Während sich der Fintech-Sektor weiter weiterentwickelt, erkennen Unternehmen zunehmend das transformative Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) bei der Optimierung von Abläufen und der Verbesserung des Kundenerlebnisses. Historisch gesehen haben Branchen wie FinTech floriert
Wir setzen auf transformative Technologie und haben diese genutzt, um mit den sich ändernden Kundenbedürfnissen Schritt zu halten. In der weiteren Welt der Finanzdienstleistungen und des Bankensektors ist das nicht anders, da verschiedene neue Ideen zur Nutzung von KI Gestalt annehmen.
Nahezu jede Branche ist sich bewusst, dass KI das Potenzial hat, ihre Geschäftsabläufe, Kundenbeziehungen und strategischen Ziele zu verändern. EYs
Europäische KI-Umfrage zu Finanzdienstleistungen fanden heraus, dass 77 % der europäischen Führungskräfte der Finanzdienstleistungsbranche glauben, dass generative KI erhebliche Auswirkungen auf ihre Abläufe haben wird. Wie viele Branchen lernt auch FinTech, wie KI den Weg verändern könnte
Unternehmen integrieren Technologieangebote in Finanzdienstleistungsunternehmen, verbessern die Bereitstellung für Verbraucher und fördern die finanzielle Inklusion. KI hilft insbesondere dabei, das Verbraucherverhalten zu verstehen, komplexe Prozesse zu automatisieren und die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern
und alles kritische Denken in einer dynamischen Finanzlandschaft. Es gibt mehrere Anwendungsfälle für KI im Fintech-Bereich, die in den kommenden Jahren ausgereift sein werden.
FinTech reitet auf der Automatisierungswelle
Einer der wichtigsten Bereiche, in denen KI im FinTech-Bereich hilfreich sein kann, ist die Automatisierung und datenintensive Aufgaben. In den letzten Jahren haben FinTech-Akteure ihre Investitionen darauf ausgerichtet, Zahlungsprozesse zu modernisieren und digitale Geldtransfers zu nutzen, um diese zu umgehen
Bedarf an persönlicher Assistenz. Laut EY
Globaler FinTech-Adoptionsindex3 von 4 Verbrauchern weltweit nutzen mittlerweile digitale Geldtransfer- und Zahlungs-Gateway-Dienste.
Um dieses Ausmaß an Automatisierung zu erreichen, ist FinTech offener geworden für den Einsatz ausgefeilter Algorithmen für maschinelles Lernen, die umfangreiche Datensätze, Zahlungsmuster und Anomalien analysieren, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Dadurch werden nicht nur Fehler minimiert, sondern auch
beschleunigt Prozesse und versetzt Unternehmen in die Lage, fundierte Entscheidungen mit Präzision und Agilität zu treffen.
Die Automatisierung der Kreditwürdigkeitsprüfung und Entscheidungsfindung ist bereits seit einiger Zeit verfügbar. Aber diese Automatisierung hatte einen gravierenden Nachteil. Solche Bonitätsbewertungen oder -entscheidungen sind gegenüber dem Kunden oder innerhalb von Finanzinstituten nicht einfach zu erklären. Warum und wie sicher
Ob Kreditentscheidungen getroffen wurden oder wie die Kreditwürdigkeit verbessert werden kann – die Lösungen waren nicht einfallsreich genug, um dies dem Kunden zu erklären. Aber mit erklärbaren KI- und KI-gestützten Kreditbewertungs-Anwendungsfällen können solche Szenarien problemlos unterstützt werden. Das macht
Es ist ein großer Unterschied, bei der Kreditentscheidung transparent zu sein.
Anwendungsfälle zur Verbesserung des Kundenerlebnisses durch Personalisierung
Eine weitere Möglichkeit, KI im FinTech-Bereich zu nutzen, besteht darin, das Kundenerlebnis durch personalisierte Interaktionen zu verbessern. KI-gestützte Chatbots fungieren als virtuelle Assistenten und bieten rund um die Uhr maßgeschneiderten Support in jeder Sprache. Von der Adressierung
Von Kontoanfragen bis hin zum Anbieten von Produktempfehlungen integrieren sich Chatbots nahtlos in Sprachassistenten und bieten Kunden unvergleichlichen Komfort und Reaktionsfähigkeit.
Ein weiterer häufiger Anwendungsfall ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses in Contact Centern. Mithilfe von KI wird das Kundendienstpersonal dabei unterstützt, lange Kommunikationsverläufe innerhalb von Sekunden zusammenzufassen und frühere Maßnahmen und kritische Diskussionen zur Sprache zu bringen
Punkte, innerhalb von Sekunden. KI hilft der Kundendienstunterstützung dabei, Wissensdatenbanken und Lernmaterialien schnell zu durchsuchen und im Gespräch mit Kunden die besten Möglichkeiten zur Bewältigung von Problemen und Szenarien aufzuzeigen, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und zu reduzieren
Zeit für Anrufe.
