Die wichtigsten KI-Anwendungsfälle im Finanzdienstleistungssektor
Banken und Finanzinstitute setzen zunehmend auf KI und verändern damit ihre Arbeitsweise: Sie treffen schneller Entscheidungen, personalisieren ihre Dienstleistungen in großem Umfang und senken institutionsweit die Kosten. Diese Veränderungen sind keineswegs unbedeutend – sie haben das Potenzial, die Branche grundlegend zu verändern.
Warum diese Dringlichkeit? Die Daten zeigen:
- 81 % der CEOs von Banken weltweit betrachten generative KI (GenAI) als eine entscheidende Investition für die Unternehmenstransformation (KPMG).
- Mehr als die Hälfte der Führungskräfte im Bankwesen plant, generative KI zur Produktivitätssteigerung einzusetzen; 38 % erwarten, dass sich dadurch die Kosten senken lassen (Deloitte).
- Mehr als 80 % der Finanzdienstleistungsunternehmen haben KI eingeführt (Bericht zum Stand der Anwendungsstrategie: Ausgabe für Finanzdienstleister).
- Generative KI könnte der Branche jährliche Einsparungen von bis zu 340 Milliarden US-Dollar ermöglichen (MIT Technology Review).
Im Folgenden finden Sie vier prioritäre KI-Anwendungsfälle, die derzeit die größten Auswirkungen auf Finanzdienstleistungen haben: ein verbessertes Kundenerlebnis, Betrugserkennung, Risiko- und Compliance-Management sowie betriebliche Effizienz. Klicken Sie auf die einzelnen Registerkarten, um sich einen schnellen Überblick über die Möglichkeiten des jeweiligen Anwendungsfalls, ein konkretes Beispiel und den geschäftlichen Nutzen zu verschaffen.
Erfahrung des Kontoinhabers
Verbessertes Erlebnis für Kontoinhaber
Bieten Sie hochgradig personalisierte, kontextbezogene Interaktionen, durch die sich jeder Kontoinhaber verstanden fühlt und schneller betreut wird.
Die wichtigsten Vorteile:
- Integrieren Sie den Kontoinhaberverlauf, den Wallet-Anteil und frühere Interaktionen in Echtzeit in die Arbeitsabläufe der Servicemitarbeiter.
- Unterstützen Sie Chatbots und virtuelle Assistenten dabei, kontextbezogene Antworten und personalisierte Angebote für Kontoinhaber bereitzustellen.
- Nutzen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Daten des Finanzinstituts mit Modellen zu kombinieren und so maßgeschneiderte Empfehlungen unter Berücksichtigung des Datenschutzes zu erstellen. (Erfahren Sie, wie Sie RAG mit den richtigen Lösungen absichern.)
Beispiel: Innerhalb von Sekunden wird einem Callcenter-Mitarbeiter eine Zusammenfassung der Kundendaten bereitgestellt, einschließlich der Kreditnutzung des Kontoinhabers, des bisherigen Supportverlaufs und der nächstbesten Maßnahme.
Mehrwert: Schnellere Problemlösung, höherer NPS und höhere Konversionsraten bei Cross- und Upselling
Erfahren Sie in diesem neuen E-Book mehr darüber, wie Sie das Kundenerlebnis mit KI verbessern können und welche technologischen Herausforderungen damit verbunden sind.
Betrugserkennung
Anomale Aktivitäten schneller und präziser erkennen.
Die wichtigsten Vorteile:
- Überwachen Sie Transaktionen und Gerätesignale in Echtzeit, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, die Kontoinhaber betreffen.
- Setzen Sie Verhaltensanalysen ein, um Fehlalarme zu reduzieren und gleichzeitig ausgeklügelte Angriffe zu erkennen.
- Nutzen Sie RAG, um proprietäre Betrugsprofile und Transaktionshistorien von Kontoinhabern in Erkennungspipelines einzuspeisen.
Beispiel: Globale Mustererkennungssysteme identifizieren verdächtige Kampagnen, während private Modelle anhand des Transaktionskontexts des Kontoinhabers institutsspezifische Risiken bestätigen.
Mehrwert: Schnellere, präzisere Erkennung und geringere Betrugsverluste
Erfahren Sie in diesem neuen E-Book mehr darüber, wie sich die Betrugserkennung mit KI verbessern lässt und welche technologischen Herausforderungen damit verbunden sind.
Risiko- und Compliance-Management
Risiken und Compliance-Anforderungen frühzeitig erkennen und proaktiv steuern.
Die wichtigsten Vorteile:
- Prognostizieren Sie Kredit- und Marktrisiken mithilfe institutsspezifisch abgestimmter Modelle, die das Verhalten von Kontoinhabern berücksichtigen.
- Fassen Sie regulatorische Änderungen zusammen und ordnen Sie sie internen Richtlinien und Kontrollen zu.
- Detaillierte Protokolle der KI-Aktivitäten erfassen, um prüffähige Nachweise für Compliance und Governance bereitzustellen.
Beispiel: Automatisierte Risikoberichte kennzeichnen Kreditportfolios oder Kontoinhabersegmente, die überprüft werden müssen, und erstellen prüfungsgerechte Zusammenfassungen für Wirtschaftsprüfer.
Mehrwert: Fundiertere Kredit- und Risikoentscheidungen, schnellere Berichterstattung und ein geringeres regulatorisches Risiko
Erfahren Sie in diesem neuen E-Book mehr darüber, wie Sie das Risiko- und Compliance-Management mit KI verbessern und die damit verbundenen technologischen Herausforderungen bewältigen können.
Betriebliche Effizienz
Automatisieren Sie zentrale Abläufe, um Kosten zu senken und die Konsistenz zu verbessern.
Die wichtigsten Vorteile:
- Automatisieren Sie die Dokumentenverwaltung, einzelne Schritte der Kreditprüfung, den Kontenabgleich und die Ticketweiterleitung mit nachvollziehbaren KI-Workflows.
- Nutzen Sie RAG, um sicherzustellen, dass automatisierte Entscheidungen aktuelle interne Daten berücksichtigen und somit präzise und revisionssicher sind.
- Nutzen Sie private KI-Fabriken, um sensible betriebliche Automatisierungen sicher zu skalieren, und setzen Sie gleichzeitig Modelle von Drittanbietern für weniger anspruchsvolle Aufgaben ein. (Erfahren Sie, wie Sie durch die Optimierung von KI-Fabriken Kosten minimieren und die GPU-Auslastung maximieren können.)
Beispiel: Automatisierte Kreditgenehmigungen führen Bonitätsbewertungen, Einkommenshistorie und Kreditvergaberichtlinien in einem einzigen, überprüfbaren Workflow zusammen.
Mehrwert: Kürzere Durchlaufzeiten, geringere Servicekosten, eine einheitliche Umsetzung und messbare Produktivitätssteigerungen
Erfahren Sie in diesem neuen E-Book mehr darüber, wie Sie mit KI die betriebliche Effizienz steigern und die damit verbundenen technologischen Herausforderungen bewältigen können.
