{"id":7489,"date":"2021-09-01T10:07:00","date_gmt":"2021-09-01T10:07:00","guid":{"rendered":"https:\/\/p-c72cr2.project.space\/?p=7489"},"modified":"2025-11-14T10:08:27","modified_gmt":"2025-11-14T10:08:27","slug":"die-5-wichtigsten-vorteile-von-ki-im-bank-und-finanzwesen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.actico.com\/de\/blog\/die-5-wichtigsten-vorteile-von-ki-im-bank-und-finanzwesen\/","title":{"rendered":"Die 5 wichtigsten Vorteile von k\u00fcnstlicher Intelligenz in Banken"},"content":{"rendered":"\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist derzeit der Megatrend in Banken und im Finanzwesen \u2013 und das aus gutem Grund. Technologische Fortschritte in der k\u00fcnstlichen Intelligenz, wie etwa maschinelles Lernen, Bilderkennung und Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache, treiben umw\u00e4lzende Ver\u00e4nderungen in der Gesch\u00e4fts- und Arbeitswelt voran. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen diese Entwicklungen relevante Ergebnisse f\u00fcr die Banken erzielen, indem sie beispielsweise die Back-Office-Vorg\u00e4nge, die Kundenerfahrung und die Mitarbeiterzufriedenheit verbessern.<\/h5>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n
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K\u00fcnstliche Intelligenz in Banken ist auf dem Vormarsch<\/h3>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz hat in Banken das Potenzial, massive Kosteneinsparungen zu realisieren.<\/strong> Laut einer Studie von Accenture<\/a> k\u00f6nnen Banken durch den Einsatz von KI-Tools die Anzahl ihrer Transaktionen um das 2,5-Fache erh\u00f6hen, ohne neue Mitarbeiter einstellen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

Auch Finanzdienstleister sind gut beraten, wenn sie die Vorteile durch k\u00fcnstliche Intelligenz nutzen. KI ohne Daten<\/a> ist jedoch nicht m\u00f6glich. Aber das ist kein Problem, denn die Finanzbranche sammelt viele Daten in ihrem regul\u00e4ren Gesch\u00e4ftsbetrieb.<\/p>\n

Allerdings ist der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im Finanzwesen<\/strong> keineswegs neu. So \u00fcbernimmt die k\u00fcnstliche Intelligenz bereits heute wichtige Aufgaben bei der Ermittlung von verd\u00e4chtigen Kreditkartenaktivit\u00e4ten. Aufgrund steigender Fallzahlen beim Identit\u00e4tsdiebstahl muss die Branche die richtige Technologie einsetzen, um ihre Kunden zu sch\u00fctzen und Haftungsrisiken zu mindern.<\/p>\n

Da die betrieblichen Vorg\u00e4nge virtualisiert ablaufen, sind die Schwachstellen in Finanzsystemen besonders gef\u00e4hrdet. Fr\u00fcher trugen Bankr\u00e4uber Skimasken und Pistolen bei \u00dcberf\u00e4llen, heute nutzen die T\u00e4ter hingegen Codes und eine Tastatur. Der einzige Weg, technologische Bedrohungen zu bek\u00e4mpfen, erfolgt \u00fcber den Einsatz von noch besserer Technologie.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz bietet Finanzinstituten die M\u00f6glichkeit, eine kundenfreundliche Erfahrung zu gestalten, die Fehlerquoten zu senken und bessere Investitionen zu t\u00e4tigen. Intelligente Systeme f\u00fcr das Entscheidungsmanagement<\/a> (DMS; engl. Decision Management Systems) unterst\u00fctzen das Institut bei der Einhaltung der regulatorischen Auflagen, indem sie die Fehlerquoten reduzieren und den Zeitaufwand f\u00fcr die genaue Erfassung von Kundeninformationen senken.<\/p>\n

Jedoch w\u00e4re eine angemessene Bewertung von k\u00fcnstlicher Intelligenz unvollst\u00e4ndig, wenn gewisse Falschannahmen zu k\u00fcnstlicher Intelligenz nicht zur Debatte st\u00fcnden. So ist beispielsweise die Vorstellung, dass maschinelles Lernen der menschlichen Intelligenz ebenb\u00fcrtig ist, einfach ein Mythos. Au\u00dferdem \u00fcbersteigen selbst dort, wo k\u00fcnstliche Intelligenz menschliche F\u00e4higkeiten zu \u00fcbertreffen scheint, wie beispielsweise bei der Verwendung vieler Variablen zur Vorhersage eines Ergebnisses, die Kosten oft den Nutzen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Welche Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz sind in Banken am wichtigsten?<\/h3>\n

