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Drei Anwendungsfelder für generative künstliche Intelligenz im Finanzwesen

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere heutige Arbeitsweise völlig auf den Kopf zu stellen. Seit Jahren arbeiten branchenübergreifend Unternehmen daran, Machine und Deep Learning sowie KI-basierte Algorithmen einzuführen, um mit selbstlernenden Systemen große Datenmassen auszuwerten und mit darauf aufbauender Mustererkennung spezifische Aufgaben zu lösen. Der Hype um Generative AI, kurz GenAI, wirkt seit Ende 2022 als zusätzlicher Katalysator für diese Entwicklung. Zunehmend machen auch Finanzdienstleister Budgets frei, um die Ressourcen für die Implementierung praxisrelevanter KI-Lösungen zu schaffen. Eine aktuelle Studie des IT-Dienstleisters adesso zur Nutzung von GenAI im deutschen Bankenumfeld gibt Aufschluss, wieso: 60 Prozent der Befragten gaben an, dass sie wöchentlich mindestens drei Stunden Arbeitszeit durch die Nutzung von GenAI einsparen.

Doch verspricht KI nicht nur Effizienzgewinne. Die Einführung der Technologie bietet auch den optimalen Zeitpunkt, Prozesse neu zu bewerten und sie zu transformieren. „Nicht zuletzt Kunden von Finanzprodukten werden von der disruptiven Veränderung durch KI in der Finanzdienstleistungsbranche profitieren“, erklärt Stephan Mecking, Leiter des Geschäftsbereichs Banking bei adesso. „Die Insights und Handlungsspielräume, die die Marktteilnehmer durch den Einsatz von KI gewinnen, erlauben ihnen, die Qualität ihrer Services sowie Produkte und damit die Kundenzufriedenheit auf ein völlig neues Niveau zu heben.“

Rahmenbedingungen schaffen

Aktuell arbeiten Finanzdienstleister bei der Umsetzung ihrer IT- und Datenstrategien intensiv daran, ihre IT-Landschaft zukunftsorientiert aufzustellen. Die Ziele: Kostensenkung, mehr Flexibilität und Effizienzsteigerungen einerseits sowie die Realisierung von Echtzeitanalysen, Prozessautomatisierung und die Implementierung von KI andererseits. Zentrales Element ist dabei die Herstellung von Interoperabilität. Finanzdienstleister setzen vielfach auf heterogene Systemlandschaften und hybride IT-Infrastrukturen. Die eingesetzten Branchenlösungen können intern wie extern nicht miteinander kommunizieren. Branchenspezifische Standards, wie sie die FiDA (Financial Data Access) der Europäischen Kommission vorsieht, versprechen Abhilfe, indem sie den branchenweiten Datenaustausch zwischen Systemen standardisiert ermöglichen. Solche Standards erlauben Unternehmen, Daten-, Software- und Prozesssilos aufzulösen und eine zentrale Datenplattform zu schaffen. Auf dieser Basis können klassische Geschäftsprozesse nicht einfach nur digitalisiert, sondern neu aufgestellt werden – nicht zuletzt auch mit Künstlicher Intelligenz.

Die folgenden drei Bereiche bieten Finanzdienstleistern großes Potenzial für den Einsatz von KI und GenAI.

1. Datengetriebene Geschäftsentwicklung​

Volatile Finanzmärkte, sich stetig verändernde regulatorische Anforderungen sowie die wachsende Konkurrenz, etwa durch Fintechs und Insurtechs, verlangen von allen Finanzdienstleistern bei Reaktionsschnelligkeit, Effizienz und Innovationskraft zuzulegen. Eine wichtige Grundvoraussetzung für mehr Agilität ist die effektive Nutzung des vorhandenen Datenkapitals. Stimmen die Rahmenbedingungen, kann dies durch den gezielten Einsatz von KI und GenAI gelingen. Einen wesentlichen Vorteil bieten die Technologien bei der Weiterentwicklung von Geschäftsmodellen: Auf Basis von Analysen vorhandener Unternehmensdaten und Einbezug externer Echtzeitdaten erlauben sie die präzise, maßgeschneiderte Formulierung oder Tarifierung von Finanzprodukten. Auch bei komplexeren Vorgängen wie Risikobewertungen und Investitionen kann KI entscheidungsunterstützend unter die Arme greifen. Und nicht zuletzt verspricht der Einsatz von KI mehr Sicherheit: Betrugsversuche oder Geldwäsche lassen sich dank Mustererkennung schnell aufdecken und ahnden.

2. Maßgeschneiderter Kundenservice

Nicht nur Kunden zu gewinnen, sondern sie auch langfristig zu binden, ist in Zeiten zunehmender Mitbewerber entscheidend für den langfristigen Geschäftserfolg. Die Schnittstellen zu den Kunden müssen den wachsenden Ansprüchen genügen, indem sie nicht nur reibungslos funktionieren, sondern auch Mehrwerte bieten, etwa durch personalisierte Services. Das steigert die Zufriedenheit der Kunden und verhindert ihre Abwanderung. In der Praxis und in Pilotprojekten haben sich Künstliche Intelligenz und GenAI bereits als geeignete Tools erwiesen. Die Technologien helfen unter anderem bei der Analyse von Kundendaten zur Optimierung der Customer Journey und der gezielten Ansprache. Zudem sorgt KI als Basis für intelligente Chatbots schon heute im Erstkontakt mit Kunden für geeignete Produktvorschläge oder eine Vermittlung an geeignete Ansprechpartner. Auch bei Antragstellung, Schadenmeldungen oder als Berater für Investitionsentscheidungen vereinfacht sie den Kundenkontakt. GenAI wird den automatisierten Support dank fortschrittlicher Natural-Language-Processing-Fähigkeiten künftig noch natürlicher gestalten. Die zunehmende Vernetzung mit den Kernsystemen der Unternehmen in Kombination mit verbesserten KI-Modellen wird zudem das personalisierte Marketing und den Vertrieb auf ein neues Level hieven.

3. Mehr Automatisierung durch IT-Exzellenz

Einen sinnvollen Zwischenschritt in der Konsolidierung und Automatisierung der IT-Landschaft stellt der Einsatz von Robotic Process Automation (RPA) dar. Die Technologie bietet die Möglichkeit, einfache, regelbasierte Prozesse im Alltag zu automatisieren. Doch ist ein Single Source of Truth in Form einer Datenplattform erst etabliert, lässt sich darauf auch eine KI-/GenAI-Plattform aufbauen. Dies eröffnet zusätzliches Automatisierungspotenzial. KI-basierte Systeme geben Anwendern nicht nur Insights, erlauben Geschäftsprognosen oder unterstützen bei der Recherche und Erstellung von Inhalten. Sie geben auch Handlungsempfehlungen, mit denen sich selbst komplexeste Prozesse teilautomatisieren und beschleunigen lassen.

Abschließend ergänzt Mecking: „Indem Finanzdienstleister mithilfe von KI ressourcenintensive Workflows abbauen, das vorhandene Datenpotenzial optimal nutzen und ihre Kunden schneller und passgenauer bedienen, stellen sie die Weichen für mehr Resilienz und die Erschließung zusätzlicher Geschäftspotenziale.“

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