Künstliche Intelligenz im Banking 2021: Wie Banken KI nutzen

Veröffentlicht: 2021-10-23

In den letzten Jahrzehnten hat die künstliche Intelligenz den Betrieb von Unternehmen in der Banken- und Finanzbranche verbessert. Sie übernehmen KI-basierte Lösungen, die von einem Bankensoftware-Entwicklungsunternehmen entwickelt wurden, das sie beauftragen, um die spezifischen Bereiche ihrer Arbeit zu verbessern.

KI im Bankwesen hilft Benutzern, personalisierte Dienste zu erleben, Kreditzinsen basierend auf ihren Bedürfnissen und Vorlieben auszuwählen, während Bankfachleute die Automatisierung von Routineprozessen nutzen können. Aber die Implementierung von KI in der Industrie bleibt nicht bei diesen Beispielen stehen.

In diesem Artikel zeigen wir einige Beispiele, wie künstliche Intelligenz im Bankensektor angewendet wird.

Wie ist der Stand der künstlichen Intelligenz im Banking?

Künstliche Intelligenz kann sich wiederholende Aufgaben rationalisieren und konsolidieren und Daten und Informationen schneller als Menschen analysieren.

Aus diesem Grund hat KI die Banken- und Finanzbranche beeinflusst, während Experten vorhersagen, dass Banken bis 2023 voraussichtlich 447 Milliarden US-Dollar durch den Einsatz von KI-Apps einsparen werden.

KI ist in verschiedene Bankenbereiche eingedrungen, darunter:

Betrugsüberwachung in Banken
Prozessautomatisierung
Datenerhebungen und -analysen
Risikomanagement
Kundenerfahrung
Entscheidungsfindung

Was sind die Vorteile von KI im Bankwesen?

Reduzierte Betriebskosten und Risiken

Banken und Finanzen sind einige der Branchen, die digitale Abläufe für die meisten Aufgaben einsetzen. Dennoch benötigen viele von ihnen menschliche Unterstützung, was oft viel Papierkram bedeutet. Solche Prozesse können zeitaufwändig sein und Betriebskosten im Zusammenhang mit möglichen menschlichen Fehlern verursachen.

Kombiniert mit der Robotic Process Automation (RPA)-Technologie zielt KI-basierte Software darauf ab, fehleranfällige und zeitraubende Vorgänge zu verbessern, beispielsweise die Eingabe von Kundendaten in Verträge und Formulare.

Erhöhte Kundenzufriedenheit und Loyalität

Die Leute wollen, dass Banken rund um die Uhr geöffnet sind, aber das scheint unmöglich. Wir brauchen sie oft abends oder an Feiertagen, aber Call Center mit ihren langen Wartezeiten sind in diesen Zeiten die einzige Möglichkeit, Bankdienstleistungen in Anspruch zu nehmen.

Mit Hilfe von KI-Technologien lässt sich das Kundenerlebnis im Banking verändern. Gesprächsassistenten sind einer der größten Vorteile in der Banken- und Finanzentwicklung.

Chatbots sind rund um die Uhr verfügbar und darauf trainiert, die Fragen der Verbraucher zu beantworten, um die meisten Standard-Banking-Aufgaben zu erledigen, die eine persönliche Interaktion erfordern.

Verbesserte Betrugserkennung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Banken und Finanzen werden regelmäßig von Cyber-Hackern angegriffen, daher ist die Betrugserkennung der Bereich, in dem künstliche Intelligenz das Schutzniveau erhöhen kann.

Die riesigen Datenmengen, die in Banken und Finanzinstituten gespeichert sind, können als Quelle für die Betrugserkennung dienen. Algorithmen werden immer fortschrittlicher, um betrugsbezogene Muster zu erkennen und böswillige Aktivitäten zu verhindern.

Das Bankwesen gehört auch zu den Branchen, die zahlreiche Vorschriften erfüllen müssen, um ihren Kunden zuverlässige und risikofreie Dienstleistungen zu bieten. Um diese erheblichen Kosten zu reduzieren, setzen sie KI-basierte virtuelle Assistenten bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ein.

Sie helfen also bei der Transaktionsüberwachung, Informationsprotokollierung und Prüfung, um sicherzustellen, dass die Vorgänge mit verschiedenen Systemen kompatibel sind.

Verbesserte Kredit- und Kreditentscheidungen

Wie jede Institution setzen Banken KI-basierte Systeme ein, um Entscheidungsprozesse zu verbessern. Insbesondere benötigen sie wertvolle Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu Darlehen und Krediten treffen zu können.

Solche Entscheidungen basieren in der Regel auf zahlreichen Faktoren, einschließlich Kredithistorie, Referenzen, Kredit-Scores, um sicherzustellen, dass eine Person kreditwürdig ist.

