Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Bankwesen

Inhaltsübersicht

• Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?
• Innovation in ständiger Entwicklung
• KI und ML im Bankwesen: Technologie im Zeichen des Wandels
• Künstliche Intelligenz im Bankwesen: ein nie dagewesener Anstieg
• Vorteile von AI und ML im Bankwesen

Künstliche Intelligenz erobert alle Branchen im Sturm, und das zu Recht, denn sie bietet eine breite Palette brandneuer Möglichkeiten. Allerdings weigern sich viele Institutionen immer noch zu akzeptieren, dass solche Technologien keine kurzlebigen Trends sind. In der Tat sind sie schon seit einiger Zeit verfügbar - jetzt verdienen sie einfach mehr Aufmerksamkeit als je zuvor. 

Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Ob man nun den Begriff "künstliche Intelligenz" oder "maschinelles Lernen" verwendet, im Allgemeinen bezieht man sich damit auf dieselbe Gruppe innovativer Technologien, die von IT-Pionieren so eifrig gepriesen werden. Diese Begriffe, so ähnlich sie auch sein mögen, haben eine etwas andere Bedeutung.

Künstliche Intelligenz ist ein Oberbegriff, der sowohl das maschinelle Lernen als auch die Automatisierung umfasst, die es ermöglicht, auf vorher geplante Szenarien zu reagieren. Der Begriff beschreibt einen Computer, der in der Lage ist, menschliches Verhalten und Denken in einer Weise nachzuahmen, die es dem Programm ermöglicht, präzise und richtige Entscheidungen zu treffen.

Maschinelles LernenIm Gegensatz dazu werden bei der Softwareentwicklung Algorithmen auf Daten angewendet, um dem Programm beizubringen, das Ergebnis bestimmter Aktionen vorherzusagen. Bei diesem Prozess ist keine menschliche Unterstützung erforderlich. Der beim maschinellen Lernen verwendete Code kann später Muster in Daten erkennen, Vorhersagen erstellen und so Anwendungen, Programme und begleitende Operationen unterstützen. Mit anderen Worten: Ein Computer kann dank des maschinellen Lernens zu einer künstlichen Intelligenz werden.

Innovation in ständiger Entwicklung

Trotz seiner geringen Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird allgemein angenommen, dass beide eine breite Palette von Innovationen bieten, die jede Branche revolutionieren können, so wie es einst das Internet tat. Entgegen der landläufigen Meinung sind solche Technologien jedoch keine neue Errungenschaft in der digitalen Welt. Tatsächlich wurde die Existenz einer solchen Lösung schon vor Jahren von keinem Geringeren als Alan Turing vorausgesagt, der mit der Erfindung des ersten Computers die Grundlage für ihre Entstehung legte. Dennoch wurde die künstliche Intelligenz erst Jahrzehnte später zum Leben erweckt, als der Begriff 1956 von John McCarthy als Ergebnis der Dartmouth-Konferenz geschaffen wurde. Zur gleichen Zeit stellten Allen Newell, Cliff Shaw und Herbert Simon das erste Programm vor, das in der Lage war, die menschliche Logik zu imitieren, kurz darauf folgte die Einführung des künstlichen neuronalen Netzes durch Frank Rosenblatt. Seitdem hat sich die Entwicklung der künstlichen Intelligenz und ihrer Elemente nur noch beschleunigt und zu einer beispiellosen Expansion geführt.

KI und ML im Bankwesen: Technologie im Zeichen des Wandels

Obwohl KI eine lange Geschichte hat, fragen sich heute viele Menschen: Wenn die künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten auf dem Markt ist, warum wird sie dann gerade jetzt im Bankensektor so intensiv diskutiert und eingesetzt? Die Antwort auf diese Frage besteht aus mehreren entscheidenden Veränderungen in der modernen Welt, die es allen Technologien ermöglicht haben, sich in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zu entwickeln. Dazu gehören:

• Technologische Hindernisse gibt es fast nicht mehr. Mit Computern, Programmen und Algorithmen, die uns überall umgeben, können sowohl KI als auch ML ihre Zielgruppen innerhalb von Sekunden erreichen.
• Kompatibilitätsprobleme und veraltete Geräte gehören dank der allgegenwärtigen Vorschriften, Standards und Normen der Vergangenheit an.
• Maschinelles Lernen im Bankwesen und andere Branchen werden einfacher denn je. Heutzutage sammeln alle Institutionen täglich Millionen von Gigabyte an Daten, die ein perfektes Übungsfeld für die Entwicklung tausender ML-Algorithmen für jeden Zweck darstellen. Darüber hinaus ist die Verarbeitung der Daten auch schneller, so dass ML-Programme in einem außerordentlichen Tempo erstellt, bearbeitet und angepasst werden können.
• Niedrigere Kosten für die Speicherung von Daten und KI- und ML-Programmen. Laufwerke, Server und vor allem Cloud-Speicher werden immer beliebter, während ihre Preise ständig sinken. Sie bieten auch zuverlässigere Dienste und ziehen Unternehmen und Institutionen aus allen Branchen an, auch Banken.
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Bankwesen sind kein Geheimwissen mehr. Während alle Mitarbeiter in der Lage sind, einen Computer mit Leichtigkeit zu bedienen, und die Zahl der IT-Experten, die die fortschrittlichsten Prozesse unterstützen, wächst, ist das Management von KI und ML im Bankwesen keine Herausforderung mehr. Im Gegenteil, es ist zu einer nützlichen Routine geworden, die in Strategien und Plänen für die Zukunft nicht mehr ignoriert werden kann.

