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Datenanalysen im Bankwesen sind in einer Reihe von Szenarien entscheidend. Sie helfen nicht nur dabei, Kunden zu segmentieren und ihnen einen personalisierten Kundenservice zu bieten, sondern auch Investitionen zu planen, Kreditscores und Risiken zu bewerten oder sogar interne Prozesse zu verbessern. Künstliche Intelligenz hilft in all diesen Fällen. Daher werden wir uns in diesem Artikel auf ihre Rolle und Anwendungsfälle konzentrieren. Sind Sie an diesem Thema interessiert? Dann laden wir Sie ein, weiterzulesen!
Inhaltsübersicht
- Warum KI-gestützte Datenanalyse im Bankwesen einführen?
- KI-gestützte Datenanalyse im Bankensektor: Praktische Anwendungsfälle
- Schlussfolgerungen
Warum KI-gestützte Datenanalyse im Bankwesen einführen?
Künstliche Intelligenz ist ein leistungsfähiges Werkzeug für die Datenanalyse - sie bringt einzigartige Vorteile mit sich, die mit anderen Mitteln nicht zu erreichen sind. Lassen Sie uns daher zu Beginn unseres Artikels einen Blick auf die Möglichkeiten und Vorteile der KI-gestützten Datenanalyse für Banken werfen.
Mehrdimensionaler Ansatz
Der erste große Vorteil eines KI-Datenanalysten im Bankensektor ist, dass er die Daten als Ganzes betrachtet, unabhängig von der Größe des Datensatzes. Aufgrund seiner hohen Datenverarbeitungsfähigkeiten (die nur durch die moderne Rechenleistung begrenzt sind) kann es wesentlich mehr Daten auf einmal berücksichtigen als selbst ein ganzes Team menschlicher Analysten. Welche Möglichkeiten ergeben sich daraus?
Vor allem die Möglichkeit, neue Korrelationen und Muster zu finden. Ein KI-gestütztes System erkennt selbst scheinbar unzusammenhängende Korrelationen und bereitet darauf aufbauend Erkenntnisse vor, die Finanzorganisationen helfen, ein breiteres Bild zu sehen und die Prozesse noch weiter zu verbessern.
Natürlich ist dies mit einem gewissen Risiko verbunden. In diesem Fall könnte die Datenverzerrung der Verursacher sein. Dadurch könnte Ihr System zum Beispiel bestimmte finanzielle Aspekte mit Parametern wie Geschlecht oder Rasse verknüpfen, die Diskriminierung bestimmter sozialer Gruppen. Deshalb ist es wichtig, dass Ihr System mit unverfälschten, sorgfältig bereinigten Daten arbeitet.
Wir bei Ailleron sind die Fintech-Experten, die Sie brauchen, um Ihr ML-Modell entwerfen. Wir helfen Ihnen, ein System zu entwickeln, das auf die Besonderheiten Ihrer Organisation zugeschnitten ist!
Geschwindigkeit der Datenverarbeitung
Auch bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist die KI schneller als der Mensch. Dadurch wird es möglich, Daten in Echtzeit zu analysieren. Warum ist das wichtig?
Zunächst einmal ist es ein hervorragendes Instrument für Investitionen. Ein KI-gestütztes System kann den Markt ständig analysieren, um Indikatoren für große Chancen zu finden und diese zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Zweitens kann dies in personalisierten Produktempfehlungen umgesetzt werden, insbesondere in der Zukunft, um den Kontext zu analysieren, in dem sich Ihre Kunden befinden. Und schließlich ist dies eine Schlüsselfunktion für die Big-Data-Analyse - mit KI-Maschinen müssen Sie nicht mehr wochenlang warten, um Entscheidungen auf Unternehmensebene zu treffen, sondern bekommen alle wichtigen Informationen auf dem Silbertablett serviert und können auf dieser Grundlage Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen.
Prädiktive Einblicke
Ein weiterer entscheidender Vorteil der KI-gestützten Datenanalyse besteht darin, dass Ihre künstliche Intelligenz Muster in historischen Daten erkennen und reagieren kann, wenn dieselben Muster in Ihren aktuellen Informationen auftreten. In der Praxis bedeutet dies, dass Ihr Unternehmen prädiktive Erkenntnisse erhält, auf die Sie reagieren können.
Dies kann beides sein Großes - über Entscheidungen auf Unternehmensebene - und Kleinformat - zum Beispiel bei der Vorhersage von Kundenabwanderung und deren Verhinderung. Daher ist dies eine Funktion, die Sie unbedingt nutzen sollten.
Personalisierung
Im dritten Jahrzehnt des 21. Jahrhunderts ist es von entscheidender Bedeutung, personalisierte Kundenerfahrungen zu bieten. Auch hier kann künstliche Intelligenz, die für das Datenmanagement und die Analytik eingesetzt wird, helfen.
