In der Ära nach der Pandemie erleben wir immer mehr Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen. Mithilfe künstlicher Intelligenz haben die Banken- und Finanzbranche jetzt neue Optionen, um die Kundenerwartungen an intelligentere, sicherere und praktischere Möglichkeiten für den Zugriff auf, die Ausgabe, das Sparen und das Investieren von Geld zu erfüllen.

Die Finanzbranche nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Zwecken, darunter Arbeitsautomatisierung, Betrugserkennung und Chatbot-Assistenten. Entsprechend AI in Banking-Bericht von Insider Intelligence, ist sich die Mehrheit der Banken (80%) der potenziellen Vorteile von KI bewusst.

Wie verändern Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen das Banking-Erlebnis?

Die Einführung von KI durch Finanzinstitute (FIs) wird sich beschleunigen, wenn die Technologie voranschreitet, die Benutzerakzeptanz steigt und sich die regulatorischen Rahmenbedingungen ändern. Indem sie Kunden rund um die Uhr Zugang zu ihren Konten und Finanzberatungsdiensten bieten, können Banken das Kundenerlebnis erheblich verbessern und mühsame Vorgänge mithilfe von KI rationalisieren.

FIs implementieren KI-Algorithmen in allen Finanzdienstleistungen und konzentrieren sich dabei auf die wichtigen geschäftlichen Vorteile und den Druck von technisch versierten Verbrauchern.

Persönliche Finanzen und künstliche Intelligenz

Die Fähigkeit, die eigene finanzielle Gesundheit zu kontrollieren, treibt die Einführung von Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen voran, da die Verbraucher nach finanzieller Freiheit hungern. KI ist eine Voraussetzung für jedes Finanzinstitut, das darauf abzielt, ein Top-Player auf dem Markt zu sein, unabhängig davon, ob es Chatbots mit natürlicher Sprachverarbeitung rund um die Uhr mit Finanzberatung versorgt oder maßgeschneiderte Erkenntnisse für Vermögensverwaltungsprodukte bereitstellt.

Eno von Capital One ist eines der wichtigsten Beispiele für Anwendungen künstlicher Intelligenz im Finanzdienstleistungsbereich. Eno war bei seiner Einführung im Jahr 2017 der erste textbasierte SMS-Assistent für natürliche Sprache, der von einer US-Bank bereitgestellt wurde. Durch mehr als 12 proaktive Funktionen, wie die Warnung von Kunden vor potenziellem Diebstahl oder Preiserhöhungen bei Abonnementdiensten, sammelt Eno Erkenntnisse und antizipiert Kunden Forderungen.

KI-Anwendungen in der Verbraucherfinanzierung

Die Fähigkeit von KI, Betrug und Cyberangriffe zu verhindern, ist einer der wichtigsten Geschäftsfälle für Technologie in der Finanzbranche. Kunden suchen nach Banken und anderen Finanzinstituten, die sichere Konten anbieten, insbesondere angesichts der Prognose von Insider Intelligence, dass sich die jährlichen Verluste durch Online-Zahlungsbetrug bis 48 auf 2023 Milliarden US-Dollar verdoppeln werden. KI kann Musteranomalien untersuchen und identifizieren, die Menschen normalerweise übersehen würden.

JPMorgan Chase ist eine Bank, die Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen einsetzt. Chase bezieht mehr als 50 % seines Nettoeinkommens aus dem Verbrauchergeschäft; Infolgedessen hat die Bank für ihre Kunden wichtige Tools zur Betrugserkennung implementiert.

Die Speerspitze der KI bei der Transformation des Einzelhandels

Jedes Mal, wenn eine Kreditkartentransaktion ausgeführt wird, werden Informationen über die Transaktion an zentrale Computer in den Rechenzentren von Chase übertragen, um festzustellen, ob die Transaktion betrügerisch ist. Beispielsweise hat es einen proprietären Algorithmus implementiert, um Betrugstrends zu erkennen. Chase belegte den zweiten Platz im US Banking Digital Trust-Bericht 2020 von Insider Intelligence dank seiner starken Leistung in den Bereichen Sicherheit und Zuverlässigkeit, die durch den Einsatz von KI stark unterstützt wurde.

