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Welche Auswirkungen hat KI auf den Bankensektor? Erstens hilft es den Finanzinstituten, eine völlig neue Ebene der Kundenerfahrung zu erreichen. Zweitens kann sie zur Verbesserung der Cybersicherheit und der Betrugserkennung eingesetzt werden. Drittens bringt sie eine neue Stufe der Personalisierung mit sich. Und schließlich wirkt sich KI auf das Bankwesen aus, indem sie die Betriebskosten senkt und den ROI für Marketing und Kundenakquise erhöht. Möchten Sie mehr erfahren? Dann lesen Sie weiter.
Inhaltsübersicht
Die Auswirkungen von KI im Bankwesen
Der beste Weg, die Auswirkungen von KI im Bankensektor zu verstehen, ist die Analyse der Vorteile, die diese Technologie mit sich bringt. Deshalb sollten wir sie jetzt überprüfen.
Finanzen
Zunächst wollen wir uns die finanziellen Auswirkungen der KI im Bankensektor ansehen. Sie sind sehr vielschichtig, also betrachten wir sie aus allen möglichen Perspektiven.
Schauen wir uns zunächst einmal die Senkung der Kundengewinnungskosten. Hier müssen wir die Einsatz von KI im Bankwesen für das Onboarding der Kunden. Künstliche Intelligenz wird zusammen mit biometrischer Technologie eingesetzt, um den Prozess zu beschleunigen und weniger anstrengend zu machen, wodurch die Abbruchraten aktiv reduziert werden. Auf diese Weise können Sie Ihren Marketing- (und Vertriebs-) ROI steigern, indem Sie mehr Leads in Kunden verwandeln. Die Auswirkung wird perfekt durch die Fallstudie des SGB - eine Bank, für die wir eine eKYC-Lösung implementiert haben, die sich in nur drei Jahren auszahlen wird!
Zweitens: Wir müssen Ihre Betriebskosten. Nehmen Sie zum Beispiel Ihre Kundenbetreuer. Mit Hilfe von KI können sie effizienter durch die Vorschriften Ihres Finanzinstituts navigierenund kann somit mehr Anfragen lösen. Dies führt zu einer geringeren Nachfrage nach CS-Agenten, was sich direkt in Einsparungen niederschlägt.
Drittens: Es gibt intelligente Produktempfehlungen. KI-basierte Lösungen, wie die von Ailleron, können Ihren Agenten intelligente, auf Kundendaten basierende Verkaufsvorschläge unterbreiten und so Ihren Umsatz steigern und Ihrem Unternehmen einen stabileren Einkommensstrom verschaffen.
Endlich, KI wirkt sich auch auf die finanzielle Seite des Bankensektors aus, indem sie die Entscheidungsfindung insgesamt verbessert. NLP-Modelle können die Erkennung von Betrug, die Segmentierung von Verbrauchern und sogar die Datenverarbeitung und -sicherheit verbessern und die Kosten für die manuelle Durchführung dieser Aufgaben senken.
Sicherheit
Wenn wir über die Auswirkungen von KI auf das Bankwesen sprechen, müssen wir auch die Auswirkungen auf die Sicherheit erwähnen. Dies kann manchmal ein zweischneidiges Schwert sein, obwohl künstliche Intelligenz in den meisten Fällen die allgemeine Daten- und Finanzsicherheit erheblich verbessert.
Das erste Beispiel für den Einsatz von KI zu diesem Zweck findet sich in Betrugserkennung. Künstliche Intelligenz kann, wenn sie auf geeignete Daten trainiert wird, Anomalien erkennen, die auf dubiose Transaktionen oder Aktivitäten auf den Konten Ihrer Kunden hinweisen, und Ihnen so helfen, diese schneller zu erkennen und zu verhindern. Dies ist besonders wichtig, wenn man bedenkt, dass Ihrem Institut bei unzureichenden Betrugsbekämpfungsmaßnahmen hohe Finanzgebühren auferlegt werden können.
Zweitens kann die künstliche Intelligenz selbst Ihnen helfen Ihre Daten zu schützen. Wenn es für diesen Zweck geschult ist, kann es potenzielle Cyberangriffsversuche erkennen und Ihre Teams vor möglichen Verstößen warnen. Auf diese Weise können Sie schneller reagieren und das Vertrauen Ihrer Kunden gewinnen, das so wichtig ist, wenn es darum geht, neue Kunden zu gewinnen.
Warum haben wir gesagt, dass sie ein zweischneidiges Schwert ist, wenn sie so vorteilhaft ist? Leider kann die KI selbst zur Zielscheibe werden und mit toxischen Daten gefüttert werden, um Ihren Betrieb zu stören. Daher müssen Sie zunächst die Sicherheit Ihrer Modelle gewährleisten, und erst dann können Sie sie zur Erhöhung der Sicherheit Ihrer Daten einsetzen.
Darlehensentscheidungen
Die Auswirkungen der KI können auch in anderen Bereichen des Bank- und Finanzwesens spürbar werden, insbesondere bei Krediten. Die darauf spezialisierten Organisationen nutzen häufig KI-ML-Systeme, um ihre Kreditentscheidungsprozesse zu automatisieren und durch die Analyse zusätzlicher Daten, wie z. B. der Transaktionshistorie, oder die Aufdeckung von Betrug (wie bereits erwähnt) gründlicher zu machen. Dieser Ansatz ist jedoch recht riskant.
