Einsatzbeispiele für KI in der Finanzbranche

Die IT-Technologie hat den Finanzsektor in den letzten Jahrzehnten entscheidend verändert. Neue Hardware- und Software-Lösungen erlauben Kunden die Abwicklung ihrer Geldgeschäfte über Onlinebanking oder Apps. Das hohe Tempo der technischen Entwicklung macht es Banken möglich, ständig neue Produkte und Dienstleistungen anzubieten und so ihre eigene Stellung am Markt zu verbessern.

KI-Anwendungen sind die nächste Phase dieser digitalen Transformation. Schlagwörter wie Big Data, Finanzbranche und künstliche Intelligenz werden dabei immer wieder in einem Atemzug genannt. Laut einer Umfrage des CFS (Center for Financial Studies) erwarten 90 % der Entscheider in deutschen Banken, dass künstliche Intelligenz in Zukunft eines der wichtigsten Themen für die Finanzindustrie werden wird.

Die Veränderungen betreffen dabei zum einen das Kundengeschäft. Die Ausstattung von Banking-Plattformen mit KI-Funktionen kann die Customer Experience optimieren, aber auch für Finanzinstitute und Kunden gleichermaßen neue Umsatzquellen erschließen. Zum anderen sind auch interne Prozesse betroffen, weil künstliche Intelligenz Banken für ganz neue Bereiche öffnen wird.

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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Digitalisierung, künstliche Intelligenz im Finanzsektor und darüber, welche Voraussetzungen für den optimalen Einsatz von KI gegeben sein müssen.

Was ist Digitalisierung?

In der Vergangenheit wurden IT-Technologien in der Finanzbranche vor allem zur Automatisierung eingesetzt. Routineaufgaben, die sonst ein Mensch hätte durchführen müssen, konnten an Computersysteme übergeben werden. Das Einsatzgebiet dieser Systeme war allerdings sehr begrenzt. Bei der geringsten Abweichung vom Standard waren sie nicht mehr in der Lage weiterzuarbeiten. Auch Prognosen und Analysen waren nur in einem sehr eng gesteckten Rahmen möglich.

Die Digitalisierung führte zu einer stärkeren Vernetzung von Computern, wodurch mehr Informationen einfacher verfügbar wurden. KI-basierte Systeme sind die nächste Stufe dieser Entwicklung. In folgenden Bereichen können durch sie besonders hohe Effizienzsteigerungen erreicht werden:

• Kundenanalyse und Customer Experience: Durch die Auswertung von Nutzerinteraktionen kann die Kundenabwanderung minimiert werden. KI-Technologie ist auch immer effektiver in der Lage, Kundenwünsche vorauszusagen. So werden Nutzern z. B. genau die Anlageportfolios angeboten, für die sie sich am wahrscheinlichsten interessieren. Daneben erhöht der Einsatz von virtuellen Beratern in Form von Chatbots, die rund um die Uhr personalisierte Ratschläge zu Krediten, Umschuldungen oder Investitionen geben, die Kundenzufriedenheit.


• Automatisierter Handel: KI-Werkzeuge können Wertpapiere handeln und deren Schwankungen selbstständig einschätzen. Da solche Systeme sehr schnell Entscheidungen treffen, werden sie auch im High Frequency Trading eingesetzt, bei dem Finanzprodukte innerhalb weniger Minuten oder Sekunden gehandelt werden. Sie tragen so zur Umsatzsteigerung und zur Entlastung der Mitarbeiter bei.


• Unterstützung von Banking-Prozessen: KI-Systeme können erfassen, ob für eine bestimmte Transaktion noch Unterlagen, Informationen oder Autorisierungen fehlen. Benötigte Dokumente müssen nicht mehr von den Mitarbeitern gesucht werden, sondern werden von der KI sofort bereitgestellt.


• Verbesserung des Risiko-Managements: Das Ausfallrisiko bei Krediten kann von KI-Anwendungen ebenso berechnet werden wie die Gewinnchancen für Fonds. KI-Systeme sind in der Lage, große Mengen an unstrukturierten Daten zu erschließen. Dadurch sind ihre Vorhersagen und Bewertungen wesentlich fundierter als die von menschlichen Mitarbeitern. Finanzielle Risiken lassen sich so besser managen.


• Optimierte Betrugserkennung: Betrüger werden immer geschickter und nutzen die Bequemlichkeit und Hilfsbereitschaft von Mitarbeitern und Kunden aus. KI-Anwendungen helfen dabei, Transaktionen zu identifizieren, bei denen wahrscheinlich Betrug im Spiel ist.

Wo kommt Big Data zum Einsatz?

