KI in der Finanztechnologie: Anwendungsfälle, Lösungen und Herausforderungen bei der Umsetzung
20. Dezember 2023
KI in der Fintech-Branche kann Finanzinstituten dabei helfen, Betrug mit höchster Genauigkeit zu erkennen, datengestütztes, unvoreingenommenes Underwriting zu betreiben, Markttrends zu prognostizieren, um Investitionen zu optimieren, Kunden personalisierte Dienstleistungen anzubieten und Buchhaltungsvorgänge zu automatisieren.
Erforschen Sie die Anwendungsfälle von KI und Beispiele aus der Praxis in der Finanzbranche, um zu verstehen, warum Fintech-Unternehmen diese Technologie in naher Zukunft einsetzen sollten. Dann erfahren Sie von unseren KI-Experten unsere KI-Experten mehr über die häufigsten Herausforderungen bei der Einführung und die besten Methoden, um diese zu überwinden.
KI in der Fintech-Branche: aktueller Stand und Zukunft
die geschätzte Größe des globalen KI-Fintech-Marktes im Jahr 2023
Mordor Intelligence
der Finanzunternehmen glauben, dass KI ihr Geschäft in den nächsten 3 Jahren fördern wird
Der Wirtschaftswissenschaftler
den zusätzlichen Wert, den KI im globalen Bankensektor jährlich generieren kann
McKinsey
We use it heavily
We currently do not use it, but we plan to in the next 1-3 years
Im Vergleich zu herkömmlichen Systemen, die auf strengen kodierten Regeln basieren, erkennen ML-gestützte Betrugserkennungslösungen ein breiteres Spektrum an Anomalien, die Anzeichen für Betrug sein können, sorgen für eine geringere Rate an falsch-negativen Ergebnissen und können lernen, neue Bedrohungen zu erkennen. Das Ergebnis ist eine schnellere, genauere und kosteneffizientere Betrugsbekämpfung.
- Vermeidung von Marktmanipulationen, wie Spoofing und Wash-Trading, durch Überwachung und Gegenprüfung der Aktivitäten von Brokern, um Anomalien oder Ungereimtheiten zu erkennen.
- Bekämpfung von Geldwäsche durch Aufspüren anomaler Transaktionen, einschließlich großer Summen, die von neu gegründeten, in Steuerparadiesen registrierten Unternehmen ausgetauscht werden.
- Identifizierung von Kreditkartenbetrug durch Erkennung von anomalem Kontoverhalten und Kaufmustern, wie z.B. mehrere Zahlungsmethoden in einem kurzen Zeitraum.
Kreditwürdigkeitsprüfung
KI-Systeme können das Clustering und die Analyse von Daten automatisieren, die für die Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kunden, die einen Kredit beantragen, erforderlich sind. Sie liefern genaue Risikoprofile auf der Grundlage mehrerer Parameter, die für menschliche Mitarbeiter nur schwer zu verarbeiten und zu analysieren sind. Dies hilft Unternehmen, das Geschäftsrisiko zu minimieren, die Kreditvergabe zu beschleunigen und Verzerrungen zu beseitigen.
- Bestimmen, wer sich für einen Kredit qualifiziert, basierend auf Kundendaten aus Kreditauskünften, Steuererklärungen, Unternehmensbilanzen, verfügbarer Liquidität, Beschäftigungsgeschichte und Gehalt.
- Ein geeignetes Kreditlimit festlegen, indem das verfügbare Einkommen des Kunden und seine tatsächliche Fähigkeit, regelmäßige Kreditzahlungen zu leisten, geschätzt werden.
- Berechnen Sie einen wettbewerbsfähigen Zinssatz auf der Grundlage von Risikobewertungen und Markttrends, um den Gewinn zu maximieren, ohne den Kundenstamm zu verprellen.
Handel und Investitionen
Mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens können Finanzanalyseplattformen Datenströme in Echtzeit verarbeiten, um wichtige Markttrends zu interpretieren und vorherzusagen. Dadurch können Finanzunternehmen und Privatanleger ihre Handelsstrategien feiner abstimmen, Anlagemöglichkeiten erkennen und ausgewogene Portfolios aufbauen.
- Vorhersage von Aktienkursschwankungen und Marktvolatilität auf der Grundlage von globalen Finanztrends, Unternehmensbilanzergebnissen und Anlegerstimmung.
