie arbeiten soll. Mit einer solchen Investition wird es jedoch möglich sein, die Abläufe später zu optimieren und die Beteiligung menschlicher Arbeitskräfte an einer Reihe von Aufgaben zu verringern. Glücklicherweise wird es mit einer solchen Investition möglich sein, die Abläufe später zu optimieren und die Beteiligung menschlicher Arbeitskräfte an einer Reihe von Aufgaben zu reduzieren.
Künstliche Intelligenz im Finanzwesen - was ist das?
Wenn wir bereits wissen, wie künstliche Intelligenz funktioniert und wie sie angepasst werden kann, sollten wir uns ansehen, wie eine KI-Bank aussehen könnte.
Zunächst unterscheiden wir zwischen zwei Bereichen der KI im Bank- und Finanzwesen - dem Front- und dem Backoffice. Das Front-Office umfasst alle Aufgaben, bei denen ein Mitarbeiter einer Organisation direkten Kontakt mit Kunden hat. Das Backoffice hingegen umfasst Tätigkeiten, die für das reibungslose Funktionieren der Organisation notwendig sind, aber keinen direkten Kundenkontakt haben.. Künstliche Intelligenz kann beide Bereiche problemlos bewältigen.
KI für Banken - Front Office
Jeden Tag sehen sich die Banken mit immer mehr digitalen Interaktionen mit aktuellen und potenziellen Kunden konfrontiert, die sich für die Angebote des Unternehmens interessieren. Es überrascht nicht, dass der herkömmliche menschliche Kundendienst längst nicht mehr ausreicht - selbst ein paar hundert Mitarbeiter im Land können Tausende von Anfragen nicht bewältigen. Aus diesem Grund wurden viele neue KI-basierte Lösungen eingeführt.
Chatbots
Sie sind auf der Website fast jeder Bank zu finden und dienen den Kunden als erste Anlaufstelle für ihre Anliegen. In vielen Fällen lösen diese Programme Probleme selbst, und erst wenn sie damit nicht zurechtkommen, geben sie die Aufgabe an einen Kundendienstmitarbeiter weiter.
Chatbots sind natürlich künstliche Intelligenz. Dank einer zunehmenden Zahl von Kundeninteraktionen verfügen sie bereits über ausreichend komplexes Wissen, um die häufigsten Fragen der Nutzer präzise zu beantworten. Künstliche Intelligenz ist auch gut darin, Beschwerden anzunehmen und sie zu bearbeiten. Doch das ist noch nicht alles. Die KI schlägt den Kunden zunehmend spezifische Lösungen vor, indem sie die Angebote der Bank auf der Grundlage einer Analyse ihrer bisherigen Handlungen zuschneidet. Das spart auch viel Zeit für die Mitarbeiter des Kundendienstes. Außerdem kann es zu einem besseren Ergebnis führen, da Menschen nicht so viele Daten analysieren können wie KI.
Robo-Advisory
Wenn es darum geht, Lösungen auf die Kunden zuzuschneiden, ist vor allem Robo-Advisory zu erwähnen. Diese künstliche Intelligenz nimmt die Rolle eines Anlageberaters ein. Es funktioniert auf der Grundlage der Antworten, die der Nutzer in einem speziell für diesen Zweck erstellten Fragebogen gibt. Er enthält unter anderem Fragen zu den finanziellen Zielen des Kunden und dem monatlichen Betrag, der investiert werden kann. Der Robo-Advisor berechnet das Anlagerisiko und präsentiert auf der Grundlage dieser Informationen ein vorgeschlagenes Anlageportfolio. Der Einsatz von KI in der Anlageberatung ermöglicht der Bank nicht nur mehr Effizienz, weil der Kunde nicht auf einen freien Mitarbeiter warten muss, sondern garantiert auch, dass die sinnvollste Option ausgewählt wird, da die künstliche Intelligenz keine Emotionen berücksichtigt.
Biometrische Daten
Eine einzigartige Art von Front-Office-Aktivität, die von künstlicher Intelligenz in einer Bank übernommen wird, ist die Analyse biometrischer Daten. Diese Art von Daten ermöglicht es, eine bestimmte Person zu identifizieren und den unbefugten Zugriff auf die personenbezogenen Daten anderer Personen zu vereiteln. Zu diesem Zweck benötigt die KI ein aktuelles Foto des Nutzers (in der Regel ein Selfie) und ein Foto eines Personalausweises. Anhand dessen authentifiziert sie den Kunden, der dann sogar ein Bankkonto eröffnen oder einen Kredit aufnehmen kann, ohne das Haus zu verlassen.
Künstliche Intelligenz Bank - Back Office
Künstliche Intelligenz wird ebenfalls häufig bei der Analyse von Prozessen innerhalb einer Bank eingesetzt. Wir werden uns die wichtigsten damit verbundenen Fragen/Fälle ansehen.