Die Nutzung von Big Data wird durch den technischen Fortschritt immer einfacher und kostengünstiger. Der Preis für Speicherplatz sinkt ständig, während immer leistungsstärkere Prozessoren die schnelle Verarbeitung immer größerer Informationsmengen ermöglichen. Ein weiterer Faktor ist das Internet, das die Zusammenstellung von Datensammlungen zu vielen unterschiedlichen Themen erlaubt.

Im Bankensektor gibt es unzählige Big-Data-Anwendungsbeispiele, da sich fast alle Geschäftsbereiche für den Einsatz eignen. Potenzielle Einsatzgebiete sind etwa:

• Bonitätsprüfungen: KI-Algorithmen können Kundenunterlagen mit Daten abgleichen, die im Internet verfügbar sind. Bei Widersprüchen schlägt das System Alarm und Mitarbeiter führen dann detailliertere Überprüfungen durch.


• Kapitaloptimierung: KI-basierte Finanztechnologie-Anwendungen, sogenannte Robo-Advisors, sind schon heute in der Lage, bestimmte Dienstleistungen vollständig zu übernehmen und anhand von maschinellem Lernen autonom bei der Finanzplanung tätig zu sein.


• Einhaltung rechtlicher Vorschriften: Der Einsatz von KI erleichtert die Einhaltung von Gesetzen. Die Systeme überwachen Jahresberichte und andere juristische Dokumente und filtern Kernpunkte heraus, die dann miteinander verglichen werden.


• Bewertung geopolitischer Risiken: Mithilfe globaler Daten können KI-Systeme Muster erkennen und so die Stabilität von Märkten einschätzen. Investoren steht damit eine objektive Bewertung von Investitionsrisiken zur Verfügung.

Das Hauptziel der Banken beim Einsatz von KI-Tools ist die Senkung der Kosten. Die größten Einsparungen ergeben sich bei sehr arbeitsaufwändigen oder sich ständig wiederholenden Tätigkeiten. Daher konzentrieren sich große Softwarehersteller, die Programme speziell für den Banking-Sektor entwickeln, genau auf diese Bereiche. Dabei werden in der Regel die vorhandenen Systeme nicht vollständig durch neue Lösungen ersetzt. Oft ist es effektiver, vorhandene Programme mit KI-Komponenten zu erweitern und deren Einsatzgebiete so schrittweise auszudehnen.

KI spielt aber bei Banken nicht nur im internen Einsatz eine Rolle, auch immer mehr Kunden erwarten neben persönlicher Beratung KI-basierte Funktionen. Durch die Digitalisierung des gesellschaftlichen Lebens wollen die meisten Nutzer einen automatisierten und effizienten Service in allen Lebensbereichen, wie z. B. das Online-Banking über mobile Geräte. Die Wünsche der Nutzer bleiben aber dort nicht stehen. Kunden schätzen beispielsweise bei KI-basierten Computern, wenn diese eine menschliche Stimme besitzen oder Emotionen des Fragenden erkennen können.

Ein weiteres sinnvolles Aufgabengebiet von KI sind Preventive-Maintenance-Lösungen. Software wird hier eingesetzt, um Ausfallrisiken von IT-Systemen zu minimieren. Diese KI-Tools führen Stresstests durch und überprüfen potenzielle Sicherheitsrisiken.

Warum ist Digitalisierung wichtig?

Die Einführung von Informationstechnologie hat in den letzten Jahrzehnten zu erheblichen Kosteneinsparungen im Finanzsektor geführt. Der erste Geldautomat in Deutschland wurde 1968 in Tübingen in Betrieb genommen. Heute lassen sich nur noch wenige Kunden ihr Geld von Mitarbeitern in der Bank auszahlen.

Ebenso haben digitale Systeme die Ausgabe von Kreditkarten, die Gewährung von Krediten und die Vermittlung von Anlageprodukten effizienter, sicherer und kundenfreundlicher gemacht. Online-Banking gehört inzwischen zum Standardangebot jeder Bank. Inzwischen gibt es sogar viele Direkt- und Internetbanken, die überhaupt keine physischen Bankfilialen mehr anbieten. So werden im Finanzsektor durch die Digitalisierung große Summen eingespart.

Daher besteht wenig Zweifel daran, dass KI Banking in Zukunft umgestalten wird. Es gibt viele Vorschläge, wie Entwickler für künstliche Intelligenz, Finanzbranche und Gesetzgeber zusammenarbeiten sollten, um einen Rahmen für den gewinnbringenden Einsatz von KI zu schaffen.