- Optimierung von Portfolio-Investitionen und Vermögensverwaltung durch Identifizierung von Aktien, Anleihen und Rohstoffen, die am wahrscheinlichsten im Wert steigen werden.
- Erweiterung des algorithmischenHandels durch maschinelles Lernen, um die Palette der Regeln und Faktoren zu erweitern, die bei der automatischen Ausführung von Handelsaufträgen berücksichtigt werden.
Kundenerfahrung
Banken und andere Finanzorganisationen setzen zunehmend auf KI, um den Erwartungen ihrer Kunden nach intuitiveren und maßgeschneiderten Dienstleistungen gerecht zu werden. Viele kundenorientierte Anwendungen verfügen derzeit über Funktionen, die sich auf Benutzerfreundlichkeit und Hyperpersonalisierung konzentrieren, um sinnvolle Verbindungen mit den Kunden herzustellen und ihr Engagement zu verbessern.
- Einsatz von KI-gesteuerten Bots und virtuellen Assistenten zur Beantwortung von Kundenanfragen und für maßgeschneiderte Finanzberatung oder Empfehlungen zur Budgetierung und Gebührenreduzierung.
- Integrieren Sie sprachbasierte oder Computer-Vision-Gesichtsauthentifizierungin Homebanking- oder Trading-Apps, um Transaktionen nahtlos zu validieren oder auf sensible Informationen zuzugreifen.
- Nutzen Sie gezieltes Marketing, um potenziellen Kunden und aktuellen Nutzern personalisierte Service-Vorschläge zu unterbreiten, die Lead-Generierung zu maximieren und die Abwanderung zu minimieren.
Buchhaltung und Berichterstattung
Aufgestockt mit künstlicher Intelligenz (KI) übertreffen robotische Prozessautomatisierungslösungen herkömmliche Software-Bots bei der Automatisierung von Finanz- und Buchhaltungsprozessen dank ihres besseren Kontextverständnisses und ihrer Fähigkeit, mit Ausnahmen (z. B. Berichtsinkonsistenzen) umzugehen. Diese Tools können die Verarbeitung von Dokumenten, die Dateneingabe und andere bürokratische Aufgaben beschleunigen und gleichzeitig eine Fehlerquote von nahezu null erreichen.
- Automatische Erstellung von Gewinn- und Verlustrechnungen, die die Einnahmen und Ausgaben eines Unternehmens auf der Grundlage von Daten aus mehreren Finanzberichten zusammenfassen.
- Streamline Bankabstimmung mit Bots, die den Saldo eines Bankkontos mit dem des letzten Kontoauszugs abgleichen, um Unstimmigkeiten zu erkennen.
- Automatisierung der Kreditoren- und Debitorenbuchhaltung, einschließlich Rechnungsbearbeitung, Versand von Zahlungserinnerungen und Validierung von Finanzdaten.
Verbessern Sie Ihre Finanzdienstleistungen mit KI
Beispiele für KI-gestützte Fintech-Tools und -Dienstleistungen
Das Vorzeigeprodukt von TradeSmith ist eine Plattform zur Verwaltung von Anlageportfolios, die KI-Algorithmen nutzt, um die Preise verschiedener S&P 500-Aktien zu prognostizieren und den Nutzern dabei zu helfen, das Timing für die Ausführung von Handelsaufträgen durch Automatisierung zu optimieren. Das Unternehmen hat sich mit Itransition zusammengetan, um die Lösung mit mehreren Schlüsselfunktionen auszustatten, die von der Überwachung von Aktiendaten in Echtzeit bis hin zu Risikomanagement-Warnungen reichen.
ComplyAdvantage bietet eine umfassende Betrugserkennungslösung, die sich auf Modelle des maschinellen Lernens stützt, um verschiedene Betrugsszenarien zu erkennen, darunter Identitätsdiebstahl, Betrug bei Krankenversicherungen, Kartenfälschung und mehr. Das System, das von großen Finanzdienstleistern wie Banco Santander eingesetzt wird, kann auch illegale Geldströme verfolgen und Cluster von betrügerischen Konten erkennen, die von einer einzigen kriminellen Organisation kontrolliert werden.
Die KI-gestützte Plattform von Temenos hebt sich von anderen Kreditbewertungsinstrumenten durch ihre Erklärbarkeit ab. Diese Lösung ermöglicht es Geschäftsbanken und Mikrofinanzorganisationen, Underwriting-Prozesse datengesteuerter zu gestalten und ihren Kunden transparente Erklärungen (niedriges Kreditlimit, unzureichendes Umlaufvermögen usw.) für die Entscheidung über die Gewährung oder Ablehnung eines Kredits zu geben.