Entwicklung von IRB-Modellen
Die Entwicklung ausgefeilter interner IRB-Modelle (Internal Ratings-Based Approach) zur Bewertung des Kreditrisikos ist aus der Arbeit einer Bank nicht mehr wegzudenken. Dies ist ein Instrument, mit dem sich ein Unternehmen vor Verlusten aufgrund von Kundenausfällen schützen kann. Künstliche Intelligenz, die ein bestimmtes Risikoniveau mit einem bestimmten Kapitalbedarf in Verbindung bringt und Vorhersagen über Ereignisse, wie z. B. das Risiko eines Kundenkonkurses, trifft, ist für diese Aufgabe perfekt geeignet.
Robotergestützte Prozessautomatisierung
Künstliche Intelligenz im Bankwesen kann auch dazu beitragen, sich wiederholende Prozesse innerhalb der Bank durchzuführen. KI kann zum Beispiel eingehende Dokumente analysieren und klassifizieren und die Korrektheit ausgefüllter Dokumente und Korrespondenz überprüfen. Da es sich hierbei um relativ monotone Aufgaben handelt, die zu einem Konzentrationsverlust bei den Mitarbeitern führen können, ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz in diesem Fall sehr vorteilhaft und kann Fehler minimieren.
Systeme zur Betrugsbekämpfung
AI funktioniert gut als Teil der Betrugsbekämpfungssysteme, d. h. der Instrumente zur Aufdeckung krimineller Transaktionen, einschließlich Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung. In diesem Fall kann sie das Auftreten von falsch-positiven und falsch-negativen Phänomenen, die bei der Verwendung von Betrugsbekämpfungssystemen, die sich nicht auf KI stützen, auftreten, reduzieren oder vollständig eliminieren. Falsch-positiv bedeutet, dass eine Transaktion fälschlicherweise als verdächtig eingestuft, das Konto gesperrt oder der Handel gestoppt wird. Falsch-negativ bedeutet dagegen, dass eine verdächtige Transaktion als neutral eingestuft wird, so dass Kriminelle nicht gestoppt werden. Beides wirkt sich negativ auf den Ruf einer Bank aus und kann im schlimmsten Fall sogar zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Künstliche Intelligenz verbessert die Funktionsweise von Betrugsbekämpfungssystemen erheblich, indem sie die Art der Transaktionen unter Berücksichtigung der Individualität des Instituts oder Unternehmens genauer klassifiziert.
KI im Bank- und Finanzwesen - rechtliche Bestimmungen
Künstliche Intelligenz ist zwar eine großartige Hilfe für die Operationen des Finanzsektors, aber es ist wichtig zu bedenken, dass der Einsatz dieses Instruments mit Risiken verbunden ist. Zunächst und vor allem, KI ist nicht unfehlbar - genau wie die Menschen, die sie nachzuahmen versucht, kann sie Fehler machen. Daher sollten KI-Maßnahmen unbedingt überwacht werden. Außerdem ist die Verwendung von KI im Bankwesen birgt das Risiko, die Sicherheit der Kundendaten zu gefährden.
Die Europäische Union bereitet bereits einen Rechtsrahmen für KI ab 2021 vor, um die sichere Entwicklung und Nutzung von künstlicher Intelligenz zu gewährleisten. Ende 2022 wurde der Entwurf des AI-Gesetzes, eine Verordnung des Europäischen Parlaments, veröffentlicht. Ihr Ziel ist es:
- die Entwicklung der künstlichen Intelligenz unterstützen und gleichzeitig ein hohes Maß an Sicherheit für Unternehmen und Privatpersonen bieten;
- Vorschriften zu erlassen, die die mit dem Einsatz von KI verbundenen Risiken begrenzen würden;
- Harmonisierung der Regeln für die Vermarktung, Bereitstellung und Nutzung von künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union.
Im Rahmen dieses Projekts wird außerdem zwischen drei Hauptunterarten der KI unterschieden:
- minimales Risiko - nicht regelungsbedürftig, in der Regel für den privaten oder internen Gebrauch;
- risikoarm - Die Anbieter müssen bestimmte Anforderungen an die Informationstransparenz erfüllen, z. B. müssen sie mitteilen, dass ein Gespräch mit einem Chatbot geführt wird;
- hochriskant - Eingriffe in die Privatsphäre, z. B. KI, die eine Identifizierung durch biometrische Daten vornimmt.
Zweifelsohne wird die Einführung geeigneter Rechtsvorschriften eine sicherere Nutzung der Vorteile künstlicher Intelligenz ermöglichen und unangenehme Situationen wie Datenlecks vermeiden. Es wird jedoch noch einige Zeit dauern, bis die entsprechenden Rechtsvorschriften in Kraft treten.