Nachfolgend werden die f\u00fcnf wichtigsten Vorteile von k\u00fcnstlicher Intelligenz im Bank- und Finanzwesen<\/strong> genannt. Wir er\u00f6rtern auch einige der Risiken und Herausforderungen, denen die Finanzdienstleistungsbranche beim Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz gegen\u00fcbersteht.<\/p>\n

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  1. Einhaltung regulatorischer Auflagen und Betrugserkennung<\/a><\/li>\n
  2. Verbesserte Investitionsbewertung<\/a><\/li>\n
  3. Bessere Kundenerfahrung<\/a><\/li>\n
  4. Geringere Betriebskosten und Risiken<\/a><\/li>\n
  5. Verbesserte Bewertung von Darlehen und Krediten<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

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    1. Einhaltung regulatorischer Auflagen und Betrugserkennung<\/h4>\n

    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 f\u00fcr Akteure vor, die gegen die Vorschriften versto\u00dfen. Es liegt daher im besten Interesse von Banken und Finanzorganisationen, die Einhaltung der regulatorischen Auflagen so weit wie m\u00f6glich zu automatisieren<\/a>.<\/p>\n

    DMS erm\u00f6glicht eine fr\u00fchzeitige Betrugserkennung und eine umfassende Dokumentation der Pr\u00fcfverfahren. Pr\u00fcfungen durch Dritte k\u00f6nnen St\u00f6rungen im regul\u00e4ren Betrieb verursachen, wenn Mitarbeiter von ihren Schreibtischen weggerufen werden, um fehlende Angaben vorzunehmen oder Eintr\u00e4ge zu erkl\u00e4ren. Mit der richtigen Software und maschinellem Lernen werden nur korrekt erfasste Informationen im System vorliegen und fehlerhafte Angaben sofort markiert bzw. nicht zugelassen.<\/p>\n

    Wenn Finanzinstitute ihre Wachsamkeit erh\u00f6hen, \u00e4ndern Betr\u00fcger ihre Vorgehensweise. Da Transaktionen mit gro\u00dfen Summen f\u00fcr eine Nachpr\u00fcfung gekennzeichnet werden, haben Betr\u00fcger ihr Verhalten angepasst und \u00fcberweisen nur Betr\u00e4ge, deren H\u00f6he knapp unterhalb der Ermittlungsgrenze liegt. Ohne geeignete Analyseverfahren k\u00f6nnen kriminelle Aktivit\u00e4ten unentdeckt bleiben, obwohl die vorgeschriebenen Anforderungen erf\u00fcllt werden. Das ist ein Bereich, in dem k\u00fcnstliche Intelligenz dem Menschen tats\u00e4chlich \u00fcberlegen ist. K\u00fcnstliche Intelligenz analysiert gro\u00dfe Mengen von Daten und sortiert verd\u00e4chtige Transaktionen aus<\/a>. Die manuelle Analyse solcher Transaktionen f\u00fchrt einfach zu Fehlern. Ohne ein laufendes Betrugserkennungssystem auf KI-Basis haben Kriminelle ein leichtes Spiel, Geld zu waschen oder illegale Aktivit\u00e4ten zu finanzieren.<\/p>\n

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    2. Verbesserte Investitionsbewertung<\/h4>\n

    Zinsertr\u00e4ge stellen nur einen Aspekt der Ertragsgenerierung dar. Daher sind Banken st\u00e4ndig auf der Suche nach lukrativen Gelegenheiten, um zu investieren und eine gute Rendite zu erwirtschaften.<\/p>\n

    Die richtige Anlagesoftware kann Investitionsempfehlungen geben, die der Risikobereitschaft dieser Institutionen entsprechen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen sie die Finanzierungsvorschl\u00e4ge der Kunden genau bewerten, denn die branchenspezifischen Informationen sind oft nur schwer zu verstehen.<\/p>\n

    Die Entscheidung zu investieren liegt nach wie vor in den H\u00e4nden der menschlichen Analysten. Softwareprogramme f\u00fcr die Investitionsanalyse vereinfachen den Prozess und ber\u00fccksichtigen mehr Variablen. Wenn das Institut Interessen au\u00dferhalb 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.<\/p>\n