Mit dem Ziel, ihren Kunden ein hochgradig interaktives Nutzererlebnis zu bieten, hat die Bank of America ihre mobile Banking-App mit Erica integriert, einem virtuellen Finanzassistenten, der auf natürlicher Sprachverarbeitung basiert. Dieser fortschrittliche Chatbot für den Kundensupport kann monatliche Ausgaben und wiederkehrende Gebühren überwachen, gestohlene Karten ersetzen, Warnungen und Erinnerungen senden und vergangene Transaktionen verfolgen.
AI.Receivables von Capgemini umfasst Tools für reibungslose Bargeld- und Inkassoprozesse durch KI-gesteuerte Automatisierung und Analytik. Diese Lösung kann Ihre Mitarbeiter bei der Ausführung von Order-to-Cash-Vorgängen unterstützen und vorhersagen, welche Kunden wahrscheinlich ausfallen werden, und proaktive Maßnahmen zur Minderung des Geschäftsrisikos vorschlagen. Das mögliche Ergebnis ist eine Verbesserung der Außenstandsdauer um 40 %.
ML-Systeme verwenden überwachte und unüberwachte Lernalgorithmen, um große Datensätze zu verarbeiten und selbständig zu lernen, wie analytische oder operative Aufgaben zu erledigen sind, ohne dass sie ausdrücklich dafür programmiert werden. Zu den Anwendungen von ML gehören:
Data Mining
Big Data zu durchforsten und Muster, Anomalien oder Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen
Beispiel für die Verwendung
Identifizierung von Ausreißern zur Aufdeckung von Betrug
zur Erfassung und Verarbeitung visueller Daten für die Objekterkennung, OCR, oder Bildanalyse
Beispiel für die Verwendung
Validierung von Transaktionen durch Gesichtserkennung
Verarbeitung natürlicher Sprache
Ableitung von Erkenntnissen aus Texten und Interaktion mit Menschen über konversationelle KI
Beispiel für die Verwendung
Einsatz von Robo-Advisors in Fintech-Anwendungen
Heutzutage verfügen die meisten RPA-Lösungen über KI-gestützte Funktionen, um die Palette der Büroprozesse zu erweitern, die sie automatisieren oder den Mitarbeitern bei der Erledigung helfen können.
Beispiel für die Verwendung
Gegenprüfung der Finanzberichte
BI-Plattformen stützen sich auf KI-Algorithmen, um Ihre Geschäftsdaten zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse daraus abzuleiten. So kann Ihr Unternehmen aktuelle Trends aufdecken, kommende Szenarien vorhersagen und datengestützte Entscheidungen treffen.
Beispiel für die Verwendung
Vorhersage des finanziellen Risikos
Was sind Ihrer Meinung nach die größten Hindernisse für die Einführung und Integration von KI-Technologien in Ihrem Unternehmen? Wählen Sie bis zu drei aus.
Was sind Ihrer Meinung nach die größten Risiken für Ihr Unternehmen im Zusammenhang mit der Einführung von KI? Wählen Sie bis zu zwei aus.
ROI & Akzeptanz durch das Management
KI-gestützte Lösungen sind in der Regel schwieriger, zeitaufwändiger und finanziell anspruchsvoller zu implementieren als herkömmliche Software, da sie eine komplexe Architektur, einen langwierigen Lernprozess und beachtliche Rechenanforderungen aufweisen.
Die potenziellen Kosten eines KI-Implementierungsprojekts können es erschweren, eine Rendite zu erzielen und die Zustimmung der Stakeholder und Führungskräfte zu erhalten. Eine Studie von PwC hat gezeigt, dass Budgetbeschränkungen an zweiter Stelle der größten Hindernisse für die Einführung von KI im Finanzsektor stehen.
Binden Sie experte KI-Berater bereits in der frühen Bewertungsphase Ihres Projekts ein, um auf der Grundlage Ihres Budgets, des bestehenden Technologie-Ökosystems und der geschäftlichen Herausforderungen, die Sie angehen müssen, zwischen KI-gestützten und herkömmlichen Lösungen zu wählen.
