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Jede Bank verfügt über eine riesige Menge an Daten. Mit der Zeit wird die Hilfe eines zusätzlichen Spezialisten notwendig, um diese zu bewältigen. Das muss aber kein Mensch sein - künstliche Intelligenz reicht aus. Maschinelles Lernen im Bankwesen kann in vielerlei Hinsicht eingesetzt werden - von der Vorhersage des Kundenverhaltens bis zur Analyse von Dokumenten. Finden Sie konkrete Beispiele dafür, wie KI und maschinelles Lernen im Bankwesen eingesetzt werden können!
Inhaltsübersicht
- Was ist maschinelles Lernen?
- Worauf basiert das maschinelle Lernen in Banken?
- Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Bankwesen
- Maschinelles Lernen bei Finanzdienstleistungen? Besuchen Sie Ailleron!
- FAQ
Was ist maschinelles Lernen?
Die Grundlage jeder künstlichen Intelligenz, d. h. eines Systems, das die Handlungen des menschlichen Gehirns nachahmen soll, ist maschinelles Lernen. Es geht darum, den Algorithmus der künstlichen Intelligenz an seine Bedürfnisse anzupassen, indem man ihm neue Fähigkeiten "beibringt", z. B. Objekterkennung oder Korrelation, und so angemessene Entscheidungen trifft. Es reicht aus, dem Algorithmus bestimmte Daten mit Bezeichnungen zur Verfügung zu stellen und auf dieser Grundlage sein eigenes Bild von der Welt zu erstellen. Es ist auch möglich, Regeln oder Prinzipien in das System einzuführen und den Algorithmus auf der Grundlage dieser Regeln Entscheidungen treffen zu lassen. Ihm wird dann gezeigt, wann er einen Fehler gemacht hat und wann er die richtige Antwort gegeben hat, so dass er mit jedem weiteren Versuch immer besser wird. Darüber hinaus können Algorithmen auch selbständig lernen, Daten verarbeiten und Muster finden. Maschinelles Lernen ist eine äußerst flexible Lösung. Sie kann für fast jede Aufgabe verwendet werden, die eine Analyse und Schlussfolgerung erfordert. Es überrascht nicht, dass sie sich hervorragend für den Finanzsektor eignet.
Worauf basiert das maschinelle Lernen in Banken?
Künstliche Intelligenz im Bankwesen kann in vielen Bereichen des Bankwesens zum Einsatz kommen, z. B. im Kundenservice, bei der Datenanalyse, bei Prognosen und bei der Automatisierung sich wiederholender Prozesse. All diese Aufgaben beruhen jedoch auf spezifischen Grundlagen. Schauen wir uns also an, wie maschinelles Lernen in einer Bank aussehen kann.
MLOps
Das maschinelle Lernen im Bankwesen würde seine Daseinsberechtigung verlieren, wenn es nicht richtig konzipiert wird. Solche Algorithmen müssen angemessen auf die Aufgaben, die die Bank ihnen stellt, sowie auf den Charakter des Instituts zugeschnitten sein. Diese Anpassung wird von Data Scientists vorgenommen, den Personen, die für das Lehren der Algorithmen verantwortlich sind. Allerdings arbeiten oft mehrere Spezialisten an demselben Projekt, so dass es viele verschiedene Versionen desselben Algorithmus gibt.
Um ihre Arbeit so weit wie möglich zu optimieren und eine Aufsplitterung der Aktivitäten zu vermeiden, wird eine Reihe von Praktiken eingesetzt, die MLOps genannt werden. Sie ermöglichen die Zentralisierung von Aktivitäten über das Programm sowie die Zusammenarbeit von Data Scientists mit den IT-Spezialisten, die für die Implementierung des Systems verantwortlich sind. Auf diese Weise ist es möglich, schnell zu überprüfen, wie leistungsfähig eine bestimmte Version des Algorithmus ist und was noch verbessert werden muss. Durch den Einsatz von MLOps kann ein neues System effektiv in die Struktur der Bank implementiert werden, seine Leistung kann kontinuierlich überwacht werden und die endgültige Version kann so angepasst werden, dass sie den Anforderungen der Organisation am besten entspricht.
Verarbeitung natürlicher Sprache
NLP, die Verarbeitung natürlicher Sprache, ist ein wesentlicher Bestandteil der künstlichen Intelligenz im Bankwesen und ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Es wäre in der Tat schwierig, ein effektives Chatbot-Gespräch mit einem Kunden zu führen, ohne dass der Chatbot Wörter versteht oder erzeugt. Glücklicherweise gibt es eine Technologie, die es der KI ermöglicht, natürliche Sprache zu analysieren und in Symbole zu übersetzen, die von Algorithmen verarbeitet werden können. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache ist die künstliche Intelligenz im Bankwesen in der Lage, sowohl mit Kunden zu sprechen als auch Bankdokumente zu analysieren.