Hier ist der Fall einfach: Ein KI-Modell kann strukturierte (aber auch unstrukturierte) Daten verwenden, um einen bestimmten Kunden zu analysieren. Auf der Grundlage dieser Daten kann Ihre KI-Maschine (oder Ihre Mitarbeiter) personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen liefern oder sogar die Dienste oder das Layout der App Ihres Kunden anpassen. Denn um zu personalisieren, müssen Sie Ihre Kunden verstehen, und das können Sie mit künstlicher Intelligenz erreichen.
Skalierbarkeit
Obwohl Skalierbarkeit in der Wirtschaft ein Schlagwort ist, dürfen wir sie im Bereich der Bankdatenanalyse nicht übersehen. Vor der KI musste Ihr Team mit der Datenmenge mitwachsen. Mit der KI ist dies kein Problem mehr - Ihr System kann so viele Informationen verarbeiten, dass die wachsende Zahl kein Problem darstellt (es sei denn, sie übersteigt die Grenzen der modernen Computertechnik).
KI-gestützte Datenanalyse im Bankensektor: Praktische Anwendungsfälle
Nachdem wir die Hauptvorteile der KI-gestützten Datenanalyse kennengelernt haben, wollen wir uns nun einige Beispiele für ihre Anwendung in der Praxis ansehen. Womit kann AI Ihnen helfen?
Klassifizierung von Transaktionen
Das erste Beispiel stammt direkt aus unseren eigenen Fallstudien: die Erstellung eines KI-gestützte Transaktionsklassifizierung für eine Privatkundenbank. In diesem Fall gab es die größten Herausforderungen:
- hohe Anzahl von Fehlklassifizierungen in der regelbasierten Logik,
- Die Ausgabedaten waren nicht selbstverständlich, sondern bedurften der Interpretation.
Durch die Einführung eines ML-Modells, das in die mobile Banking-App unseres Kunden integriert ist, und die Schaffung einer ereignisgesteuerten Architektur für die Kategorisierung in Echtzeit konnten wir die Genauigkeit der Transaktionsqualifizierung unseres Kunden auf 92% steigern, Erreichen einer 98%-Genauigkeitsrate auf der Grundlage des Wertes der ordnungsgemäß qualifizierten Kundentransaktionen.
Kreditrisiko/Score-Bewertung
Ein weiterer häufiger Anwendungsfall von KI für die Datenanalyse im Bankensektor ist der Kreditsektor. Hier wird häufig künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Risikobewertung und die Berechnung der Kreditwürdigkeit zu unterstützen. Warum wird sie eingesetzt?
- Es hilft Ihnen, mehrdimensionale Erkenntnisse über Ihren potenziellen Kunden zu gewinnen, indem es Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und eine umfassendere Berechnung erstellt.
- Dadurch kann die erste Kreditwürdigkeitsprüfung schneller erfolgen.
In diesem Fall muss das KI-System eng mit Ihren Mitarbeitern zusammenarbeiten - es ist wichtig, eine manuelle Kontrolle der KI-gestützten Auswertungen einzuführen, die von qualifizierten Mitarbeitern durchgeführt werden. Sie können diese jedoch mit den von der künstlichen Intelligenz gesammelten Daten und Erkenntnissen unterstützen.
Verbesserung des Wealth Management
KI könnte auch zu einem ein unschätzbares Instrument für Ihr Vermögensverwaltungsteam. Wie nutzen Sie es in diesem speziellen Fall für die Datenanalyse?
Sie könnten zum Beispiel eine AI-Prompter für Ihre Vermögensverwalter. Im Gegensatz zum herkömmlichen Prompter, der für den Kundenservice verwendet wird, kann dieser jedoch mit Informationen gefüllt werden, die für die Anlageforschung und die Personalisierung des Portfoliomanagements hilfreich sind. Im Ergebnis werden Ihre Berater besser zugeschnittene Angebote für ihre Kunden erstellen und so deren Zufriedenheit und damit auch deren Loyalität verbessern.
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KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung
Die beste Datenanalyse im Bankwesen erfordert genaue, fehlerfreie und vollständige Informationen. Oft müssen Sie jedoch viele Daten manuell eingeben, vor allem wenn sie aus unstrukturierten Dokumenten stammen. Aber was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass dies kein Problem mehr ist?
KI-gesteuerte Dokumentenverarbeitung ist die Lösung für dieses Problem. Damit können Sie die Zahl der menschlichen Fehler verringern und Daten schneller extrahieren (und somit rechtzeitig Erkenntnisse daraus gewinnen), so dass Sie einen vollständigen Überblick über die von Ihrer Organisation gesammelten Informationen erhalten. Obwohl solche Systeme nicht für die Datenanalyse an sich konzipiert sind, stellen sie eine leistungsstarke Hilfe für Ihre anderen Lösungen dar und heben die Datenqualität auf die nächste Stufe.
Schlussfolgerungen
KI-gestützte Datenanalyse und -verwaltung im Bankwesen kann Ihr Unternehmen wirklich auf die nächste Stufe heben. Um diesen Ansatz vollständig zu verwirklichen, müssen Sie möglicherweise in verschiedene Systeme investieren und Ihre Daten aufbereiten. Die potenziellen Vorteile sind jedoch enorm, so dass Sie diesen Weg auf jeden Fall einschlagen sollten.
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