Sind die Banken bereit für künstliche Intelligenz? Die digitale Transformation ist in Bankenkreisen schon seit Jahrzehnten ein heißes Thema. Aber viele stapfen immer noch durch die transformative Technologie der späten achtziger Jahre -nur 15 % der Banken, die sagen, dass sie den Prozess vor 2018 begonnen haben sind fertig. Überraschende 56 % sind haben weniger als die Hälfte ihrer Transformation hinter sich. Das wirft die Frage auf: Sind die Banken bereit, KI-Initiativen zu skalieren?
Die Banken sind in einer einzigartigen Position, um das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) zu nutzen. Durch den Einsatz von KI können Banken ihre Abläufe rationalisieren, Kosten senken, ihren Kundenservice verbessern und ihre Risiken besser steuern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Banken KI nutzen können, um diese Ziele zu erreichen:
- Aufdeckung von Betrug
- Personalisierter Kundenservice
- Kreditrisikomanagement
- Compliance und regulatorische Berichterstattung
- Datenerfassung automatisieren
Für die etablierten Banken wird das gleiche Hindernis, das sie jahrzehntelang zurückgehalten hat, über ihren Erfolg mit KI entscheiden: ihre bestehende Infrastruktur.
Wenn überhaupt, dann veranlasst KI die Banken dazu, bei strategischen digitalen Initiativen aufs Gaspedal zu drücken. Projekte der künstlichen Intelligenz erfordern fortschrittliche Rechenressourcen (was den Einsatz der Cloud fördert), ungespeicherte Daten (was Anreize für Prozessautomatisierung und -orchestrierung schafft) und eine IT-Struktur, die die Markteinführung beschleunigt (Förderung von API-Integration und modularer Architektur).
Aus der Datenperspektive haben Banken ein Ass im Ärmel. Die KI lernt ständig dazu, gewinnt neue Erkenntnisse und verbessert ihre Methoden, während sie immer mehr Daten durchforstet - eine Sache, an der es den Banken nicht mangelt. Während die einen die Datenflut als Belastung empfinden, sieht die KI darin eine Chance. Niedrigere Kosten, höhere Erträge und eine bahnbrechende Personalisierung können aus bereits vorhandenen Daten entstehen. Für globale Banken, die bereit sind, den Sprung zu wagen, kann KI Folgendes erschließen 1 Billion Dollar an neuen Erträgen.
5 Bankfunktionen, die von künstlicher Intelligenz profitieren
Um eine erfolgreiche KI-Strategie einzuführen, dürfen Sie die Technologie nicht als einmaligen Anwendungsfall betrachten.
Die Banken, die den größten Nutzen daraus ziehen, sind diejenigen, die KI in ihre gesamte Geschäftstätigkeit integrieren und sich zu einer "KI-first"-Bank entwickeln. Das bedeutet nicht nur, dass eine einzelne Abteilung ihren Zeh in die KI-Wasser taucht, sondern dass sich alle kopfüber in die künstliche Intelligenz stürzen.
Lassen Sie uns fünf verschiedene Bereiche Ihrer Bank untersuchen, die von KI profitieren können.
Aufdeckung von Betrug
Banken sind ein bevorzugtes Ziel für Betrüger. Mit KI können Banken große Datenmengen analysieren und verdächtige Muster auf neue und spannende Weise erkennen:
- Biometrische Analyse: Passwörter sind eine aussterbende Art, die schnell durch Fingerabdrücke und Gesichtsscans ersetzt wird.
- Mustererkennung in Echtzeit: Passwörter und PINs sind leicht zu erraten, aber die differenzierten Verhaltensweisen eines Menschen sind schwieriger zu reproduzieren. KI kann ein Profil davon erstellen, wie ein Nutzer in einer App navigiert: wie er wischt, tippt und sein Gerät neigt. Durch den Vergleich von Echtzeit-Aktivitäten mit dem Verhaltensprofil eines Kunden können Banken unlauteres Verhalten leicht erkennen.
- Automatisiertes KYC: Banken können die Hilfe von KI und maschinellem Lernen in Anspruch nehmen, um Datenbankprüfungen durchzuführen, die Bankangestellte bisher von Hand vornahmen.
Wenn diese Analyse ungewöhnliche Kontobewegungen aufdeckt, kann die KI Aktivitäten markieren, die eine weitere Untersuchung wert sind. KI kann auch Auffälligkeiten entdecken, die Ihr Team vielleicht nicht auf dem Radar hat. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Banken Fehlalarme reduzieren und ihre Erkennungsraten verbessern.
Personalisierter Kundenservice
Massennachrichten sind nicht mehr zeitgemäß - die Kunden verlangen jetzt Personalisierung. Ihre Erwartung ist so hoch, dass 76 % der Nutzer frustriert über Banken frustriert sind, die keine personalisierte Behandlung bieten.
KI kann Finanzinstituten bei der Analyse von Kundendaten helfen, um proaktiv auf Bedürfnisse und Vorlieben. Die Banken können diese Informationen dann nutzen, um maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
So können Banken beispielsweise mithilfe von KI das Verhalten ihrer Kunden durchkämmen, um sie einem Produkt zuzuordnen. Eine Person könnte über ein Kreditauskunftssystem auf die App Ihrer Bank kommen. BaaS-Produktoder eine Marketingplattform identifiziert einen obsessiven Zillow-Scroller. KI kann solche Verhaltensweisen abwägen, um die Kunden zu identifizieren, die am ehesten die Hypothekendienste einer Bank in Anspruch nehmen wollen, und ihnen sofort ein Angebot mit Vorabgenehmigung unterbreiten.
