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Die prädiktive Analytik im Finanz- und Rechnungswesen hat mit der Entwicklung der KI ein völlig neues Niveau erreicht. Dank des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz dauert das, was früher Stunden dauerte, heute nur noch Minuten - und das mit extremer Genauigkeit. Wie können Sie prädiktive Analysen in Ihrem Betrieb einsetzen? Finden Sie es in diesem Artikel heraus!
Predictive Analytics im Finanz- und Rechnungswesen und Investment Banking: 5 Anwendungsfälle
Also, Wie können Sie prädiktive Analysen nutzen, um sich einen Vorteil im Finanzwesen zu verschaffen? Wofür sollten Sie sie verwenden? Im Folgenden finden Sie einige Beispiele.
Finanzielle Vorausschau
Erstens können Sie KI-gestützte prädiktive Analysen nutzen für Finanzprognose. So können Sie Ihr Wachstum als Bank genauer definieren, KPIs und OKRs festlegen und Ihr Unternehmen auf Erfolgskurs bringen.
Sie müssen das Modell lediglich mit Ihren Daten füllen und ihm beibringen, wie es eine (oder mehrere) der möglichen Formeln für Prognosen in der Finanzwelt verwendet.
Risikominderung
Prädiktive Analysen werden auch häufig eingesetzt, um die Einhaltung von Rechtsvorschriftenvor allem mit der AML. Fortschrittliche Systeme, die mit historischen Daten gefüttert werden, lernen die Muster, die auf Geldwäsche oder Betrug hindeuten, und vergleichen sie dann mit den aktuellen Kundentransaktionen. Wenn einer Ihrer Kunden Anzeichen für illegale Aktivitäten aufweist (im Gange oder in der Zukunft), wird das System Sie warnen und Sie können reagieren oder zumindest die manuelle Überwachung verstärken.
Prognose der Abwanderung
Prädiktive Analysen werden auch im Bankwesen zur Vorhersage der Abwanderung eingesetzt. Hier ist der Prozess ähnlich wie bei der Risikominderung: Das System lernt anhand des Verhaltens früherer Kunden, Indikatoren für die Abwanderung zu erkennen. Wenn sie auftreten, warnt es Sie oder führt automatisch eine Kampagne durch, um die Kundenbindung zu stärken und sie zum Bleiben zu bewegen.
Algorithmisches Investieren
KI-gestützte prädiktive Analysen sind im Finanzbereich der Vermögensverwaltung weit verbreitet, und das hat seinen guten Grund. Mit dieser Technologie können Sie Investitionen mit noch größerer Präzision automatisieren.
Zuvor basierte der algorithmische Handel auf Algorithmen, die ihre Grenzen hatten. Aktuelle KI-Modelle sind viel besser in der Lage, Finanzdaten zu analysieren, aber vor allem können sie darüber hinausgehen.
Einige Lösungen untersuchen beispielsweise Nachrichten-Feeds und stellen sie historischen Daten gegenüber, um Zusammenhänge zwischen bestimmten Ereignissen und ihren finanziellen Folgen zu finden. Sie berücksichtigen viel mehr Informationen als Standardalgorithmen und schlagen daher besser angepasste Anlagemöglichkeiten vor.
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Underwriting
Sie können prädiktive Analysen auch für das Underwriting nutzen, um beispielsweise die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass Sie Ihrem Kunden einen Versicherungsanspruch zahlen müssen. Auf diese Weise können Sie fundiertere Entscheidungen treffen und Situationen vermeiden, in denen Ihre Dienstleistungen Sie mehr kosten als sie Ihrem Unternehmen einbringen.
Das Mitnehmen
Die oben genannten 5 Beispiele sind nur die Essenz dessen, wofür Sie Predictive Analytics im Bankwesen und in der Buchhaltung wirklich nutzen können. Marketing, Wealth Management, Verwaltung und Ihre Finanzdienstleistungen profitieren alle von Predictive Analytics - ein Ansatz, der fast alle Bereiche Ihres Unternehmens verbessern kann!
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