Aber noch ist nicht nur das Internet Neuland, sondern auch Big Data und künstliche Intelligenz. Banken-Beispiele aus aller Welt zeigen aber, dass Banken beim digitalen Wandel auf einem guten Weg sind. Zusammenfassend lassen sich folgende Gründe angegeben, warum Digitalisierung ein entscheidender Faktor für das Banking der Zukunft ist:

• Einsparpotenzial: In Zeiten niedriger Rentabilität für Wertanlagen müssen innovative Technologien genutzt werden, um neue Einkommensquellen und Einsparmöglichkeiten zu erschließen.


• Wettbewerbsvorteil: Kunden werden solche Banken bevorzugen, die ihnen die größte Flexibilität und Freiheit bieten. Die Nutzererfahrungen beim Online-Banking und beim Anlagenmanagement werden immer wichtigere Entscheidungskriterien.


• Effizienzsteigerung: Die digitale Transformation bedeutet, dass Banken schneller auf Veränderungen und Neuerungen reagieren müssen. Eine Möglichkeit dazu ist es, neue Produkte und maßgeschneiderte Angebote zu entwickeln, die sich an ganz bestimmte Zielgruppen richten.

Die Digitalisierung und der Einsatz künstlicher Intelligenz bieten gerade für den Bankensektor viele Chancen. In den USA und China wird in diesen Bereichen noch mehr investiert als in Europa. Die globale Konkurrenzfähigkeit europäischer Banken wird daher davon abhängen, wie schnell und effektiv sie den digitalen Wandel meistern.

Künstliche Intelligenz in Banken – Wie ist der Stand der Dinge?

Kaum eine Branche ist so global vernetzt wie der Finanzdienstleistungssektor. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen kann europäischen Banken dabei helfen, auf dem Weltmarkt erfolgreich zu agieren. Diese fünf Voraussetzungen sollten Finanzinstitute erfüllen, wenn sie KI-Technologie erfolgreich anwenden wollen:

• Cybersecurity gewährleisten: Das Thema Sicherheit ist gerade bei Finanztransaktionen von großer Wichtigkeit. Kunden müssen darauf vertrauen können, dass ihre personenbezogenen Daten nicht von Hackern gestohlen werden können. KI-Anwendungen wie Chatbots müssen daher z. B. sicherstellen, dass sie Kunden eindeutig identifizieren, bevor sie ihnen vertrauliche Informationen mitteilen.


• EU-Datenschutzgrundverordnung befolgen: Durch KI-Systeme können Entscheidungen vollständig automatisiert werden. Die 2018 in Kraft getretene DSGVO besagt allerdings, dass Entscheidungen nicht ausschließlich aufgrund von KI-Empfehlungen getroffen werden dürfen. Daneben gibt es viele weitere Datenschutzvorgaben, die eingehalten werden müssen.


• Transparente Algorithmen verwenden: Alle Entscheidungen, die von KI-Algorithmen getroffen werden, müssen im Nachhinein nachvollziehbar sein. Aus gesetzlichen Gründen müssen alle gefällten Entscheidungen transparent sein. Wenn die KI eine Black Box ist, sind Fragen der Haftung nicht eindeutig zu beantworten.


• KI-Entscheidungen kontrollieren: Gerade im Finanzbereich werden Hacker versuchen, KI-Entscheidungen zu beeinflussen, z. B. durch falsche Social-Media-Accounts. KI-Systeme sind nicht gegen Betrugsversuche gefeit. Daher muss es auch hier Kontrollinstanzen geben, die die Sicherheit gewährleisten.
  
• Qualifizierte Entwickler für KI: Künstliche Intelligenz kann nur von kompetenten Programmierern so entwickelt werden, dass sie effektiv arbeitet. Es ist daher äußerst wichtig, geeignete IT-Teams einzusetzen, die KI-Systeme richtig trainieren und erweitern können.

Wenn Finanzdienstleister diese fünf Bedingungen erfüllen, sind sie für den KI-Einsatz gerüstet und auf den weltweiten Wettbewerb vorbereitet.

Implementierung von KI-TechnologienKI-Funktionen ermöglichen es Banken, stärker auf ihre Kunden zuzugehen und ihnen neue Produkte und Dienstleistungen anzubieten. Gleichzeitig können durch Big Data und Machine Learning auch interne Prozesse der Finanzbranche effizienter und innovativer gestaltet werden. Trotzdem stoßen die Banken bei der digitalen Transformation im Bereich Finanzen auch auf Herausforderungen, insbesondere was die juristischen und sicherheitstechnischen Aspekte betrifft. Daher sollten Finanzinstitute bei der Implementierung Partnerunternehmen wie z. B. Lionbridge zu Rate ziehen, die sich auf KI-Technologie spezialisiert haben. So können sie in einer globalisierten Welt KI-Technologie und Big Data erfolgreich nutzen.

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