Darüber hinaus ermöglichen generative KI-gestützte Erkenntnisse und Roboter-Beratungsdienste eine personalisierte Finanz- und Anlageberatung auf der Grundlage individueller Anlagemuster, Risikobereitschaft, Wirtschafts- und Marktbewegungen, Umwelt- und Sozialwünsche (ESG) usw.
Anwendungsfälle Optimierung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften mit Präzision
Angesichts der strengen Regulierungslandschaft für FinTech erweist sich KI als unverzichtbar, um die Einhaltung wichtiger Vorschriften wie der Anti-Geldwäsche-Protokolle (AML) und der Know-Your-Customer-Protokolle (KYC) sicherzustellen. Durch die Automatisierung von Compliance-Prüfungen und die Kennzeichnung von Verdächtigen
Aktivitäten verbessern KI-Systeme die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und mindern gleichzeitig Compliance-Risiken effektiv.
Beispielsweise untersuchen KI-gestützte Plattformen riesige Mengen an Kundendaten, Zahlungen und Transaktionen, um potenzielle AML-Risiken, verdächtige Transaktionsaktivitäten wie anomale Transaktionsmuster oder Aktivitäten aus Hochrisiko-Jurisdiktionen zu ermitteln. Das
Der proaktive Ansatz ermöglicht es Finanzinstituten, Geldwäscheversuche zu vereiteln und regulatorische Standards vertrauensvoll einzuhalten.
Anwendungsfälle zur Revolutionierung von Prozessverbesserungen, Effizienz und Lieferqualität
GenAI, eine fortschrittliche Plattform für künstliche Intelligenz, revolutioniert die Prozessautomatisierung in der gesamten FinTech- und Finanzdienstleistungsbranche. In DevOps kann GenAI die Bereitstellungspipeline rationalisieren und die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Betrieb verbessern
Teams und steigern die Gesamteffizienz. Durch den Einsatz prädiktiver Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen kann GenAI potenzielle Engpässe identifizieren, Arbeitsabläufe optimieren und manuelle Fehler im Softwareentwicklungslebenszyklus eliminieren.
Darüber hinaus kann GenAI bei der Umgebungsautomatisierung Infrastruktureinstellungen basierend auf Echtzeitdaten dynamisch anpassen und die Ressourcenzuweisung automatisieren, was zu Kosteneinsparungen und verbesserter Leistung führt. Im Bereich der kontinuierlichen Weiterentwicklung kann GenAI helfen
Identifizieren Sie bei Codeüberprüfungen Bereiche mit Verbesserungspotenzial und geben Sie Einblicke in Best Practices, um letztendlich die Qualität der erstellten Software zu verbessern. Mit seinen vielfältigen Anwendungsfällen erweist sich GenAI als wertvolles Werkzeug für den FinTech-Sektor, der eine Rationalisierung anstrebt
und effiziente Prozesse für seine Kunden.
Innovation durch Experimente fördern
Schließlich müssen Fintech-Unternehmen eine Kultur des Experimentierens einführen, um KI-gesteuerte Möglichkeiten zu erschließen, die auf ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Die Erforschung verschiedener KI-Technologien – von Algorithmen für maschinelles Lernen bis hin zu Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – ermöglicht dies
Unternehmen, um neuartige Anwendungsfälle zu entdecken, die Innovation und Wettbewerbsvorteile vorantreiben.
NLP erleichtert beispielsweise die Stimmungsanalyse von Kundenfeedback und bietet umsetzbare Erkenntnisse zur Verfeinerung von Produktangeboten, Marketingstrategien und Kundendienstinitiativen. Durch kontinuierliches Experimentieren mit KI-Technologien können Fintech-Unternehmen
können an der Spitze der Innovation bleiben und nachhaltiges Wachstum und Widerstandsfähigkeit in einem sich ständig weiterentwickelnden Ökosystem vorantreiben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von KI ein großes Versprechen für eine Revolutionierung der Fintech-Landschaft darstellt. LTIMindtree erreicht dies, indem es seinen Kunden hilft, neue Grenzen in der Fintech-Innovation zu erschließen. Dazu gehört auch die Identifizierung von Rationalisierungsmöglichkeiten
Geschäftsabläufe zu verbessern und Finanzinstitute in die Lage zu versetzen, in einem zunehmend digitalisierten und wettbewerbsorientierten Umfeld erfolgreich zu sein.
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