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    3. Bessere Kundenerfahrung<\/h4>\n

    Kunden suchen st\u00e4ndig nach vorteilhaften Annehmlichkeiten. So wurde beispielsweise der Geldautomat deshalb so erfolgreich eingef\u00fchrt, weil die Kunden Zugang zu einem wichtigen Service hatten, wenn die Banken geschlossen waren. Dieses Ma\u00df an Komfort hat nur zu weiteren Innovationen angeregt. Heute k\u00f6nnen Kunden mit ihren Smartphones Bankkonten \u00f6ffnen und sich selbst verifizieren, ohne die bequeme Couch verlassen zu m\u00fcssen.<\/p>\n

    Um die Bearbeitungszeiten zu verk\u00fcrzen, kann ein Entscheidungsmanagementsystem<\/a> (DMS) den Zeitaufwand f\u00fcr die Know-Your-Customer-(KYC)-Daten senken und Fehler eliminieren. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen \u2013 mit der richtigen Gesch\u00e4ftsregel-Software<\/a> \u2013 Gesch\u00e4ftsentscheidungen ohne langwierige Verfahren umgesetzt und eingef\u00fchrt werden.<\/p>\n

    Neue Produkte und saisonale Finanzangebote k\u00f6nnen rechtzeitig zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Dar\u00fcber hinaus sind neue Gesch\u00e4ftsentscheidungen oder \u00c4nderungen der Konditionen einfach im System unterzubringen.<\/p>\n

    Die Berechtigungsprozesse werden automatisiert. Das bedeutet f\u00fcr Kunden, die sich nicht qualifizieren k\u00f6nnen: Sie nehmen nicht den entt\u00e4uschenden Eindruck mit, dass sie einen kompletten Prozess durchlaufen sind, nur um abgelehnt zu werden. Diese Technologie schafft trotz der vielf\u00e4ltigen Kundendaten eine pers\u00f6nliche Atmosph\u00e4re.<\/p>\n

    Banken k\u00f6nnen aufgrund der schnelleren Bearbeitungszeiten das Vertrauen der Kunden<\/a> gewinnen. Zudem kann die DMS-Software die Genehmigungszeiten f\u00fcr Anlagen verk\u00fcrzen.<\/p>\n

    Manchmal er\u00f6ffnen Bankmitarbeiter Konten mit fehlerhaften Daten, die zu Einschr\u00e4nkungen bei den Kundenkonten f\u00fchren. Das kann f\u00fcr einen Kunden sehr frustrierend sein. Das genaue Erfassen der Kundendaten und das korrekte Einrichten der Kundenkonten gew\u00e4hrleistet Ihren Kunden eine durchg\u00e4ngig reibungslose Erfahrung.<\/p>\n

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    4. Geringere Betriebskosten und Risiken<\/h4>\n

    So sehr wir die Interaktion mit Menschen genie\u00dfen, sie hat oft einen entscheidenden Nachteil. Menschliche Fehler treten h\u00e4ufig auf und k\u00f6nnen schwerwiegende Folgen nach sich ziehen. Selbst wenn erfahrene Mitarbeiter an entscheidender Stelle sitzen, kann ein falscher Tastendruck Haftungsrisiken und irreparable Reputationssch\u00e4den f\u00fcr das Institut verursachen.<\/p>\n

    Entscheidungsmanagementsysteme<\/a> (DMS) reduzieren dieses Risiko, indem sie logische Abl\u00e4ufe bei der Datenerfassung erstellen sowie pr\u00e4diktive und pr\u00e4skriptive Techniken kombinieren<\/a>, um gesch\u00e4ftliche Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n

    Hier soll das Kontoer\u00f6ffnungsverfahren als Beispiel dienen. Mit dem DMS k\u00f6nnen Sie Regeln einrichten, die dem Kunden zeigen, welche Arten von Konten sie in Abh\u00e4ngigkeit von ihren pers\u00f6nlichen oder gesch\u00e4ftlichen Informationen \u00f6ffnen k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Wenn ein Kunde ein Konto online er\u00f6ffnet, k\u00f6nnen Alter und Einkommensquelle den Kontotyp festlegen, der f\u00fcr ihn zur Verf\u00fcgung steht. In diesem Fall k\u00f6nnen Minderj\u00e4hrige keine Konten auf ihren Namen er\u00f6ffnen und pers\u00f6nliche Sparkonten bieten keinen Dispo. Das bedeutet, dass Sie weniger Mitarbeiter im direkten Kundenkontakt ben\u00f6tigen, wodurch wiederum die Arbeitskosten sinken.<\/p>\n