GraphML
Um das Wesentliche aus den Daten herauszuholen, ist es manchmal nützlich, sie in eine visuelle Form zu bringen. Eine Möglichkeit sind Diagramme, d. h. Modelle, die bestimmte Objekte und die Beziehungen zwischen ihnen darstellen. Dank der von der künstlichen Intelligenz erstellten Diagramme lassen sich die Zusammenhänge zwischen den Daten erkennen, so dass neue Schlussfolgerungen gezogen und wichtige Änderungen vorgenommen werden können. Im Bankwesen werden Diagramme häufig verwendet, um das Kaufverhalten der Kunden zu analysieren und geeignete Marketingstrategien zu entwickeln.
Anwendungsfälle für maschinelles Lernen im Bankwesen
Sobald wir die Grundlagen des maschinellen Lernens im Bankwesen kennen, können wir uns mit spezifischen Situationen befassen wo die Technologie eingesetzt wurde.
Intelligente Preisgestaltung
Obwohl diese Technologie zur Festlegung des richtigen Preises in erster Linie mit dem Vergleich des Preises des eigenen Produkts mit dem anderer Unternehmen in Verbindung gebracht wird, hebt das maschinelle Lernen für Banken die Technologie auf die nächste Stufe. Dies liegt daran, dass die Preisauswahl von der Preissensibilität der Kunden abhängen kann. Der Preis und die Bereitschaft, ein Produkt oder eine Dienstleistung zu kaufen, sind miteinander verbunden. Natürlich variiert dieser Faktor je nach der finanziellen Situation der Kunden oder der Verfügbarkeit von Produkten. Trotzdem, Es lassen sich einige Grundtypen von Verbrauchern unterscheiden. Diese sind:
- Niedrigpreisjäger - sie sind ausschließlich darauf aus, ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung zu einem möglichst niedrigen Preis zu erwerben. Sie wissen ganz genau, wie viel Geld sie für ihr gewünschtes Produkt zu zahlen haben, und zögern, sich für eine bessere, aber teurere Option zu entscheiden;
- treue Kunden - loyal gegenüber einer bestimmten Marke. Es ist schwierig, sie davon zu überzeugen, sich für ein Produkt eines anderen Unternehmens zu entscheiden;
- Hochwertigere Kunden - legen Wert auf die Produktqualität, für die sie bereit sind, viel zu bezahlen. Sie sind sich ihrer Bedürfnisse sehr bewusst und können nicht mit einer Option zufrieden sein, die von ihren Vorstellungen abweicht;
- Convenience Shopper - für sie ist die Schnelligkeit des Einkaufs am wichtigsten. Sie sind bereit, mehr zu bezahlen, um keine unnötigen Minuten mit dem Kauf zu verbringen und Zeit zu sparen.
Wenn Sie die Art der Kunden Ihres Unternehmens kennen, können Sie ihnen den richtigen Preis für die Dienstleistung anbieten, die Sie ihnen verkaufen möchten. Schließlich sollten Sie für einen Kunden, der nur auf einen niedrigen Preis aus ist, eine andere Strategie anwenden als für einen Kunden, der auf einen hochwertigen Service Wert legt. So können Sie das Interesse an Ihrem Angebot wecken, und der Kunde wird genau die Option wählen, die Sie für ihn vorbereitet haben. Eine derartige Analyse ist jedoch allein kaum zu bewältigen. Maschinelles Lernen in der Bank kommt hier zur Rettung. Es kann das Kaufverhalten der Kunden auf vielen Ebenen analysieren - auf der Ebene der Transaktionen, die sie tätigen, der Entscheidungen, die sie treffen, und der Angebote, die sie wählen. Durch eine solche Analyse können Sie bestimmten Personen attraktive Preise anbieten, denen sie nicht widerstehen können, und so die Gewinne Ihres Unternehmens maximieren.
