Wie maschinelles Lernen digitale Bankdienstleistungen verbessert

Maschinelles Lernen (eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz) ist mehr als nur das Übersetzen von Texten oder das Empfehlen des Videos, das Sie als Nächstes ansehen. Es hat erhebliche Auswirkungen auf die wichtigsten Bereiche wie das Gesundheitswesen, das Bankwesen und mehr.

Während das Gesundheitswesen auf einige wenige Szenarien beschränkt war, haben Modelle des maschinellen Lernens im Bankwesen dazu beigetragen, die größten Probleme zu lösen und unseren Bankalltag zu vereinfachen. In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr über die Auswirkungen des maschinellen Lernens im Bankensektor und wie es digitale Bankdienstleistungen verbessert.

Was ist maschinelles Lernen (ML)?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es Systemen ermöglicht, anhand von Daten selbstständig zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Es analysiert riesige Datenmengen, um verschiedene Muster zu identifizieren und Ergebnisse basierend auf den Daten vorherzusagen. Es gibt drei Haupttypen des maschinellen Lernens.

• Überwachtes maschinelles Lernen: Beim überwachten maschinellen Lernen wird das Modell mithilfe gekennzeichneter Daten trainiert, um Ergebnisse basierend auf früheren Daten vorherzusagen.
• Unüberwachtes maschinelles Lernen: Beim unüberwachten Lernen hingegen wird das Modell anhand nicht gekennzeichneter Daten trainiert und prognostiziert die Ausgabe selbstständig anhand versteckter Muster.
• Verstärktes Lernen: Das Modell lernt in Echtzeit basierend auf Feedback.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, Sie möchten einen Computer, der Bilder einer Katze erkennen kann. Beim überwachten Lernen trainieren Sie einen Computer mit Bildern mit der Bezeichnung „Katze“ und „keine Katze“, und das Modell lernt etwas über Katzen, damit es das Katzenbild in den Daten vorhersagen kann.

Beim unbeaufsichtigten Lernen trainieren Sie hingegen ein Modell mithilfe nicht gekennzeichneter Daten. Hier erwähnen Sie nicht ausdrücklich, dass es sich um eine Katze handelte; Basierend auf dem verborgenen Muster oder der Struktur identifiziert das Modell jedoch ein Muster und sagt Katzen in der Zukunft voraus.

Beim verstärkten Lernen schließlich belohnen Sie das Modell, wenn es die Katze richtig identifiziert, oder bestrafen es, wenn dies nicht der Fall ist, und es lernt auf der Grundlage des Feedbacks.

Maschinelles Lernen ist riesig. Es dauert Jahre, um zu lernen und zu verstehen, wie es funktioniert. Sie müssen jedoch nicht alles über maschinelles Lernen lernen, um zu erfahren, welche Auswirkungen es auf unser Leben hat, insbesondere im digitalen Banking. Maschinelles Lernen ist für die Bereitstellung schnellerer, effizienterer und sichererer Dienste unverzichtbar geworden.

Personalisierung von Bankdienstleistungen

Banken können durch maschinelles Lernen personalisiertere Dienstleistungen anbieten. Durch die Analyse von Kundentransaktionen und Kontoaktivitäten können Banken personalisierte Angebote erstellen, die auf den finanziellen Zielen der Kunden basieren. Darüber hinaus können maschinelle Lernalgorithmen dabei helfen, Kundenausgaben, Spargewohnheiten und Transaktionsverläufe zu analysieren und personalisierte Empfehlungen anzubieten.

Wenn Sie beispielsweise regelmäßig Geld für Essen oder Unterhaltung ausgeben, könnte Ihnen die Bank eine Kreditkarte mit auf genau diese Kategorien zugeschnittenen Vorteilen vorschlagen.

Dynamische Kreditbewertung

Herkömmliche Kredit-Scores basieren auf einer begrenzten Anzahl von Faktoren wie Einkommen, Schuldenstand und der Kredithistorie einer Person. Diese Faktoren spiegeln jedoch nicht die gesamte finanzielle Situation des Nutzers wider.

Zusätzlich zu Standardfaktoren können Banken mithilfe von maschinellem Lernen das Ausgabeverhalten der Kunden, den Transaktionsverlauf und sogar soziale Indikatoren wie Bildungs- und Beschäftigungsverlauf, Lebensstilwahl und andere informative Finanztransaktionen bewerten, um Kreditscores bereitzustellen.

Dies hilft Banken, genauere Bewertungen vorzunehmen und Fehler zu vermeiden, und hilft Benutzern, insbesondere solchen mit begrenzter Bonität. Dadurch können Banken auch mehr Menschen Kredite gewähren, auch solchen, die bei herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen worden wären.

Verbesserung der Betrugserkennung und -sicherheit

Sicherheit ist eines der größten Anliegen im digitalen Banking. Angesichts zunehmender Bankbetrugsfälle benötigen Banken effiziente Systeme zum Schutz der sensiblen Finanzinformationen ihrer Kunden. Hier kann maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug spielen.

Durch maschinelles Lernen können Banken verdächtige Transaktionen in Echtzeit identifizieren und nicht autorisierte Transaktionen verhindern. Darüber hinaus lernen und passen sich diese Modelle an neue Betrugsarten an und helfen, diese zu verhindern. Wenn ein Kunde beispielsweise eine große Abhebung an einem unbekannten Ort vornimmt, kann ein maschinelles Lernsystem dieses Verhalten erkennen und den Kunden warnen oder die Transaktion einfach blockieren.