    Dar\u00fcber hinaus wird durch die erh\u00f6hte Genauigkeit die Anzahl an Personen, die das Unternehmen f\u00fcr die Beurteilung von Transaktionen und Aktivit\u00e4ten ben\u00f6tigt, weiter reduziert.<\/p>\n

    Davon profitiert auch die Mitarbeiterzufriedenheit. So spart ein DMS beispielsweise Zeit bei der Dateneingabe ein. Das bedeutet, dass Ihr Team sich auf das Kerngesch\u00e4ft konzentrieren und mehr Zeit in innovative T\u00e4tigkeiten investieren kann.<\/p>\n

    Trotz all ihrer Vorteile kann k\u00fcnstliche Intelligenz nicht den Wert eines pers\u00f6nlichen Handschlags ersetzen. Jedoch k\u00f6nnen Finanzinstitute die Einsparungen, die sich aus der Investition in KI-Systeme ergeben, als Ressourcen von der Datenerfassung auf die Gesch\u00e4ftsentwicklung umlenken.<\/p>\n

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    5. Verbesserte Bewertung von Darlehen und Krediten<\/h4>\n

    Der Einsatz von Kreditbewertungen zur Feststellung der Kreditw\u00fcrdigkeit beruht oftmals auf veralteten Informationen, falschen Einstufungen und fehlerhafte Angaben. Heutzutage sind jedoch viel mehr Informationen online verf\u00fcgbar, die ein realistischeres Bild der zu bewertenden Person oder des zu bewertenden Unternehmens vermitteln k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Ein auf k\u00fcnstliche Intelligenz gest\u00fctztes System<\/a> kann Genehmigungs- oder Ablehnungsempfehlungen erteilen, indem es mehr Variablen ber\u00fccksichtigt, selbst wenn \u00fcber den privaten oder gesch\u00e4ftlichen Antragsteller nur wenige Unterlagen vorliegen.<\/p>\n

    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 Erkl\u00e4rung schuldig.<\/p>\n

    Obwohl Systeme objektiv sein sollten, k\u00f6nnen sie dennoch zur Voreingenommenheit neigen. Das liegt daran, dass Konfigurationen so gut sind wie ihre Entwickler. Gl\u00fccklicherweise \u00e4hneln sich die meisten Finanzierungsantr\u00e4ge, 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 ber\u00fccksichtigen und schnell anzupassen.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>\n\n\n

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    Welche Fallstricke m\u00fcssen Banken beim Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz besonders beachten?<\/h3>\n

    K\u00fcnstliche Intelligenz ist eine relativ junge Technologie. Aufgrund ihrer Unausgereiftheit und der bislang kurzen Einsatzzeit stellt sie ein wesentliches Gesch\u00e4ftsrisiko dar, das zudem durch die rasante Weiterentwicklung in diesem technologischen Feld verst\u00e4rkt wird. Folglich m\u00fcssen Finanzdienstleister die Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz gegen die folgenden Risiken und Herausforderungen abw\u00e4gen.<\/p>\n

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    1. K\u00fcnstliche Intelligenz bietet keine ethische Begr\u00fcndung f\u00fcr abgelehnte Kreditantr\u00e4ge<\/h4>\n

    Wie bereits erw\u00e4hnt, ist die KI-Anwendung von ihrem Entwickler abh\u00e4ngig. Ein fehlerhafter Algorithmus f\u00fchrt zu einer falschen Analyse. Software wird innerhalb bestimmter Parameter entwickelt \u2013 und diese Parameter sind interpretierbar. So w\u00fcrde beispielsweise ein Antrag f\u00fcr eine Hypothek in einer einkommensschwachen Gegend als hohes Risiko eingestuft werden. Folglich wird die Anwendung einen hohen Zinssatz empfehlen, um das Risiko f\u00fcr das Institut zu mindern. Leider sagt die Einstufung dieser Wohngebiete weniger \u00fcber die Einkommensbildung aus als \u00fcber die sozio\u00f6konomischen Faktoren einschlie\u00dflich der ethnischen Herkunft. Das System ist nicht in der Lage, diese Voreingenommenheit zu erkennen. Denn es kann Informationen nur anhand seines zugrunde liegenden Konzepts analysieren.<\/p>\n

