Welche Vorteile der künstlichen Intelligenz sind in Banken am wichtigsten?
Nachfolgend werden die fünf wichtigsten Vorteile von künstlicher Intelligenz im Bank- und Finanzwesen genannt. Wir erörtern auch einige der Risiken und Herausforderungen, denen die Finanzdienstleistungsbranche beim Einsatz von künstlicher Intelligenz gegenübersteht.
- Einhaltung regulatorischer Auflagen und Betrugserkennung
- Verbesserte Investitionsbewertung
- Bessere Kundenerfahrung
- Geringere Betriebskosten und Risiken
- Verbesserte Bewertung von Darlehen und Krediten
1. Einhaltung regulatorischer Auflagen und Betrugserkennung
Die Bankenbranche hat eine bewegte Vergangenheit, die Investoren Millionen von Euros gekostet hat. Gesetze, wie etwa der Sarbanes-Oxley Act of 2002 (SOX), sehen empfindliche Strafen für Akteure vor, die gegen die Vorschriften verstoßen. Es liegt daher im besten Interesse von Banken und Finanzorganisationen, die Einhaltung der regulatorischen Auflagen so weit wie möglich zu automatisieren.
DMS ermöglicht eine frühzeitige Betrugserkennung und eine umfassende Dokumentation der Prüfverfahren. Prüfungen durch Dritte können Störungen im regulären Betrieb verursachen, wenn Mitarbeiter von ihren Schreibtischen weggerufen werden, um fehlende Angaben vorzunehmen oder Einträge zu erklären. Mit der richtigen Software und maschinellem Lernen werden nur korrekt erfasste Informationen im System vorliegen und fehlerhafte Angaben sofort markiert bzw. nicht zugelassen.
Wenn Finanzinstitute ihre Wachsamkeit erhöhen, ändern Betrüger ihre Vorgehensweise. Da Transaktionen mit großen Summen für eine Nachprüfung gekennzeichnet werden, haben Betrüger ihr Verhalten angepasst und überweisen nur Beträge, deren Höhe knapp unterhalb der Ermittlungsgrenze liegt. Ohne geeignete Analyseverfahren können kriminelle Aktivitäten unentdeckt bleiben, obwohl die vorgeschriebenen Anforderungen erfüllt werden. Das ist ein Bereich, in dem künstliche Intelligenz dem Menschen tatsächlich überlegen ist. Künstliche Intelligenz analysiert große Mengen von Daten und sortiert verdächtige Transaktionen aus. Die manuelle Analyse solcher Transaktionen führt einfach zu Fehlern. Ohne ein laufendes Betrugserkennungssystem auf KI-Basis haben Kriminelle ein leichtes Spiel, Geld zu waschen oder illegale Aktivitäten zu finanzieren.
2. Verbesserte Investitionsbewertung
Zinserträge stellen nur einen Aspekt der Ertragsgenerierung dar. Daher sind Banken ständig auf der Suche nach lukrativen Gelegenheiten, um zu investieren und eine gute Rendite zu erwirtschaften.
Die richtige Anlagesoftware kann Investitionsempfehlungen geben, die der Risikobereitschaft dieser Institutionen entsprechen. Darüber hinaus können sie die Finanzierungsvorschläge der Kunden genau bewerten, denn die branchenspezifischen Informationen sind oft nur schwer zu verstehen.
Die Entscheidung zu investieren liegt nach wie vor in den Händen der menschlichen Analysten. Softwareprogramme für die Investitionsanalyse vereinfachen den Prozess und berücksichtigen mehr Variablen. Wenn das Institut Interessen außerhalb ihrer nationalen Grenzen verfolgt, kann der Zugriff auf Informationen viel Zeit binden. Die Bewertung einer neuen Umgebung kann eine Herausforderung sein, aber die richtige KI-Software wird den Prozess entscheidend beschleunigen.
3. Bessere Kundenerfahrung
Kunden suchen ständig nach vorteilhaften Annehmlichkeiten. So wurde beispielsweise der Geldautomat deshalb so erfolgreich eingeführt, weil die Kunden Zugang zu einem wichtigen Service hatten, wenn die Banken geschlossen waren. Dieses Maß an Komfort hat nur zu weiteren Innovationen angeregt. Heute können Kunden mit ihren Smartphones Bankkonten öffnen und sich selbst verifizieren, ohne die bequeme Couch verlassen zu müssen.
Um die Bearbeitungszeiten zu verkürzen, kann ein Entscheidungsmanagementsystem (DMS) den Zeitaufwand für die Know-Your-Customer-(KYC)-Daten senken und Fehler eliminieren. Darüber hinaus können – mit der richtigen Geschäftsregel-Software – Geschäftsentscheidungen ohne langwierige Verfahren umgesetzt und eingeführt werden.
Neue Produkte und saisonale Finanzangebote können rechtzeitig zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus sind neue Geschäftsentscheidungen oder Änderungen der Konditionen einfach im System unterzubringen.
