Mit KI zentrale Herausforderungen im Finanzdienstleistungssektor lösen

Verfasst von: Chad Davis, Senior Marketing Manager für Branchenlösungen

Der Finanzdienstleistungssektor befindet sich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in einem tiefgreifenden Wandel. Laut dem F5-Bericht zum Stand der Anwendungsstrategie: Ausgabe für Finanzdienstleistungen haben bereits mehr als 80 % der Unternehmen in diesem Sektor KI in ihre Systeme integriert. Angesichts des Potenzials von KI überrascht diese breite Akzeptanz nicht. Auf die Frage, wie wertvoll die Umsetzung bestimmter KI-Anwendungsfälle für ihr Institut wäre, bewerteten die Befragten der Benchmarking-Studie von Google Cloud zu generativer KI die folgenden Anwendungsfälle zu mindestens 72 % als äußerst oder ziemlich wertvoll: verbesserte virtuelle Assistenten (80 %), die Suche in Finanzdokumenten (78 %), personalisierte Empfehlungen (76 %) und Kapitalmarktanalysen (72 %).

Dieser Artikel beleuchtet die wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Finanzdienstleistungssektor, die Bedeutung zentraler KI-Technologien wie der Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die Frage, wie sich einige der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI im Finanzsektor durch die Implementierung geeigneter Lösungen bewältigen lassen.

Führende KI-Anwendungsfälle in der Finanzdienstleistungsbranche

Verbesserte Kundenerlebnisse: KI kann das Nutzererlebnis durch einen optimierten Abruf relevanter Informationen und eine bessere kontextbezogene Personalisierung für Kontoinhaber erheblich verbessern. So kann KI beispielsweise während eines Live-Gesprächs mit einem Callcenter-Mitarbeiter sofort die Kundenhistorie und Informationen zum Wallet Share abrufen. Darüber hinaus kann sie Chatbots und virtuelle Assistenten dabei unterstützen, die relevantesten und hilfreichsten Informationen bereitzustellen – einschließlich Antworten, die je nach Situation am ehesten zu Up- oder Cross-Selling führen. Erfahren Sie hier, wie Morgan Stanley KI einsetzt, um das Erlebnis seiner Mitarbeitenden und Kunden zu verbessern.

Betrugserkennung: KI verbessert durch Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung die Betrugserkennungsrate und reduziert gleichzeitig Fehlalarme. Achten Sie auf KI-gestützte Lösungen, die sich schneller anpassen können, als Kriminelle ihre Methoden ändern, und die auf Algorithmen für maschinelles Lernen auf Basis von Verhaltensanalysen beruhen.

Risikomanagement und Compliance: KI kann eine entscheidende Rolle im Risikomanagement spielen und Unternehmen dabei unterstützen, die neuesten regulatorischen Anforderungen einzuhalten. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle können Unternehmen beispielsweise Markttrends vorhersagen und die Kreditwürdigkeit präziser beurteilen und dabei gleichzeitig die geltenden Vorschriften einhalten.

Betriebliche Effizienz: KI steigert die betriebliche Effizienz, indem sie Routineaufgaben automatisiert und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet. Laut MIT Technology Review könnte der Einsatz generativer KI in der Finanzdienstleistungsbranche zu jährlichen Kosteneinsparungen von 340 Milliarden US-Dollar führen. Unternehmen, die KI einsetzen, verzeichnen eine Steigerung der Kundenzufriedenheit, Produktivität und des Marktanteils um 18 % sowie eine durchschnittliche Rendite von 3,50 US-Dollar pro investiertem US-Dollar.

Die Bedeutung zentraler KI-Technologien wie RAG im Finanzdienstleistungssektor

Da Finanzinstitute zunehmend KI einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, Betrug effektiver zu erkennen, das Risikomanagement zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern, ist der Einsatz der richtigen fortschrittlichen KI-Methoden und -Technologien von entscheidender Bedeutung. Eine dieser Methoden ist RAG.

RAG vereint die Stärken des Information Retrieval und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um präzisere und kontextbezogenere Ergebnisse zu liefern. Im Wesentlichen greift es auf umfassendes geistiges Eigentum oder private Daten von Unternehmen zurück und kombiniert diese mit der Leistungsfähigkeit generativer KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI. Dazu ruft es relevante Dokumente oder Informationen aus mehreren Datenbanken ab, die sich häufig in verteilten Umgebungen befinden, und nutzt sie, um schnell schlüssige Antworten zu generieren.