Praktiken der Unternehmensfinanzierung und KI

Die Unternehmensfinanzierung profitiert stark von KI, da sie Kreditrisiken genauer identifizieren und bewerten kann. Maschinelles Lernen und andere KI-Technologien können die Kreditvergabe verbessern und das finanzielle Risiko für Unternehmen senken, die ihren Wert steigern möchten. Als Wirtschaftsprüfer streben Analysten, Treasurer und Investoren nach langfristigem Wachstum; KI kann auch Finanzkriminalität durch bessere Betrugserkennung reduzieren.

Sowohl die Middle-Office- als auch die Back-Office-Programme der US Bank setzen KI ein. Die US Bank nutzt Deep Learning, um alle relevanten Kundendaten freizuschalten und zu analysieren, um skrupellose Akteure zu identifizieren. Laut einer Insider Intelligence-Studie hat es diese Technologie zur Bekämpfung der Geldwäsche eingesetzt und die Leistung im Vergleich zu den herkömmlichen Fähigkeiten der früheren Systeme verdoppelt.

Automatisierungstechnologien

Der Aufstieg der Automatisierung revolutioniert die Industrien. Die Menschen begrüßen diese Änderung, weil sie Unternehmen hilft, die Produktivität zu steigern und die Betriebskosten zu senken. Jetzt können Aufgaben, die früher lange gedauert haben und die Einstellung von Teams aus gering qualifizierten Arbeitskräften erforderten, schnell und einfach erledigt werden. Beispielsweise kann die Zeichenerkennung von KI verwendet werden, um Daten zu validieren und Berichte basierend auf bestimmten Kriterien automatisch zu erstellen.

Die Automatisierung hilft Unternehmen, menschliche Fehler zu reduzieren, und entlastet die Mitarbeiter für wichtigere Aktivitäten, die eine Maschine nicht ausführen kann. Statistiken zeigen, dass KI Unternehmen dabei helfen kann, Kosten im Zusammenhang mit der Dateneingabe und anderen sich wiederholenden Prozessen um bis zu 70 % zu sparen.

Viele multinationale Unternehmen sind sich der Vorteile von KI bewusst und entwickeln entweder ihre eigenen KI-gesteuerten Lösungen oder nutzen bereits vorhandene Automatisierungslösungen, die an Ihre individuellen Ziele angepasst werden können. Beispielsweise verwendet JP Morgan Chase Robotic Process Automation (RPA), um Papiere zu sammeln, Daten abzurufen und gesetzliche Anforderungen einzuhalten.

Handel und künstliche Intelligenz

In den letzten zehn Jahren ist der Trend zu datengetriebenen Investments stetig gestiegen. Datengetriebene Investitionen schlossen vor zwei Jahren mit einer Billion Dollar ab. Beim sogenannten Hochfrequenzhandel, auch bekannt als quantitativer oder algorithmischer Handel, kommen häufig KI und maschinelles Lernen zum Einsatz. Allmählich engagieren sich immer mehr Menschen für diese Art des Handels, weil sie so viele Vorteile hat.

Riesige Datenmengen können von KI-gesteuerten Handelsalgorithmen viel schneller analysiert werden als von Menschen. Sie sind in der Lage, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu nutzen. Da Urteile und Transaktionen schnell getroffen werden können, können Händler dank schnellerer Datenverarbeitung in der gleichen Zeit mehr Geld verdienen.

Da KI-Systeme zudem eine große Menge historischer Daten auswerten können, sind ihre Prognosen genauer. KI-Algorithmen können mehrere Handelsmethoden testen und bieten ein höheres Maß an Validierungseffizienz, sodass Händler alle Vor- und Nachteile abwägen können, bevor sie sich für die Verwendung eines bestimmten Systems entscheiden.

AI kann die lang- und kurzfristigen Ziele eines bestimmten Investors untersuchen, um die besten Portfolios anzubieten. Finanzorganisationen verwenden häufig KI, um ihre gesamten Portfolios zu verwalten. Zahlreiche Unternehmen haben auch die Prognosefähigkeiten von KI gelobt.

Zum Beispiel hat Bloomberg seine eingeführt AlpakaForecast Vorhersagematrix, die Investoren unterstützt, indem sie Echtzeit-Marktdaten von Bloomberg mit einem Deep-Learning-Algorithmus zusammenführt, der Muster in Preisbewegungen erkennt.