Die Berechtigungsprozesse werden automatisiert. Das bedeutet für Kunden, die sich nicht qualifizieren können: Sie nehmen nicht den enttäuschenden Eindruck mit, dass sie einen kompletten Prozess durchlaufen sind, nur um abgelehnt zu werden. Diese Technologie schafft trotz der vielfältigen Kundendaten eine persönliche Atmosphäre.
Banken können aufgrund der schnelleren Bearbeitungszeiten das Vertrauen der Kunden gewinnen. Zudem kann die DMS-Software die Genehmigungszeiten für Anlagen verkürzen.
Manchmal eröffnen Bankmitarbeiter Konten mit fehlerhaften Daten, die zu Einschränkungen bei den Kundenkonten führen. Das kann für einen Kunden sehr frustrierend sein. Das genaue Erfassen der Kundendaten und das korrekte Einrichten der Kundenkonten gewährleistet Ihren Kunden eine durchgängig reibungslose Erfahrung.
4. Geringere Betriebskosten und Risiken
So sehr wir die Interaktion mit Menschen genießen, sie hat oft einen entscheidenden Nachteil. Menschliche Fehler treten häufig auf und können schwerwiegende Folgen nach sich ziehen. Selbst wenn erfahrene Mitarbeiter an entscheidender Stelle sitzen, kann ein falscher Tastendruck Haftungsrisiken und irreparable Reputationsschäden für das Institut verursachen.
Entscheidungsmanagementsysteme (DMS) reduzieren dieses Risiko, indem sie logische Abläufe bei der Datenerfassung erstellen sowie prädiktive und präskriptive Techniken kombinieren, um geschäftliche Probleme zu lösen.
Hier soll das Kontoeröffnungsverfahren als Beispiel dienen. Mit dem DMS können Sie Regeln einrichten, die dem Kunden zeigen, welche Arten von Konten sie in Abhängigkeit von ihren persönlichen oder geschäftlichen Informationen öffnen können.
Wenn ein Kunde ein Konto online eröffnet, können Alter und Einkommensquelle den Kontotyp festlegen, der für ihn zur Verfügung steht. In diesem Fall können Minderjährige keine Konten auf ihren Namen eröffnen und persönliche Sparkonten bieten keinen Dispo. Das bedeutet, dass Sie weniger Mitarbeiter im direkten Kundenkontakt benötigen, wodurch wiederum die Arbeitskosten sinken.
Darüber hinaus wird durch die erhöhte Genauigkeit die Anzahl an Personen, die das Unternehmen für die Beurteilung von Transaktionen und Aktivitäten benötigt, weiter reduziert.
Davon profitiert auch die Mitarbeiterzufriedenheit. So spart ein DMS beispielsweise Zeit bei der Dateneingabe ein. Das bedeutet, dass Ihr Team sich auf das Kerngeschäft konzentrieren und mehr Zeit in innovative Tätigkeiten investieren kann.
Trotz all ihrer Vorteile kann künstliche Intelligenz nicht den Wert eines persönlichen Handschlags ersetzen. Jedoch können Finanzinstitute die Einsparungen, die sich aus der Investition in KI-Systeme ergeben, als Ressourcen von der Datenerfassung auf die Geschäftsentwicklung umlenken.
5. Verbesserte Bewertung von Darlehen und Krediten
Der Einsatz von Kreditbewertungen zur Feststellung der Kreditwürdigkeit beruht oftmals auf veralteten Informationen, falschen Einstufungen und fehlerhafte Angaben. Heutzutage sind jedoch viel mehr Informationen online verfügbar, die ein realistischeres Bild der zu bewertenden Person oder des zu bewertenden Unternehmens vermitteln können.
Ein auf künstliche Intelligenz gestütztes System kann Genehmigungs- oder Ablehnungsempfehlungen erteilen, indem es mehr Variablen berücksichtigt, selbst wenn über den privaten oder geschäftlichen Antragsteller nur wenige Unterlagen vorliegen.
Der Haken an der Sache ist, dass nicht immer klar ist, warum die Software zu einer bestimmten Empfehlung kommt. Wenn ein Antrag genehmigt wird, stellt niemand Fragen. Wenn jedoch ein Antrag abgelehnt wird, ist das Institut dem Kunden eine Erklärung schuldig.
Obwohl Systeme objektiv sein sollten, können sie dennoch zur Voreingenommenheit neigen. Das liegt daran, dass Konfigurationen so gut sind wie ihre Entwickler. Glücklicherweise ähneln sich die meisten Finanzierungsanträge, die bei den Instituten eingehen, und die Menschen sind sich der Tendenz der Institutionen bewusst. Deshalb sind Entwickler besser in der Lage, beim Konzipieren von Anwendungen und Updates bessere Variablen zu berücksichtigen und schnell anzupassen.