Finanzielle künstliche Intelligenz - Grenzen
KI für das Bankwesen ist in vielerlei Hinsicht eine hervorragende Lösung. Sie macht Organisationen viel effizienter und nimmt den Mitarbeitern viele lästige Aufgaben ab. Allerdings darf man nicht vergessen, dass KI nicht frei von Nachteilen ist. Wie bereits erwähnt, Künstliche Intelligenz macht Fehler. Meistens dann, wenn sie mit einer neuen Situation konfrontiert wird und noch keinen effektiven Weg zur Lösung eines Problems entwickelt hat. Schließlich ist es unmöglich, alle Situationen vorherzusehen, in die Kunden geraten können, und ein System darauf vorzubereiten. Je mehr KI eingesetzt wird, desto größer wird ihre Wissensbasis.
Beim Einsatz künstlicher Intelligenz ist es auch wichtig zu bedenken, dass sie ist extrem empfänglich für jede Anregung. Das ist die andere Seite der Anpassung der KI an gewünschte Aktionen. Infolgedessen können neuronale Netze falsche Informationen als Wahrheit verbreiten... Im Gegensatz zum Menschen haben diese Systeme nicht die Fähigkeit zur Selbstreflexion und den Wunsch nach Faktenüberprüfung. Sie verarbeiten lediglich die ihnen zugeführten Daten und können diese nahezu unverändert weiterverbreiten. Das heißt aber nicht, dass es sich nicht lohnt, die Hilfe von künstlicher Intelligenz in Anspruch zu nehmen. Es sollte nur mit dem Kopf gemacht werden.
Die neue Dimension der Kommunikation - AI Banking von Ailleron
Beim effektiven AI-Banking geht es nicht nur um Robo-Advisory, IRB-Modellierung oder Chatbots. Es ist auch eine Chance, die Kundenkommunikation auf die nächste Stufe zu heben. Aufgrund der AI-Banking-Modul von Ailleronkönnen Sie die Kundenaktivitäten in verschiedenen Systemen überwachen, ihre Verhaltensmuster vorhersagen und auf dieser Grundlage spezifische Zielgruppen bilden, auf die Sie Ihre Maßnahmen zuschneiden könnenwie zum Beispiel Marketingkampagnen. Sie können auch ganz einfach mit Ihren Kunden über einen Chatbot in Kontakt bleiben, der rund um die Uhr verfügbar ist und sich mit den Abläufen in Ihrem Unternehmen auskennt.
Wir sind uns bewusst, wie wichtig es ist, die Software an die Art der Organisation anzupassen. Aus diesem Grund bieten wir eine Reihe von Lösungen an, die auf Ihre Bank angewendet werden können. Die wichtigsten davon sind Elemente zur Analyse und Automatisierung der in Ihrer Bank stattfindenden Prozesse. Dank fortschrittlicher Analysen erfahren Sie, welche Entscheidungen für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden am besten sind. Mit Hilfe der Automatisierung beschleunigen Sie auch sich wiederholende, einfache Aufgaben und tragen so zu einem effizienteren Kundenservice bei. Und schließlich können Sie die Möglichkeiten für Upselling und Cross-Selling erheblich steigern.
Bei Ailleron konzentrieren wir uns auf einzigartige Lösungen, wie AI Banking, Automatische Dokumentenverarbeitung und vieles mehr, die es Ihnen ermöglichen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen und die Leistungsfähigkeit Ihrer Bank zu steigern. Viele bekannte Bankmarken aus ganz Europa haben uns vertraut. Sie haben ihre Produktivität gesteigert und sind mit ihren Kunden auf eine Weise in Kontakt getreten, die vorher nicht möglich war, weil sie deren Bedürfnisse und Verhaltensweisen besser verstanden haben. Lassen Sie uns auch Ihrer Bank helfen, und verleihen Sie ihr digitale Flügel!
FAQ:
- Wie funktioniert künstliche Intelligenz bei Finanzdienstleistungen?
KI kann in einer Bank in zwei Bereichen eingesetzt werden - im Front-Office und im Back-Office. Im Front-Office kommt sie meist in Form von Chatbots oder Robo-Advisors zum Einsatz, die es ermöglichen, menschliche Mitarbeiter von ihren Aufgaben zu entlasten. Im Backoffice geht es meist um die Automatisierung von Prozessen und die Teilnahme an Betrugsbekämpfungssystemen.
- Ist es sicher, künstliche Intelligenz zu nutzen?
Künstliche Intelligenz birgt immer ein gewisses Risiko. Die Europäische Union arbeitet an einer speziellen Rechtsvorschrift zur Regulierung des Einsatzes von KI. Außerdem ist es ratsam, nur Systeme von zuverlässigen Anbietern zu verwenden.
- Wie kann künstliche Intelligenz Sie bei der Interaktion mit den Kunden Ihrer Bank unterstützen?
Mit Hilfe von KI ist es möglich, die Handlungen eines Kunden genau zu analysieren, woraufhin personalisierte Angebote, Inhalte und Nachrichten erstellt werden. Dies ermöglicht es, sowohl den Umsatz als auch die Kundenzufriedenheit mit den Dienstleistungen zu steigern. Außerdem können die Nutzer dank eines intelligenten Chatbots, der ihre Probleme löst, mit der Bank in Kontakt bleiben.