Um sicherzustellen, dass die Einführung von KI den Aufwand und die Investition wert ist, sollten Sie je nach Geschäftsszenario die wichtigsten und profitabelsten Unternehmensfunktionen priorisieren oder diejenigen anvisieren, die unter schwerwiegenden Ineffizienzen leiden, die mit "traditionellen" Technologien nicht gelöst werden können.
Beobachten Sie die Initiativen von Early Adopters und die KI-Trends in der Finanzbranche. Laut The Economist gehören zu den beliebtesten KI-Anwendungsfällen im Finanzwesen derzeit Betrugserkennung, IT-Betrieb, digitales Marketing, Risikobewertung, Personalisierung von Kundenerfahrungen und Kreditwürdigkeitsprüfung.
Integration von Daten und Software
KI ist eine extrem datengesteuerte Technologie. Jedes System, das sich darauf stützt, sollte mit großen Datenbeständen oder Strömen von Echtzeitinformationen aus verschiedenen Quellen gespeist werden, um genaue Analysen und Prognosen zu liefern oder zu lernen, wie betriebliche Aufgaben auszuführen sind.
KI-Lösungen umfassen viele miteinander verbundene Elemente (Unternehmenssysteme, Datenbanken von Drittanbietern und IoT-Geräte), die verschiedene Arten von Daten austauschen müssen, aber unterschiedliche Kommunikationsprotokolle verwenden können. Unzureichend integrierte Komponenten würden zu Informationssilos, Dateninkonsistenzen und ungenauen Ergebnissen führen.
Richten Sie eine ETL-Pipeline ein, um heterogene Daten aus verfügbaren Quellen zu integrieren und sie in einer NoSQL-Datenbank, einem Data Lake, einer Zeitreihendatenbank oder einem anderen Datenspeicher zu konsolidieren. Für diese Aufgabe können Sie Cloud-Datenintegrationsdienste (AWS Glue, Azure Data Factory usw.) oder iPaaS-Plattformen (wie Informatica) nutzen.
Ermöglichen Sie den Datenaustausch zwischen den Komponenten Ihrer Lösung, indem Sie geeignete Anwendungsprogrammschnittstellen (APIs) konfigurieren. Ziehen Sie in Betracht, diesen Prozess durch Cloud-basierte Dienste wie Amazon API Gateway, Azure API Management oder Cloud Data Fusion API zu rationalisieren.
Wenn die zu integrierenden Elemente in Bezug auf die Kommunikationsprotokolle nicht kompatibel sind, können Sie einen Enterprise Service Bus (ESB) oder andere Middleware-Architekturen einrichten, die für die Konvertierung dieser Elemente ausgelegt sind. Eine weitere Möglichkeit ist der Einsatz von Datenvirtualisierungstechniken.
Datenverarbeitung
Die Auswahl der richtigen Algorithmen für die Verarbeitung Ihrer Daten kann eine komplexe Aufgabe sein, wenn man bedenkt, wie vielfältig die Algorithmen sind, wie viel Forschung und Diskussion es über ihre Leistung in verschiedenen Szenarien gibt und wie wenig die Finanzunternehmen bereit sind, ihre Erfahrungen zu teilen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Selbst wenn ihnen optimale Datensätze zur Verfügung stehen, fehlt es vielen Finanzunternehmen an der technologischen Infrastruktur und insbesondere an den Rechenressourcen, um große Datenmengen oder Datenströme in Echtzeit für ein angemessenes Modelltraining oder Analysen zu verarbeiten.
Die Auswahl des Algorithmus sollte von der zu erfüllenden Aufgabe abhängen. Überwachte Lernalgorithmen wie Random Forests können beispielsweise die beste Wahl sein, um künftige Finanztrends vorherzusagen, während unüberwachte Lernalgorithmen wie K-Means eine gute Option sind, um Kunden zu segmentieren und ihnen maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen anzubieten.
Denken Sie daran, dass die leistungsstärksten Algorithmen, wie z. B. tiefe neuronale Netze, eine enorme Rechenleistung und große Trainingsdatensätze erfordern, aber aufgrund ihrer komplexen Architekturen nur begrenzt erklärbar sind. In einem Bereich wie dem Finanzwesen, der ein Höchstmaß an Transparenz erfordert, sollten sie sorgfältig ausgewählt und für ausgewählte Aufgaben eingesetzt werden.
Große Cloud-Service-Provider können Ihre hausinternen technischen Fähigkeiten mit Tools und Plattformen wie Amazon SageMaker oder Azure Machine Learning integrieren, die integrierte Algorithmen, vorab trainierte KI-Modelle und skalierbare Rechenressourcen bieten.