Kundenverhalten vorhersehen
Maschinelles Lernen in der Finanzdienstleistung kann ebenso gut funktionieren, wenn es darum geht, das zukünftige Verhalten von Bestandskunden vorherzusagen. Die Mitarbeiter brauchen vielleicht Hilfe, um auf einen Blick zu erkennen, dass ein bestimmter Kunde mit den von Ihrer Bank angebotenen Dienstleistungen nicht zufrieden ist und zu einer konkurrierenden Organisation wechseln will. Solche Informationen werden jedoch nicht der künstlichen Intelligenz entgehen, die die Handlungen der Kunden laufend scannt. Wenn eine Situation erkannt wird, die für die Interessen Ihrer Bank potenziell gefährlich ist, werden Sie von der KI in Echtzeit benachrichtigt, so dass Sie Zeit haben, eine Reaktion zu entwickeln.. Es ist wichtig, ein Angebot vorzubereiten, das Ihren Kunden dazu bringt, Ihrem Unternehmen eine zweite Chance zu geben. Mit dem Einsatz von KI wäre es viel einfacher, solche Ereignisse vorherzusagen.
Das maschinelle Lernen für Finanzdienstleistungen ermöglicht es auch, kombinierte Verkäufe auf bestimmte Kunden anzuwenden. Dies bedeutet, dass die Hauptdienstleistung, an der der Nutzer interessiert ist, zusammen mit zusätzlichen Optionen angeboten wird. Auch wenn sie dem Kunden bisher nicht aufgefallen sind, können sie später hilfreich sein, oder der Kunde ist sich der Vorteile, die sie bieten, gar nicht bewusst. Die künstliche Intelligenz wird den Kunden genau unter die Lupe nehmen und analysieren, welche Option dem Kunden den größten Nutzen bringt und damit zum Gewinn Ihrer Bank beiträgt.
Systeme zur Betrugsbekämpfung
Betrugsbekämpfungssysteme, die kriminelle Transaktionen wie Terrorismusfinanzierung oder Geldwäsche aufdecken, müssen in jeder Bank eingeführt werden. Allerdings basieren nicht alle diese Programme auf maschinellem Lernen, was zu häufigen Fehlern führt. Die beiden häufigsten davon sind falsch-negative und falsch-positive Phänomene.
Falsch-negativ liegt vor, wenn eine verdächtige Transaktion vom System als neutral eingestuft wird, so dass ein Angestellter sie nicht prüft und die Kriminellen ihre Geschäfte fortsetzen können. Falsch-positiv ist hingegen, wenn eine nicht unterscheidbare Transaktion als verdächtig eingestuft wird, was dazu führt, dass ein Konto gesperrt wird oder die Möglichkeit, Transaktionen durchzuführen, verweigert wird. Jede Bank versucht, solche Situationen so weit wie möglich zu vermeiden, da sie den Ruf der Bank schädigen und sogar zum Verlust von Kunden oder zu rechtlichen Problemen führen können. Mit Hilfe der künstlichen Intelligenz ist es jedoch möglich, solche Vorkommnisse auf ein Minimum zu reduzieren. Denn Algorithmen ermöglichen es, die Art jeder Transaktion unter Berücksichtigung der Details des jeweiligen Kunden genau zu analysieren. Infolgedessen wird das Unternehmen als vertrauenswürdig angesehen und zieht noch mehr Kunden an.
Robotergestützte Prozessautomatisierung
In jeder Bank sind nicht nur zahlreiche wichtige Entscheidungen zu treffen, sondern auch eine Reihe monotoner Prozesse, die die Aufmerksamkeit der Mitarbeiter verringern können, wie z. B. die Überprüfung der Vollständigkeit von Dokumenten. Warum also nicht solche Aufgaben auf Roboter verlagern? So wird vermieden, dass das Bankpersonal ausbrennt und wichtige Themen aufgrund von Müdigkeit übersehen werden. Mit Hilfe der Robotic Process Automation ist das durchaus möglich.
Außerdem, Das maschinelle Lernen hat zu einer kognitiven Robotisierung geführt, d. h. Roboterarbeiter führen nicht mehr nur Handlungen nach Regeln aus, sondern denken wie Menschen. Solche Roboter nutzen die bereits erwähnte Verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und semantische Technologien, die es ihnen ermöglichen, die zu analysierende Dokumentation und die Prozesse vollständig zu "verstehen". Auf diese Weise können sie mehr Aufgaben bewältigen als klassische, nicht KI-basierte Roboter. Darüber hinaus ermöglicht die Einführung der Robotisierung in einer Bank eine Senkung der jährlichen Ausgaben für Mitarbeiterzahlungen um 20-30% sowie eine Verkürzung der Bearbeitungszeiten um 50-60%.