Theoretisch können solche Systeme zwar sehr vorteilhaft sein und die Arbeit eines ganzen Tages in Sekundenschnelle erledigen, in der Praxis müssen Sie jedoch Folgendes beachten wie Sie diese KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können. Jede Verzerrung in den Daten kann weitreichende Folgen haben; daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie Ihre Daten gründlich bearbeiten, und selbst dann ist es möglicherweise unmöglich, sie vollständig zu beseitigen. Eine solche Lösung kann zwar vorteilhaft sein, aber nur, wenn sie mit Bedacht eingesetzt wird - zum Beispiel, um zusätzliche Informationen zu analysieren, die sonst nicht berücksichtigt würden.
Andererseits gibt es viele Institute, die KI für solche Zwecke einsetzen, so dass sie sich definitiv bereits auf diesen Bereich des Bankwesens auswirkt und dies auch in Zukunft tun dürfte.
Risikomanagement
Wenn es um die Entscheidungsfindung geht, sind Kredite nicht der einzige Bereich, der von KI im Bankensektor betroffen ist. Eine weitere große Veränderung ist im allgemeinen Risikomanagement zu beobachten, wo künstliche Intelligenz eingesetzt wird, um das Unvorhersehbare vorherzusagen....
Solche Systeme werden beispielsweise eingesetzt, um Währungsschwankungen zu analysieren oder sogar die Folgen von Naturkatastrophen vorherzusagen. Auf diese Weise können die Finanzinstitute fundiertere Entscheidungen treffen und Risiken im Zusammenhang mit externen Faktoren abmildern.
Nachhaltigkeit
Ob KI nachhaltig ist oder nicht, ist eine Frage der Diskussion, aber sie kann Banken definitiv helfen, "grüner" zu werden. Wie funktioniert das genau?
Mit den neuen EU-Verordnungen sind die Banken verpflichtet, ihre Transaktionen danach zu klassifizieren (und zu veröffentlichen), ob sie umweltfreundlich sind oder nicht. Dies erfordert große Datenverarbeitungsfähigkeiten - und die hat KI.
Mit KI-gestützten Systemen können die Banken die von ihren Geschäftskunden erfassten Informationen verarbeiten und festlegen, welche Geschäfte tatsächlich "grün" sind und welche nicht, was den Banken hilft, nachhaltiger zu werden und die EU-Vorschriften einzuhalten.
Kundenerfahrung und -zufriedenheit
KI wirkt sich auch auf die allgemeine Kundenerfahrung und -zufriedenheit im Bankensektor aus. Wie der finanzielle Nutzen ist auch dieser mehrdimensional.
Erstens, dank ihrer Datenverarbeitungsfähigkeiten verkürzt die KI die Zeit, die für die meisten Prozesse benötigt wirdwas zu kürzeren Bearbeitungszeiten und zufriedeneren Kunden führt. Dies bezieht sich auf alles, vom Kundenservice (durch den Einsatz von Chatbots) bis hin zu Kreditentscheidungen (wie bereits erwähnt).
Zweitens, KI macht die Prozesse einfacher und bequemer, insbesondere für Kunden, die nur digital oder nur mobil unterwegs sind. Intelligente eKYC-Prozesse, Videobots und ein weithin zugänglicher Chat-Support (oft mit KI) helfen den Kunden, ihre Geschäfte zu erledigen, ohne das Haus verlassen zu müssen, was für viele jüngere Verbraucher entscheidend ist.
Drittens, KI ermöglicht Personalisierung auf hohem Niveau. Dies bedeutet, dass den Kunden intelligente Produktempfehlungen, aber auch maßgeschneiderte Inhalte geboten werden, die ihren Prioritäten und Erwartungen entsprechen und somit Loyalität und Zufriedenheit schaffen. Lösungen wie AI-Prompter können maßgeschneiderte Antworten auf die Fragen der Kunden viel schneller geben als herkömmliche Kommunikationswege.
Endlich, ist es möglich, künstliche Intelligenz für zusätzliche Dienstleistungen zu nutzen, die die Kundenbindung stärken. Nehmen Sie zum Beispiel unser KI-gestützte Lösung zur Klassifizierung von Transaktionen für eine große polnische Bank. Mit unserem ML-Modell konnten wir 92% der Transaktionen genau klassifizieren, was es unserem Kunden ermöglichte, die Bedürfnisse seiner Kunden besser zu verstehen und ihnen angemessenere Empfehlungen zu geben, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöhte.
Schlussfolgerungen
Die Auswirkungen der KI im Bankensektor lassen sich in fast allen Bereichen der Geschäftstätigkeit von Finanzinstituten beobachten. Von der Kostensenkung, automatische Dokumentenverarbeitung und Gewinnsteigerung bis hin zur Stärkung der Sicherheit, Unterstützung der Entscheidungsfindung und Bereitstellung maßgeschneiderter Kundenerlebnisse - bei all dem hilft künstliche Intelligenz bereits. Deshalb empfehlen wir Ihnen, KI so bald wie möglich einzuführen. Haben Sie das Gefühl, dass Sie Hilfe brauchen? Kontakt - sind wir gerne bereit, ein innovatives KI-Modell für Sie zu entwickeln, zu trainieren und zu implementieren!
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