Zuverlässigkeit des AI-Modells
Wenn Algorithmen auf minderwertigen oder unvollständigen Datensätzen trainiert werden, erhalten sie möglicherweise keinen vollständigen Überblick über die wichtigsten Muster und Abhängigkeiten und erzeugen wahrscheinlich ein unzuverlässiges KI-Modell, das ungenaue Erkenntnisse und Vorhersagen liefert. Laut PwC ist der Mangel an Daten sogar das größte Hindernis für die Einführung von KI in Finanzunternehmen.
Angesichts der Blackbox-Natur der KI (wir verstehen nicht vollständig, wie Algorithmen zu einer Schlussfolgerung kommen) können die finanziellen Entscheidungen der Modelle weniger erklärbar und zuverlässig sein als erwartet. Siehe in diesem Zusammenhang die angebliche geschlechtsspezifische Verzerrung des Kreditbewertungsalgorithmus von Goldman Sachs. Dieses Problem wird durch Deep Learning und neuronale Netze noch verschärft.
Zwei weitere häufige Probleme, die die Zuverlässigkeit von KI-Modellen beeinträchtigen, sind Überanpassung (das Modell wurde zu sehr auf einen bestimmten Datensatz trainiert und schneidet bei neuen Datenpunkten schlecht ab) und Modelldrift (seine analytischen und prädiktiven Fähigkeiten verschlechtern sich im Laufe der Zeit aufgrund fortschreitender Änderungen der Eingangsvariablen und ihrer Abhängigkeiten).
Nutzen Sie verfügbare Quellen, um zuverlässige, umfangreiche Datensätze zu sammeln. Je nach Anwendungsfall können geeignete Quellen Marktdatenanbieter (Bloomberg, Nasdaq, S&P Global usw.), Rating-Agenturen, Strafverfolgungsbehörden oder staatliche Beobachtungslisten, öffentliche Aufzeichnungen oder angeschlossene Geräte wie Geldautomaten oder POSs sein.
Die Fachwelt hat die Entscheidungsmechanismen der KI noch nicht vollständig verstanden. KI-Ingenieure können dieses Problem jedoch entschärfen, indem sie geeignete Metriken zur Überwachung der Funktionsweise von Algorithmen während des Trainings und nach dem Einsatz ermitteln und mögliche Gründe für Modellverzerrungen oder Ungenauigkeiten aufdecken.
Ein gängiger Trick zur Minimierung der Überanpassung besteht darin, die während der Modellierungsphase verarbeiteten Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze aufzuteilen und die Ergebnisse einer Kreuzvalidierung zu unterziehen. Sie können auch die Menge der vom Modell berücksichtigten Merkmale einschränken und die relevantesten Metriken auswählen. Dies führt im Allgemeinen zu einem flexibleren Modell.
Um der Modellabweichung entgegenzuwirken, empfehlen die Best Practices von AIOps, in der Phase nach der Bereitstellung mehrere Umschulungsiterationen durchzuführen. Auf diese Weise können ML-Experten das Modell mit neuen Daten feinabstimmen und seine Ergebnisse anpassen.
Cybersicherheit und Einhaltung von Vorschriften
In einer stark regulierten Branche wie dem Finanzwesen, in der Organisationen und Dienstleister täglich sensible Informationen verwalten, kann die datengesteuerte Natur der KI die Aufmerksamkeit der politischen Entscheidungsträger auf sich ziehen und Bedenken bei den Kunden wecken.
Die symbiotische Beziehung zwischen KI und Daten macht außerdem jede Lösung, die auf dieser Technologie beruht, zu einem potenziellen Ziel für Hackerangriffe und Datenlecks.
Mehrfache Integrationen mit externen Quellen und Systemen können die Palette der Schwachstellen, die von Betrügern und Cyberkriminellen ausgenutzt werden, noch erweitern.
Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre KI-basierte Software unter strikter Einhaltung der wichtigsten Datenverwaltungsstandards und der geltenden Gesetzgebung, wie GDPR, PCI-DSS, MISMO und OWASP, entwickeln und verwenden.
Wenn immer möglich, verwenden Sie verschleierte Daten, um Ihre KI-Modelle zu trainieren.