Klassifizierung der Transaktionen
Das maschinelle Lernen in Banken kann auch genutzt werden, um Transaktionen, die sich auf die Bankkonten der Kunden auswirken, Kategorien zuzuordnen. Durch den Zugriff auf umfangreiche Datenbanken und deren Analyse lernt die künstliche Intelligenz, Transaktionen anhand des Titels der Überweisung, des Absenders oder des Empfängers zu kategorisieren. Dies ermöglicht eine effiziente Trennung der Transaktionen, was viele Kunden, die eine genaue Kontrolle über ihre Finanzen wünschen, zu schätzen wissen werden. Eine solche Kategorisierung ist auch für die Bank selbst hilfreich, die dadurch die Möglichkeit erhält, die von ihr getätigten Transaktionen zu kontrollieren.
Kundensegmentierung
Künstliche Intelligenz im Bankwesen wird auch für die Kundensegmentierung von großem Nutzen sein. Schließlich ist es äußerst wichtig, die Nutzer angemessen zu segmentieren und jeder Gruppe ein passendes Geschäftsmodell zuzuordnen. Dadurch können nicht nur die Kunden zufriedengestellt werden, sondern auch das Unternehmen kann bessere Gewinne erzielen.
Bei der Kategorisierung der Kunden kann man z.B. diejenigen identifizieren, die der Bank treu sind und ihre Dienste seit vielen Jahren in Anspruch nehmen. Es lohnt sich daher, geeignete Maßnahmen (z. B. Sonderangebote) für sie zu ergreifen, ihre Treue zu würdigen und zu bestätigen, dass sie wichtige Kunden für die Bank sind.
Durch die Segmentierung ist es auch möglich, diejenigen Kunden zu identifizieren, die für die Bank am attraktivsten sind und zur Steigerung ihrer Gewinne beitragen können. Wenn man weiß, wer zu dieser Gruppe gehört, kann man geeignete Maßnahmen ergreifen und dazu beitragen, höhere Gewinne zu erzielen.
Eine fortgeschrittene Kundensegmentierung wäre jedoch eine schwierige Aufgabe, wenn sie von Mitarbeitern durchgeführt werden würde. Menschen sind nicht in der Lage, alle Nuancen zu erkennen, die mit den Handlungen der Kunden verbunden sind. Aber all diese Handlungen werden der Aufmerksamkeit der künstlichen Intelligenz nicht entgehen. Mit ihren riesigen Datenmengen über Kundentransaktionen, getroffene Entscheidungen und ausgewählte Angebote ist sie in der Lage, die Muster einzelner Kundengruppen zu erkennen und sie auf dieser Grundlage einer bestimmten Kategorie zuzuordnen. Dies bedeutet nicht nur eine erhebliche Zeitersparnis gegenüber der Arbeit menschlicher Mitarbeiter, sondern auch die Möglichkeit, genauere Ergebnisse zu erhalten, so dass bessere Angebote erstellt und höhere Gewinne erzielt werden können.
Cashflow-Prognosen
Eine unsachgemäße Kassenführung ist der Fluch jeder Bank. Es kann jedoch leicht vermieden werden, indem geeignete Cashflow-Prognosen erstellt werden. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu diesem Zweck können Sie die finanziellen Gewohnheiten Ihrer Kunden genau analysieren und darauf basierend einen geeigneten Aktionsplan erstellen. Mit Hilfe der KI werden Sie nie wieder in die Bredouille kommen, wenn Ihrer Bank das Geld ausgeht.
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FAQ:
- Was sind die Vorteile des maschinellen Lernens im Bankwesen?
Maschinelles Lernen im Bankwesen ist in erster Linie eine Möglichkeit, die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu verringern. KI kann sowohl den Kundenservice als auch die Durchführung monotoner Aufgaben unterstützen. Darüber hinaus ermöglicht KI eine ganzheitliche Betrachtung der Daten und das Ziehen neuer Schlüsse daraus, um die getroffenen Maßnahmen zu verbessern.
- Wie spricht die künstliche Intelligenz der Bank mit den Kunden?
Immer mehr Banken setzen Chatbots, künstliche Intelligenz mit natürlicher Sprachverarbeitungstechnologie, für den Kundenservice ein. Dank dieser sind sie in der Lage, die Nachrichten zu verstehen und eigene Nachrichten zu verfassen. Darüber hinaus hat die KI Zugang zu mehreren Datenbanken und kann so schnell die Ursache für das Problem eines Kunden finden und es lösen.
- Was ist die robotergestützte Prozessautomatisierung?
Dies ist eine der vielen Möglichkeiten für künstliche Intelligenz, monotone Aufgaben von Arbeitnehmern zu übernehmen, die dazu führen könnten, dass sie unter Job-Burnout leiden und daher weniger produktiv sind und Details übersehen. Unter anderem können Roboter die Dokumentation effektiv lesen und auf Vollständigkeit prüfen.