Darüber hinaus können Banken mithilfe verschiedener ML-Modelle das einzigartige Verhalten von Kunden verfolgen, um ihre Identität als Kunden zu überprüfen. Dazu gehört die Analyse der Tippgeschwindigkeit des Kunden, der Mausbewegung oder der Interaktion mit seinem Mobiltelefon sowie die Prüfung, ob aktuelle Muster den historischen Daten des Kunden ähneln, um den tatsächlichen Kontoinhaber zu bestätigen.

Optimierung von Überziehungsdiensten

Der Überziehungsschutz ist eine beliebte Funktion, die viele Banken anbieten, um zu verhindern, dass Kunden Gebühren zahlen, wenn ihr Konto nicht über genügend Geld zur Deckung einer Transaktion verfügt. Mithilfe von ML können Banken die Überziehungsdeckung effektiver verwalten, indem sie das Kundenverhalten, die Ausgabegewohnheiten, den Transaktionszeitpunkt oder den Kontostand analysieren und Konten kennzeichnen, bei denen das Risiko einer Überziehung besteht.

Anhand dieser Daten können Banken dann Benachrichtigungen an Kunden senden und ihnen die Möglichkeit geben, Geld zu überweisen oder eine ausstehende Zahlung zu stornieren. ML ermöglicht es Banken außerdem, individuellere Überziehungsschutzdienste anstelle einer Einheitslösung anzubieten. Banken können maschinelles Lernen nutzen, um die finanzielle Situation eines Kunden einzuschätzen und einen Überziehungsschutz anzubieten, der seinen Bedürfnissen entspricht.

Beispielsweise könnte Kunden, die häufig Probleme mit einem niedrigen Kontostand haben, ein höheres Maß an Schutz geboten werden, während Kunden mit einer stabilen Kontoaktivität möglicherweise eine andere Option erhalten. Dies garantiert, dass Sie nur für das Schutzniveau zahlen, das Sie wirklich benötigen, ohne zusätzliche Gebühren.

Verbesserung des Kundensupports

Zuverlässiger Kundensupport ist der wichtigste Teil des digitalen Bankings. Die meisten Banken nutzen mittlerweile intelligente Chatbots, virtuelle Assistenten und verschiedene automatisierte Systeme, um Kunden bei der Unterstützung zu unterstützen. Von der Beantwortung von Kundenfragen bis hin zur persönlichen Betreuung kann maschinelles Lernen Banken dabei helfen, Vertrauen aufzubauen und Kundenprobleme schnell zu lösen.

KI-Chatbots können dabei helfen, Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten, ein breites Spektrum an Kundenfragen zu verstehen und zu beantworten und eine personalisierte Beratung anzubieten. Auf diese Weise verkürzen Banken die Wartezeiten und entlasten die Mitarbeiter, damit sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.

Virtuelle Assistenten für personalisierten Support

Wie Chatbots sind auch virtuelle Assistenten weit verbreitet, wenn es darum geht, personalisierten Support anzubieten. Diese virtuellen Assistenten nutzen maschinelles Lernen, um Kundendaten zu analysieren und maßgeschneiderte Ratschläge oder Informationen bereitzustellen, je nachdem, welche Daten mit Kundenkonten verknüpft sind.

Beispielsweise könnte ein virtueller Assistent einem Kunden basierend auf seinen finanziellen Zielen ein bestimmtes Sparkonto empfehlen und Kunden basierend auf ihren üblichen Ausgabegewohnheiten sogar an anstehende Rechnungen erinnern. Da der Assistent mit der Zeit aus früheren Interaktionen lernt, kann er Ihre Bedürfnisse besser vorhersehen und Ihnen immer relevantere Ratschläge geben.

Routineprozesse automatisieren

Maschinelles Lernen ermöglicht es Banken außerdem, die gängigsten Aufgaben wie Dateneingabe und Dokumentenprüfung zu automatisieren, um Zeit und Personalressourcen zu sparen. Dies hilft Banken, ihre Abläufe zu beschleunigen und menschliche Fehler zu reduzieren.

Beispielsweise können maschinelle Lernsysteme Finanzdokumente automatisch klassifizieren und sortieren, Kundeninformationen überprüfen und sogar Kredite oder Forderungen schneller bearbeiten. Automatisierung spart außerdem Geld, da Banken ihre Ressourcen auf Innovationen und die Bereitstellung besserer Dienstleistungen für Sie und andere Kunden konzentrieren können.

Optimierung von Kreditentscheidungen

Maschinelles Lernen verändert auch die Art und Weise, wie Banken Kredite vergeben. Neben herkömmlichen Kredit-Scores können Banken die Ausgabemuster der Nutzer analysieren und genaue Kreditentscheidungen treffen. Auf diese Weise können sowohl die Bank als auch der Kreditnehmer vom maschinellen Lernen profitieren.

Abschluss

ML spielt eine wirklich wichtige Rolle bei der Neugestaltung digitaler Bankdienstleistungen. Es geht darum, die Personalisierung zu verbessern und die Betrugserkennung zu verbessern, den Kundensupport zu optimieren und die Zukunft des Bankwesens voranzutreiben. Da die meisten Banken diese Technologien weiterhin einsetzen, können Sie und andere Kunden noch individuellere Erlebnisse, mehr Sicherheit und innovative Finanzdienstleistungen erwarten. Das Potenzial des maschinellen Lernens im Bankwesen ist enorm und wird mit der Weiterentwicklung der Technologie nur noch weiter wachsen.