Mit anderen Worten: Die moderne Technologie hat eine perfekte Grundlage für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen geschaffen, die in allen Lebensbereichen, auch im Bankwesen, eingesetzt werden.

Künstliche Intelligenz im Bankwesen: ein nie dagewesener Anstieg

Das in der künstlichen Intelligenz verborgene Potenzial ist nicht unbemerkt geblieben. Tatsächlich vergeht kaum eine Woche ohne einen weiteren Bericht über Unternehmen, die mehr und mehr Geld für die Implementierung von ML und KI in ihre Systeme ausgeben. Bislang ist künstliche Intelligenz zu einem Schwerpunkt der Automobilindustrie, des Gesundheitswesens, des Einzelhandels und des verarbeitenden Gewerbes geworden - und der Finanzsektor ist dabei, sich dieser Gruppe anzuschließen.

Heutzutage werden sowohl künstliche Intelligenz als auch maschinelles Lernen langsam in den Bankensektor eingeführt, beispielsweise in Form von Lösungen:

• Automatisierte Nachrichten - Benachrichtigungen, Informationen oder Pop-up-Fenster, die durch eine bestimmte Aktion des Kunden ausgelöst werden.
• Mehrzweck-Datenanalyse - weit verbreitet für Prognosen, die Vorhersage von Kundenentscheidungen und deren Einteilung in Zielgruppen; die Möglichkeiten der Datenanalyse können jedoch praktisch endlos sein.
• Authentifizierung, einschließlich Liveness Check und ID-Verifizierung.
• Automatisierte Prozesse, die vom Kunden ohne menschliche Hilfe abgeschlossen werden.
• Unterstützung bei der Budgetverwaltung - eine Reihe von transaktionsbasierten Funktionen wie Budgetprognosen, Warnungen und Empfehlungen sowie die Verwaltung von Abonnementdiensten.
• Personalisierte Angebote zu Bankprodukten, Partnerprodukten.
• Chatbots - dank KI können Kunden nun Einblicke und Ratschläge erhalten, die zuvor nicht möglich waren:
  • sie daran zu erinnern, wann kostenlose Testversionen enden und wiederkehrende Gebühren beginnen
  • Analyse der Kundenausgaben, um zusätzliches Geld zu finden, das automatisch als Ersparnis zurückgelegt werden kann.

Dies sind jedoch nur einige Beispiele für den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Bankwesen. Solche Technologien werden heute in vielen anderen Werkzeugen und Systemen eingesetzt, weil sie nützlicher sind, als man dachte, als der Begriff "künstliche Intelligenz" zum ersten Mal vorgeschlagen wurde.

Vorteile von AI und ML im Bankwesen

Der Aufstieg der Künstliche Intelligenz im Bankwesen war das Ergebnis nicht nur eines verbesserten Zugangs zur Technologie, sondern auch einer wachsenden Nachfrage nach zusätzlichen Vorteilen, die sie den Unternehmen - einschließlich der Finanzinstitute - bringen kann. Dazu gehören:

• Geringere Kosten für die Beschäftigung durch automatisch ablaufende Prozesse.
• Detaillierte Analyse und verbesserte Entscheidungsfindung im Unternehmen, was zu einer Steigerung der Gewinne führt.
• Effiziente Kommunikation auf der Grundlage automatisierter Nachrichten und sorgfältig ausgewählter Zielgruppen.
• Die Verfügbarkeit von Bankdienstleistungen wurde durch Bankplattformen verbessert, die rund um die Uhr arbeiten.
• Erfüllung der Bedürfnisse der immer anspruchsvolleren Kunden, die von den Banken die Einführung bequemer, sicherer und effizienter Technologien zur Erleichterung immer fortschrittlicherer Prozesse erwarten.

Die Technologie befindet sich jedoch noch in der Entwicklung, und wir zweifeln nicht daran, dass die künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle im Bankwesen der Zukunft spielen wird - derjenigen, die wir heute schon erahnen können.

Ailleron

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