Entdeckung eines Betruges

KI hat sich außerdem als recht erfolgreich bei der Vermeidung und Bekämpfung von Betrug erwiesen. Cyberkriminelle lassen sich immer neue, wirkungsvollere Strategien einfallen, aber KI-basierte Lösungen können dank maschinellem Lernen die Hacking-Taktiken schnell einholen.

Diese Ansätze sind sehr erfolgreich bei der Verhinderung von Kreditkartendiebstahl. Aufgrund der zunehmenden Popularität von E-Commerce und Online-Transaktionen in den letzten Jahren hat diese Art von Betrug an Häufigkeit zugenommen.

Das Verhalten der Kunden kann zusammen mit ihren Bewegungen und Kaufmustern mithilfe von KI-gesteuerten Betrugserkennungssystemen analysiert werden. Dadurch können sie schnell jede unerwartete Aktivität erkennen, die vom typischen Ausgabeverhalten eines bestimmten Kunden abweicht.

Cyber-Awareness ist das wichtigste Instrument gegen Walfangangriffe

Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen werden als Instrument eingesetzt, das Banken zur Bekämpfung von Betrug und kriminellen Aktivitäten einsetzen können. KI kann beispielsweise zur Bekämpfung von Geldwäsche eingesetzt werden. Ein Geldwäscheplan kann mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen umgehend identifiziert werden, wodurch die Untersuchungskosten gesenkt werden.

Personalisiertes Banking und KI-Chatbots

Die Vorteile von KI werden deutlicher, wenn es um die Personalisierung und das Angebot zusätzlicher Vorteile für Benutzer geht. Beispielsweise setzen Banken KI-gesteuerte Chatbots ein, um schnelle Hilfe zu leisten und gleichzeitig die Belastung ihrer Callcenter zu verringern. Auch für Finanzinstitute stehen zahlreiche sprachgesteuerte virtuelle Assistenten zur Verfügung.

Da diese Lösungen selbstlernend sind, werden sie umso effektiver, je öfter Sie sie verwenden. Sowohl Chatbots als auch virtuelle Assistenten können mit anderer Software verbunden werden.

NHS zielt darauf ab, die Wartezeiten von Patienten mit einem KI-Chatbot zu verkürzen

Sie können beispielsweise Salden prüfen, Zahlungen planen und Kontobewegungen verfolgen.

Nachrichtenanalyse mit KI

Da Hedgefonds keine Details über ihre Arbeitsweise offenlegen wollen, könnte es schwierig sein, genau festzulegen, wie sie die Stimmungsanalyse verwenden könnten. KI hat sich jedoch bereits im digitalen Marketing bewährt, und der Finanzsektor kann von seiner Fähigkeit profitieren, Social-Media-Daten zu nutzen.

Es ist vernünftig anzunehmen, dass maschinelles Lernen auf verschiedene Automatisierungs- und Anpassungsaufgaben sowie auf Nachrichtentrends, soziale Medien und andere Datenquellen angewendet wird, die nichts mit Handel und Aktienkursen zu tun haben.

Der Aktienmarkt reagiert neben Tickersymbolen auf viele Variablen. Künstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen kann genutzt werden, um die menschliche Intuition zu emulieren und zu verbessern, um neue Muster zu finden und Signale zu erkennen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, muss KI jedoch nicht nur Daten analysieren, sondern auch deren Kontext besser verstehen, was derzeit eine schwierige Aufgabe ist.

Beispielsweise können Chatbots, die von KI unterstützt werden, Fragen schnell beantworten, aber KI ist noch weit davon entfernt, ausführliche Artikel oder Anzeigentexte zu erstellen, da sie den Kontext der von ihr verwendeten Daten nicht verstehen kann.

Die Rolle von KI bei Kreditentscheidungen

Darüber hinaus können Banken Geld sparen, indem sie KI verwenden, um potenzielle Kreditnehmer viel schneller und genauer zu bewerten. KI-basierte Lösungen können sofort eine Vielzahl von Variablen untersuchen, die die Wahl einer Bank beeinflussen können. Banken können feststellen, ob ein potenzieller Kreditnehmer ein Bewerber mit hohem Risiko ist oder einfach nicht über genügend Kredithistorie verfügt, dank der Verwendung von ausgefeilteren Kreditbewertungstechniken als bei alten Systemen.