Beim Einsatz von KI im Finanzdienstleistungssektor spielt RAG eine entscheidende Rolle bei der Optimierung verschiedener KI-gestützter Anwendungsfälle. In unserem vorherigen Beispiel dazu, wie KI das Kundenerlebnis von Kontoinhabern verbessern kann, erhöht RAG etwa die Genauigkeit und Kontextbezogenheit der Antworten. Ein Kundenservice-Chatbot, der RAG nutzt, kann Informationen aus internen Unternehmensquellen wie Kontodaten und Transaktionsverläufen abrufen, um präzise und personalisierte Antworten bereitzustellen und so das Kundenerlebnis zu verbessern.

Darüber hinaus kann RAG dazu beitragen, Abläufe zu optimieren und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherzustellen, indem die Suche und Verarbeitung relevanterer Dokumente und Daten automatisiert wird.

Leider bringt RAG trotz seiner Vorteile auch Herausforderungen mit sich, die häufig daraus resultieren, dass die zugrunde liegenden Workloads unterschiedliche Infrastrukturtechnologien und -umgebungen umfassen.

RAG-Herausforderungen mit effektiven KI-Lösungen bewältigen

Zu den größten Herausforderungen im Zusammenhang mit RAG im Finanzdienstleistungssektor zählen Leistungseinbußen, Datensicherheitsrisiken und mögliche Verstöße gegen regulatorische Vorgaben. Werden diese Herausforderungen nicht angemessen bewältigt, können sie den Geschäftsbetrieb und das KI-Potenzial eines Finanzdienstleistungsunternehmens erheblich beeinträchtigen. Die Zusammenarbeit mit dem richtigen Lösungsanbieter kann dazu beitragen, diese Herausforderungen wirksam zu bewältigen, indem:

Minimierung von Leistungseinbußen durch verbesserten Lastenausgleich: RAG-Prozesse umfassen rechenintensive Aufgaben zur Datenabfrage und -generierung, die ein hohes Datenverkehrsaufkommen verursachen können. Ideal wäre eine Lösung für den Lastenausgleich zur effizienten Verteilung des Datenverkehrs auf Server und verteilte Umgebungen. So ließen sich eine optimale Leistung sicherstellen, Latenzen minimieren und die Reaktionsfähigkeit von KI-Systemen aufrechterhalten.

Offenlegung sensibler Daten durch verbesserte Anwendungssicherheit reduzieren: RAG-Systeme verarbeiten sensible Finanz- und personenbezogene Daten und sind daher bevorzugte Ziele für Cyberangriffe. Eine API-Sicherheitslösung oder ein KI-Gateway kann vor Bedrohungen und Schwachstellen schützen und so die Integrität und Vertraulichkeit der in KI-Prozessen verwendeten Daten gewährleisten.

Optimierung der Einhaltung regulatorischer Vorgaben und Reduzierung daraus resultierender Bußgelder und Abhilfemaßnahmen durch verbesserte Compliance- und Berichtsfunktionen: Finanzdienstleistungsinstitute müssen strenge regulatorische Anforderungen erfüllen. Eine Protokollierungs- und Analyselösung, die detaillierte Protokolle von KI-Aktivitäten einschließlich Datenzugriff, Verarbeitung und Ausgabeerstellung erfassen kann, kann Finanzdienstleister entscheidend dabei unterstützen, ihre Compliance-Prüfprozesse zu optimieren. Dieser Detaillierungsgrad ist für den Nachweis der Einhaltung regulatorischer Standards von entscheidender Bedeutung, da er einen klaren Prüfpfad für KI-Vorgänge bereitstellt. Die fortschrittlichsten Lösungen auf dem Markt integrieren inzwischen KI in ihre Protokollierungs- und Analysefunktionen, um Protokolle zusammenzufassen.

KI-Risiken minimieren und die Weichen für den Erfolg stellen

Die Auswirkungen von KI auf Finanzdienstleistungen können kaum überschätzt werden. Sie hat das Potenzial, das Kundenerlebnis grundlegend zu verändern, die Betrugserkennung zu verbessern, das Risikomanagement zu optimieren und sowohl betriebliche Abläufe als auch die Einhaltung regulatorischer Vorgaben effizienter zu gestalten. Entscheidende KI-Technologien wie RAG spielen bei der Erweiterung dieser Fähigkeiten eine zentrale Rolle, bringen jedoch auch neue Herausforderungen mit sich, die berücksichtigt werden müssen.

Die richtigen Lösungen können eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung der mit RAG verbundenen Herausforderungen spielen. Erfahren Sie mehr darüber, warum moderne KI-Anwendungen modernste Lösungen erfordern.