Mit verschiedenen Sicherheitsfunktionen und -techniken können Sie das Cyber-Risiko mindern. Dazu gehören in der Regel verschlüsselter Datenaustausch, Identitäts- und Zugriffsmanagement auf der Grundlage eines Null-Vertrauens-Ansatzes, Multi-Faktor-Authentifizierung, Überwachung der Benutzeraktivitäten, dynamische Datenmaskierung und regelmäßige Risikobewertungen durch Penetrationstests.
Implementieren Sie Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren, die festlegen, wie Daten im gesamten Unternehmen behandelt und gemeinsam genutzt werden sollen.
Qualifikationsdefizit und Widerstand gegen Veränderungen
KI-gestützte Automatisierung kann bei Ihren Mitarbeitern Skepsis und Ängste vor Arbeitsplatzverlust auslösen, weil sie befürchten, durch Software und Bots ersetzt zu werden.
Vielen Finanzunternehmen fehlt es an internem Fachwissen, um KI zu implementieren und zu nutzen. Gleichzeitig leidet der Arbeitsmarkt unter einem allgemeinen Mangel an spezialisierten Talenten, was die Rekrutierung erschwert.
Investieren Sie aktiv in Umschulungs- und Weiterbildungsinitiativen, um Mitarbeiter in neue Positionen zu versetzen und den Verlust von Arbeitsplätzen zu minimieren. Insbesondere sollte Ihr Unternehmen der Entwicklung von technologischen, kognitiven und emotionalen Fähigkeiten Vorrang einräumen.
Schaffen Sie externe Partnerschaften mit Experten in relevanten Bereichen, um das Fachwissen Ihrer Mitarbeiter zu ergänzen, ohne dass zusätzliche Mitarbeiter eingestellt und geschult werden müssen. Die zunehmende Verbreitung von Fernarbeitsmodellen und Software für die Zusammenarbeit kann diesen Prozess vereinfachen.
Ernennen Sie die qualifiziertesten Fachleute in Ihren Teams, um Kompetenzzentren einzurichten und die Einführung von KI in Ihrem Unternehmen zu überwachen.
Fördern Sie eine Unternehmenskultur, die sich auf digitale Literatur konzentriert, durch Workshops, Anreize und Vorteile.
Integrieren Sie Ihre KI-basierte Software mit Datenvisualisierung und Selbstbedienungsfunktionen, um sie benutzerfreundlicher zu machen und Ihren Mitarbeitern zu helfen, sich mit dem Produkt vertraut zu machen.
Mit KI-gesteuerten Fintechs einen Vorsprung gewinnen
Angesichts des harten Wettbewerbs, der komplexen Marktdynamik und der Nachfrage der Kunden nach einem personalisierten Nutzererlebnis setzen die Finanzakteure ihre Hoffnungen auf KI und die digitale Transformation und erzielen damit vielversprechende Ergebnisse in allen Geschäftsbereichen. Dennoch sollten Unternehmen KI nicht als reines "Plug-and-Play"-Tool betrachten, denn ihre erfolgreiche Implementierung erfordert Fachwissen, ständige menschliche Betreuung und ein robustes, vernetztes technisches Ökosystem. Vertrauen Sie auf die Erfahrung von Itransition bei KI-Projekten, um diese Anforderungen zu erfüllen und die Einführung in Ihrem Unternehmen zu erleichtern.
Einführung einer maßgeschneiderten KI-Lösung unter Anleitung von Itransition
FAQ
Wird KI in der Finanztechnologie benötigt?
McKinsey hob hervor, dass der Einsatz von KI den Finanzinstituten helfen kann, ihre Umsätze durch die Personalisierung von Dienstleistungen zu steigern, die Kosten durch Automatisierung zu senken und durch Datenanalyse neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen, um so einen Wettbewerbsvorteil in einer überfüllten Marktlandschaft zu erlangen.
Wie viele Finanzunternehmen nutzen KI?
Laut The Economist setzen fast alle Banken derzeit in gewissem Maße auf KI-Technologie oder planen, sie in den nächsten drei Jahren in praktisch allen Geschäftsbereichen einzusetzen. So setzen beispielsweise 90 % der Bankinstitute KI bereits zur Betrugserkennung ein.
Was sind die Vorteile von KI in der Finanztechnologie?
Zu den Vorteilen von KI-gest ützter Finanztechnologie zählt Deloitte eine erweiterte Kundenakquise durch personalisierte Benutzererfahrung, operative Effizienz durch automatisiertes Underwriting und Handelsoperationen sowie ein geringeres Risiko dank verbesserter Betrugserkennung.
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