    Ohne angemessene Begr\u00fcndung ist es schwierig, die Ablehnung einem Kunden zu erkl\u00e4ren. Da die Menschen heutzutage ihre Auseinandersetzungen in den sozialen Medien austragen, kann der Name eines Finanzinstituts zur Zielscheibe einer Schlammschlacht werden, weil es seine Entscheidung nicht erkl\u00e4ren konnte.<\/p>\n

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    2. Menschen bevorzugen weiterhin den Umgang mit Menschen<\/h4>\n

    Selbst wenn Kunden unmittelbar von der verbesserten Effizienz durch die Kooperation mit Maschinen profitieren, stehen sie einem vollautomatischen System weiterhin misstrauisch gegen\u00fcber. In der Tat kann eine St\u00f6rung im System f\u00fcr einen Kunden schlimme Folgen haben und mit einer Software l\u00e4sst es sich nicht verhandeln. Jedes Mal, wenn Banken ihr System aktualisieren und Fehler bekannt werden, laufen die sozialen Medien hei\u00df vor Beschwerden und Negativschlagzeilen. Hingegen singt leider niemand Loblieder, wenn die Dinge gut laufen. Selbst wenn diese Vorf\u00e4lle nur sehr vereinzelt auftreten, hat es immer einen Reputationsschaden zur Folge.<\/p>\n

    Die geradezu irrwitzige Vorstellung, dass die Maschinen die Kontrolle \u00fcbernehmen k\u00f6nnten, verst\u00e4rkt das Misstrauen, das Kunden gegen\u00fcber k\u00fcnstlicher Intelligenz an den Tag legen. Viele Menschen, darunter auch Top-Tech-Investoren wie Elon Musk, meinen, dass Computer eine Art Bewusstsein in Zukunft entwickeln werden, wie man es Science-Fiction-Filmen kennt, und dass die Existenz der Menschheit auf dem Spiel steht<\/a>.<\/p>\n

    Es ist auch nicht hilfreich, dass Social-Media-Seiten pers\u00f6nliche Daten an Vermarkter verkaufen. Solche Enth\u00fcllungen verst\u00e4rken nur die \u00c4ngste, die Kunden ohnehin schon haben.<\/p>\n

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    3. Investitionskosten zu hoch?<\/h4>\n

    Im Gegensatz zu den Lohnkosten f\u00fcr einen Analysten, die sich \u00fcber Jahre verteilen, wird die Softwaregeb\u00fchr im Voraus bezahlt \u2013 zudem kann zus\u00e4tzliche Hardware wie Server und physische Infrastruktur erforderlich sein.<\/p>\n

    Dar\u00fcber hinaus m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfige Updates geplant und durchgef\u00fchrt werden. Wenn es ein Problem mit einem Update gibt, k\u00f6nnte das System f\u00fcr einen l\u00e4ngeren Zeitraum nicht zur Verf\u00fcgung stehen. Au\u00dferdem kann eine neue Software die vorhandene Hardware \u00fcberfordern. Reduzieren kann man dieses Risiko, wenn man sich auf einen vertrauensvollen Partner st\u00fctzen kann.<\/p>\n

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    Fazit<\/h3>\n

    Trotz ihrer Herausforderungen macht k\u00fcnstliche Intelligenz die Finanzbranche einfach besser:<\/p>\n

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    1. KI bietet Banken einen Kanal, um verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten schnell zu identifizieren.<\/li>\n
    2. KI erm\u00f6glicht der Finanzbranche bessere Investitionen zu t\u00e4tigen und einen breiteren Kundenstamm anzusprechen.<\/li>\n
    3. KI schafft ein benutzerfreundliches Erlebnis f\u00fcr Kunden dank ihrer erh\u00f6hten Zug\u00e4nglichkeit und Flexibilit\u00e4t.<\/li>\n<\/ol>\n

      Entscheidungsmanagement-Software<\/a> ist ein KI-basiertes Werkzeug, das einen zentralen Bestandteil des Gesch\u00e4ftsprozessmanagements im Bank- und Finanzwesen bildet. Mit diesem System k\u00f6nnen Menschen ohne IT-Hintergrund intelligentere, automatisierte Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen und letztlich die Wettbewerbsf\u00e4higkeit des Unternehmens verbessern.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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