Um voreingenommene Ansätze und mögliche Fehler zu vermeiden, wenden Banken KI-basierte Kreditentscheidungssysteme und maschinelle Lernalgorithmen an.

Was sind die Beispiele für künstliche Intelligenz im Bankwesen?

KI-fähige Chatbots

Chatbots sind eines der beliebtesten Beispiele für die Anwendung künstlicher Intelligenz im Bankwesen. Diese Konversationsschnittstellen können im Namen der Bankspezialisten mit Kunden kommunizieren, wenn sie nicht für die persönliche Kommunikation zur Verfügung stehen.

Basierend auf der Verarbeitung natürlicher Sprache werden sie darauf trainiert, menschliche Sprachmuster zu erkennen und relevante Antworten vorzuschlagen. Chatbots sind in Mobile-Banking-Anwendungen und Websites integriert, um sich über ihre Bankdienstleistungen zu informieren oder Kunden bei einfachen Problemen zu unterstützen.

Im Jahr 2018 brachte die Bank of America ihren Chatbot „Erika“ auf den Markt, der über 10 Millionen Menschen bediente und in der Lage war, etwa 500.000 Variationen von Fragen zu erkennen, die Kunden ihrem Bankspezialisten stellen könnten.

Mobile Banking-Funktionalität

Mobile Banking-Apps werden immer beliebter, insbesondere nach der COVID-19-Sperre, die den Anstieg von Online-Transaktionen rationalisierte. Aus diesem Grund investieren Banken in mobile Funktionen, um sie proaktiver, personalisierter und individueller zu gestalten.

Dank Künstlicher Intelligenz können Softwareentwickler mobile Apps mit erweiterten Funktionen anreichern. Sie können beispielsweise Sprachassistenten implementieren, die die Sprachbefehle von Kunden verstehen und bestimmte Transaktionen wie Geldüberweisungen usw. durchführen.

Mobile-Banking-Apps sind jetzt in der Lage, das Nutzerverhalten zu verfolgen und personalisierte Vorschläge zu machen. KI-gestützte Empfehlungen helfen Kunden dabei, benötigte Dienste schneller zu finden, wodurch ihr Kundenerlebnis individueller wird.

Intelligente Funktionalität für die Datenanalyse

KI- und ML-Technologien machen die Terabytes an Datenbanken und Finanzinstituten, die gesammelt und gespeichert werden, wertvoller für die Entscheidungsfindung. Daten werden für verschiedene Zwecke analysiert und Risikomanagement ist einer der beliebtesten Anwendungsfälle.

Wie oben erwähnt, basieren Kredit- und Kreditentscheidungen auf mehreren Faktoren. Wenn Banken Kredite an Personen vergeben, die nicht kreditwürdig sind, werden sie finanzielle Einbußen hinnehmen. Daher müssen sie intelligente Algorithmen anwenden, um diese Risiken zu managen und in der Lage zu sein, zwischen Cash People und denen, die es sich nicht leisten können, zu unterscheiden.

KI wird auch verwendet, um Vorhersagen über die Marktbedingungen zu treffen. AlphaSense, eine KI-Suchmaschine für Unternehmen, verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Schlüsselwortsuchen zu analysieren und Trends und Veränderungen auf den Märkten zu entdecken, und bedient fast 2000 Unternehmenskunden. Die Datenüberwachungslösung von Logit.io ist eine weitere Plattform in diesem Marktsegment, die Unternehmen unterstützen kann, indem sie die Überwachung ihrer von KI erzeugten Protokolle und Metriken anbietet.

KI-gestützte Sicherheitslösungen

Kreditkartenbetrug ist laut dem Bericht der Federal Trade Commission eine der beliebtesten Arten des Diebstahls personenbezogener Daten. Dank KI-Fähigkeiten können Banken bösartige Muster analysieren und erkennen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern.

Laut Business Insider verwendet JPMorgan Chase Betrugserkennungsanwendungen: Die Kreditkartendaten werden an spezielle Rechenzentren gesendet, um zu entscheiden, ob die Transaktionen betrügerisch sind.

Fazit

Es gibt viele Beispiele dafür, wie KI in der Finanzbranche angewendet wird. Die von OpenText durchgeführte Umfrage zeigt, dass 80 % der Banken die Vorteile von KI erkennen, während 75 % von ihnen sie bereits nutzen und 46 % eine baldige Implementierung planen.

KI-basierte Systeme werden zu einem integralen Bestandteil vieler Unternehmen im Bank- und Finanzwesen und helfen ihnen, sich auf dem Markt abzuheben. Die Technologie ist aufgrund ihrer reduzierten Betriebskosten, verbesserten Kundenerfahrung und automatisierten Prozesse beliebt.

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