Software mit KI-Fähigkeiten bietet ein höheres Maß an Objektivität. Die Vorstellung, dass Maschinen nicht voreingenommen sind, ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Erstellung von Finanzanwendungen. Banken können eine Reihe individualisierter Optionen anbieten und alternative Daten, wie z. B. Smartphone-Daten, dank Kreditvergabeanträgen und digitalen Banken in den Entscheidungsprozess einbeziehen.

Neben Banken ist KI für viele andere Unternehmen von Vorteil. Beispielsweise behaupten Autokreditanbieter, dass sie durch den Einsatz von KI Verluste um bis zu 23 % jährlich reduzieren konnten.

Nach einem Studie, bevorzugen 80 % der Menschen beim Einkaufen Debit- oder Kreditkarten gegenüber Bargeld. Kredite sind für Verbraucher aus mehr Gründen wichtig, als nur Zahlungen zu vereinfachen.

Starke Kreditwürdigkeit erleichtert die Arbeitssuche, die Anmietung von Wohnungen und den Zugang zu attraktiven Finanzierungsmöglichkeiten. Der Genehmigungsprozess für Kredite und Kreditkarten ist von entscheidender Bedeutung, da so viele Lebensgrundlagen von der Kredithistorie abhängen.

Risikomanagement und KI-Tools

Ein weiteres Anwendungsgebiet für maschinelles Lernen im Finanzbereich ist das Risikomanagement. KI kann Risikomanagementaufgaben wesentlich effektiver übernehmen als Menschen, da sie über enorme Verarbeitungsfähigkeiten verfügt und große Mengen an organisierten und unstrukturierten Daten verarbeiten kann. Darüber hinaus sind maschinelle Lernalgorithmen in der Lage, vergangene Gefahren zu untersuchen und nach Warnindikatoren für bevorstehende Probleme zu suchen.

Die Fähigkeit, verschiedene Finanzaktivitäten unabhängig vom Marktumfeld in Echtzeit zu überwachen, ist einer der Hauptvorteile von KI für die Bankenbranche. Eine Organisation kann jede wichtige Variable auswählen und sie in ihrer Geschäftsplanung verwenden, um detaillierte Prognosen und präzise Vorhersagen zu erstellen.

Crest Financial ist eine Leasingfirma, die Anwendungen für künstliche Intelligenz im Finanzdienstleistungsbereich anbietet. Dieses Unternehmen nutzt Amazon Web Services AI für die Risikoanalyse und konnte erhebliche Vorteile feststellen. So konnten beispielsweise die Bereitstellungsverzögerungen beseitigt werden, die mit herkömmlichen Data-Science-Methoden einhergehen.

Vorteile von KI im Finanzwesen

Die Implementierung von Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen hat enorme Vorteile für die Aufgabenautomatisierung, die Betrugserkennung und die Bereitstellung individueller Vorschläge. Die folgenden Möglichkeiten, wie KI-Anwendungsfälle im Front- und Middle-Office die Finanzbranche revolutionieren können:

• Ermöglicht nahtlose Kundeninteraktionen rund um die Uhr
• Minimierung der Notwendigkeit sich wiederholender Aufgaben
• Reduzierung menschlicher Fehler und Fehlalarme

Bis 2025 könnten nordamerikanische Banken 70 Milliarden US-Dollar einsparen, indem sie Middle-Office-Aufgaben mit KI automatisieren. Darüber hinaus werden die potenziellen Einsparungen der Banken durch KI-Anwendungen bis 2023 auf 447 Milliarden US-Dollar geschätzt, wobei die Front- und Middle Offices 416 Milliarden US-Dollar dieser Summe ausmachen.

KI und Fintech

Aufgrund der steigenden Verbrauchernachfrage nach digitalen Angeboten und der Bedrohung durch technisch versierte Startups setzen Finanzinstitute (FIs) schnell auf digitale Dienste; Bis 2021 werden die IT-Budgets der globalen Banken auf 297 Milliarden US-Dollar steigen.

Die ukrainische Fintech-Branche wächst trotz des Krieges weiter

FIs werden unter Druck gesetzt, ihre IT zu erweitern, und KI-Kosten, um die größeren digitalen Anforderungen zu erfüllen, da Millennials und Gen Zers bald die Babyboomer als größte ansprechbare Verbrauchergruppe für Banken in den USA überholen. Da 78 % der Millennials niemals eine Filiale aufsuchen, wenn es sich vermeiden lässt, bevorzugen diese jüngeren Kunden Internet-Banking-Methoden.

Aufgrund der wachsenden Möglichkeiten für Verbraucher, die Digital Natives sind, haben sich traditionelle Bankkanäle bereits vor der Pandemie in Richtung Online- und Mobile-Banking verlagert. Als jedoch landesweit Bestellungen für den Aufenthalt zu Hause eingeführt wurden und Kunden mehr Selbstbedienungsoptionen suchten, beschleunigte das Coronavirus die Transformation dramatisch. Für Finanzinstitute (FIs) ist die Integration von KI von entscheidender Bedeutung, wenn sie erfolgreich sein und auf dem sich schnell verändernden Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Beispiele für den Einsatz von KI bei Kreditentscheidungen

Durch die Nutzung einer Vielzahl von Indikatoren, die historisch unterrepräsentierte Antragsteller im Kreditentscheidungsprozess besser analysieren, unterstützen Technologien der künstlichen Intelligenz Banken und Kreditgeber dabei, intelligentere Underwriting-Urteile zu treffen.

Diese Unternehmen unterstützen den Bankensektor, indem sie ihre Anwendungen für künstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen einsetzen.

Enova

Enova hat die Colossus-Plattform entwickelt, die KI und maschinelles Lernen nutzt, um Non-Prime-Kunden, Unternehmen und Banken überlegene Analysen und Technologien zur Förderung einer verantwortungsvollen Kreditvergabe bereitzustellen.

Colossus unterstützt Kunden dabei, praktische Lösungen für Probleme wie unerwartete Verbraucherausgaben und Bankdarlehen für kleine Unternehmen zu finden, ohne den Kreditgeber oder Empfänger in eine unangenehme Lage zu bringen.

DataRobot

Data Scientists, Business Analysts, Software Engineers, Führungskräfte und IT-Experten können alle von den Tools für maschinelles Lernen profitieren DataRobot bietet an.

Um die Entscheidungsfindung in Bereichen wie betrügerische Kreditkartentransaktionen, digitale Vermögensverwaltung, Direktmarketing, Blockchain, Kreditvergabe und andere Themen zu verbessern, unterstützt DataRobot Finanzinstitute und Unternehmen bei der schnellen Entwicklung zuverlässiger Vorhersagemodelle.

Indem die Software von DataRobot identifiziert, welche Verbraucher mit größerer Wahrscheinlichkeit in Zahlungsverzug geraten, hilft sie alternativen Kreditunternehmen dabei, genauere Beurteilungen im Underwriting zu treffen.

Zest KI

Zest KI ist eine KI-gestützte Plattform, die Unternehmen bei der Bewertung von Kunden mit wenig bis gar keinen Kredithistorien oder Informationen unterstützt.

Die Technologie verwendet Zehntausende von Datensätzen und bietet Transparenz, um Kreditgeber bei der Bewertung von Personengruppen zu unterstützen, die in der Vergangenheit als „gefährdet“ eingestuft wurden.

Nach Angaben des Unternehmens nutzen Autokreditgeber das Underwriting mit maschinellem Lernen um mehr als 25 % verringerte Verluste, genauer prognostizierte Risiken und reduzierte Verluste jährlich um 23 %.

Sicher

Um Kunden bei der Einhaltung strenger KYC-Anforderungen zu unterstützen, Sicher entwickelte die ID+-Plattform, ein Identitätsprüfungssystem, das Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen einsetzt, um die Online-, Offline- und sozialen Daten eines Antragstellers zu untersuchen.

Das System führt Predictive Data Science mit Daten wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern, IP-Adressen und Proxys durch, um festzustellen, ob die Informationen eines Bewerbers rechtmäßig verwendet werden.

Laut der Website von Socure verwenden Organisationen wie Capital One, Chime und Wells Fargo diese Tools.

Okrolus

Okrolus ist ein weiteres Unternehmen, das Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen einsetzt, um Dokumentenverarbeitungssoftware bereitzustellen, die künstliche Intelligenz und menschliche Validierung verbindet. Unternehmen, Organisationen und Personen können Dokumente mithilfe der Software schneller und genauer analysieren. Um die Kreditwürdigkeit festzustellen, prüft die Software von Ocrolus eine Vielzahl von Dokumenten, darunter Kontoauszüge, Gehaltsabrechnungen, Steuererklärungen, Hypothekenanträge, Rechnungen und mehr.

Das Unternehmen konzentriert sich auf Hypothekendarlehen, Geschäftskredite, Verbraucherkredite, Kredit-Scoring und KYC. Ocrolus möchte es weniger aufdringlich, einfacher und gerechter machen, den Kreditstatus einer Person zu überprüfen.

Beispiele für den Einsatz von KI im Risikomanagement

In der Finanzwelt ist Zeit Geld, aber wenn das Risiko nicht richtig gemanagt wird, kann es katastrophal sein. Für viele Unternehmen hängen Geschwindigkeit und Schutz von genauen Prognosen ab.

Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in Finanzdienstleistungen werden von Finanzunternehmen genutzt, um präzisere und schnellere Modelle zu entwickeln. Diese Prognosen unterstützen Finanzprofis dabei, verfügbare Daten zu nutzen, um Trends zu erkennen, Risiken zu erkennen, Personal einzusparen und bessere Kenntnisse für die nächste Planung zu gewährleisten.

Die unten aufgeführten Organisationen sind nur einige Beispiele dafür, wie Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen Banken und Finanzinstitute beim Risikomanagement und bei der Verbesserung von Vorhersagen unterstützen.

Simudyne

Finanzinstitute können Stresstest-Bewertungen durchführen Simudynes Plattform und führen umfangreiche Marktansteckungstests durch. Das Unternehmen bietet Simulationslösungen für Governance, Umwelt, Soziales und Risikomanagement, dank Tools, die von Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen bereitgestellt werden.

Eine Bibliothek mit Code für weit verbreitete und spezialisierte Funktionen wird von der sicheren Simulationssoftware von Simudyne bereitgestellt, die agentenbasierte Modellierung verwendet. Laut der Website des Unternehmens gehören Mastercard und Microsoft zu seinen Partnern.

Kensho-Technologien

Führende Finanzorganisationen wie JP Morgan, Bank of America und Morgan Stanley nutzen maschinelle Intelligenz und Datenanalysen von Kensho, ein Unternehmen von S&P Global.

Die Analysesoftware von Kensho kombiniert Cloud Computing und Verarbeitung natürlicher Sprache, um Antworten auf komplizierte Finanzfragen zu geben, die einfach zu verstehen sind und schnell Informationen aus Tabellen und Dokumenten extrahieren können.

In den Tagen nach dem Brexit nutzten Händler, die auf die KI-gestützte Datenbank von Kensho zugegriffen hatten, die Daten, um laut Forbes schnell einen deutlichen Rückgang des britischen Pfunds zu prognostizieren.

SymphonieAI

Damit Unternehmen und Organisationen komplizierte Herausforderungen meistern können, Ayasdi entwickelt Cloud-basierte und On-Premise-Anwendungen für künstliche Intelligenz im Finanzdienstleistungsbereich.

Ayasdi wird von Unternehmen im Fintech-Sektor verwendet, um Risiken zu verstehen und zu managen, Kundenwünsche vorherzusehen und sogar Verfahren zur Bekämpfung der Geldwäsche zu unterstützen.

Mit seinen Lösungen zur Erkennung von Geldwäsche unterstützt Ayasdi Banken im Kampf gegen Geldwäsche. Die schiere Anzahl von Sonden hat die Finanzinstitute stark belastet.

Aufrunden

Seit Mitte der 1990er Jahre hat sich der Finanzsektor stark entwickelt. Digitale Technologien haben einen erheblichen Einfluss auf diese Branche gehabt, und dank digitaler Banken und Mobile Banking ist sie heute digitaler denn je. Die wichtigsten Wettbewerbsvorteile in jeder Branche sind heute unabhängig von der Branche Geschwindigkeit und Komfort.

Da sie den größten Teil der Erwerbsbevölkerung ausmachen, sind Millennials und die Generation Z daran gewöhnt, alle erforderlichen Informationen zu erhalten und Einkäufe zu tätigen, indem sie die Displays ihrer Mobilgeräte berühren.

Der Übergang des Bankensektors zur Digitalisierung verstärkte den Wettbewerb und ließ sogenannte Neobanken entstehen, die ihre Geschäfte nur noch online abwickeln, wie Chime oder Varo. Sogar einige digitale Unternehmen wie Google beginnen, sich mit dem Consumer-Banking-Markt zu befassen.

Durch 2030, Experten schätzen das KI wird Finanzinstituten etwa 1 Billion US-Dollar einsparen. Untersuchungen zeigen, dass mehr als 32 % der Banken bereits Spracherkennung, prädiktive Analysen und verbesserte Empfehlungsmaschinen mithilfe von KI implementiert haben. Jeden Tag werden neue Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen entdeckt, und Unternehmen werden darin geschult, KI für ihre individuellen Bedürfnisse einzusetzen.

Die Anwendung von KI zur Verbesserung des Kundenerlebnisses ist einer der stärksten Innovationstrends. Algorithmische Analytik, Aufgabenautomatisierung und Prozessautomatisierung werden auch im Finanzbereich immer beliebter, da Unternehmen die Vorteile erkennen, die diese Technologien bieten können.

Darüber hinaus ermöglichen Roboter es Unternehmen, weniger Mitarbeiter einzustellen. Robotische Prozessautomatisierung ist fünfmal billiger als Onshore-Personal und dreimal billiger als Offshore-Personal Gartner.

Obwohl der Prozess der Roboterautomatisierung regelbasierte Systeme verwendet, die technisch nicht intelligent sind, wird diese Technologie häufig mit verschiedenen KI-Lösungen kombiniert. Die am weitesten verbreitete Technologie der künstlichen Intelligenz ist wahrscheinlich das maschinelle Lernen, das einen erheblichen Einfluss darauf hat, wie sich Banken und der Finanzsektor insgesamt verändern.

Der Bankensektor ist nur einer von vielen Bereichen, in denen maschinelles Lernen bereits enormes Potenzial bewiesen hat. Die Hauptvorteile des maschinellen Lernens für den Finanzsektor liegen in der Erfassung, Verarbeitung und Organisation enormer Datenmengen.

Auf maschinellem Lernen basierende Lösungen erfordern nur minimale bis keine menschliche Beteiligung. Sie haben die Fähigkeit, Erkenntnisse aus vergangenen Daten zu gewinnen, indem sie darin Muster erkennen und diese Erkenntnisse für die zukünftige Arbeit mit Daten anwenden. Darüber hinaus erstellen einige Lösungen mithilfe dieser Muster Vorhersagen.

Automatisierung und maschinelles Lernen sind die am häufigsten diskutierten Themen, wenn es um KI geht. Diese KI-Teilmengen sind in der Tat sehr hilfreich und können sehr schnell bemerkenswerte Ergebnisse liefern, sodass Unternehmen die Vorteile der neuen Technologie und ihre Kapitalrendite sofort beurteilen können. Nichtsdestotrotz sind weniger offensichtliche Anwendungen der künstlichen Intelligenz dennoch hochinteressant.

Die Spracherkennung ermöglicht es beispielsweise Benutzern, Finanzaufgaben zu erledigen, indem sie einfach mit ihrem Smartphone sprechen. Wenn ein Unternehmen Chatbots einsetzt, ist diese Technologie ebenfalls unglaublich vorteilhaft.

Zusammenfassung

Die Finanzbranche hat die potenziellen Vorteile des Einsatzes von KI-basierten Lösungen schon immer erkannt. Die allgegenwärtigen Auswirkungen der Post-COVID-19-Ära haben KI jedoch eher zu einer Anforderung als zu einer Option gemacht. Die meisten Menschen bevorzugen zunehmend digitale Tools, wodurch der Paradigmenwechsel von herkömmlichen Banking-Kanälen zu virtuellen KI-basierten Diensten wichtiger denn je ist. Es liegt auf der Hand, dass Anwendungen künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen die Zukunft des Bankwesens bestimmen werden.

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• Quelle: https://dataconomy.com/2022/11/artificial-intelligence-applications-in-financial-services/