Mit Chatbots und anderen KI-gestützten Tools können Banken ihren Kunden sofortige, personalisierte Hilfe anbieten. KI-bezogene Technologien wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet Algorithmen, um Texte zu lesen und ohne menschliches Zutun zu beantworten.
Kreditrisikomanagement
Banken müssen das Kreditrisiko effektiv verwalten, um ihre langfristige Stabilität zu gewährleisten. KI kann herkömmliche Ansätze für das Kreditrisikomanagement verbessern, indem sie Daten auf eine Art und Weise analysiert, die Menschen nicht möglich ist. Die Strategie ist so leistungsfähig, dass fast 60 % der Banken bereits KI für die Risikobewertung nutzen.
Wenn eine Bank vorhersagen kann, welche Kunden wahrscheinlich mit ihren Krediten in Verzug geraten werden, kann sie ihre Kredite schneller abwickeln und ihre Vermögenswerte effizienter eintreiben. Mit KI-Algorithmen, die auf historischen Kreditleistungsdaten (z. B. Zahlungsverhalten) trainiert sind, können Banken Modelle entwickeln, die künftige Ausfälle mit hoher Genauigkeit vorhersagen und gleichzeitig die mit manuellen Überprüfungen verbundenen Kosten senken.
KI hilft den Banken auch, neue Datenquellen zu erschließen, um sich ein genaueres Bild von der Kreditwürdigkeit zu machen. In vielen Ländern werden Kreditentscheidungen durch das Verhalten in sozialen Medien und die Handynutzung beeinflusst.
Compliance und regulatorische Berichterstattung
Banken unterliegen einer Reihe von aufsichtsrechtlichen Anforderungen, deren Erfüllung ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein kann. KI kann auch das aufsichtsrechtliche Meldewesen rationalisieren und es den Banken erleichtern, die erforderlichen Daten zeitnah und genau zu übermitteln. Dazu gehören:
- Vorschriften zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) wie KYC (know your customer), CTF (currency transaction report) und SAR (suspicious activity report). Überraschenderweise führen fast 30 % der Banken immer noch KYC-Prüfungen manuell durchführen-ein Prozess, den KI erheblich beschleunigen kann.
- AMLD IV/5MLDV II/6MLDVI beinhaltet die Meldung von Anomalien, die auf Terrorismusfinanzierung oder andere kriminelle Aktivitäten hinweisen könnten.
- FATCA verlangt von ausländischen Banken, die innerhalb der US-Grenzen tätig sind, die Offenlegung von Informationen über US-Bürger, die Konten in Übersee besitzen.
- Die Banken müssen sicherstellen, dass ihre Kunden keine Geschäftsbeziehungen zu Personen oder Organisationen unterhalten, die auf den Sanktionslisten des OFAC stehen.
Die Banken können die Leistung der KI nutzen, um diese Anforderungen zu erfüllen. KI-gestützte Plattformen können die Kundenaktivitäten auf aggregierter Ebene überwachen, um Muster zu erkennen, die mit Geldwäscheschemata oder anderen illegalen Aktivitäten in Verbindung stehen - bevor es zu spät ist.
So kann KI beispielsweise die Erfassung von Informationen aus verschiedenen Systemen wie ERP, CRM oder anderen Quellen automatisieren, indem sie die relevanten Daten zur Analyse in ein zentrales Repository extrahiert. Dies führt zu einer schnelleren Berichterstattung und weniger Fehlern als bei manuellen Prozessen und hilft den Mitarbeitern, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Einhaltung von Vorschriften in verschiedenen Rechtsordnungen.
Automatisieren Sie den Datenerfassungsprozess
Das digitale Onboarding für Firmenkunden kann bis zu 120 Tage dauern-eine unverzeihliche Zeitspanne, wenn man sich an eine Zielgruppe wendet, die auf sofortige Befriedigung angewiesen ist. Was macht den Großteil dieser langen Zeitspanne aus? Die Informationsverarbeitung und Datenerfassung.
Die Datenerfassung umfasst verschiedene Aktivitäten wie die Eingabe und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Die Banken müssen wichtige Unterlagen wie Gründungsurkunden und Partnerschaftsvereinbarungen sammeln und Hintergrundüberprüfungen von Unterzeichnern und Beteiligten durchführen.
Dank künstlicher Intelligenz können Sie diesen Prozess automatisieren, indem Sie Daten schneller und genauer erfassen, ohne dass Sie manuell eingreifen müssen. Künstliche Intelligenz kann Engpässe aufspüren, wie z. B. den allzu häufigen Fall, dass ein Kunde aufgefordert wird Wiedervorlage eines bereits bearbeiteten Dokumentsum die Onboarding-Zeiten drastisch zu verkürzen.
Künstliche Intelligenz kann der Wettbewerbsvorteil sein, den Ihre Bank braucht - wenn Sie bereit sind
Die Banken haben viel zu gewinnen, wenn sie die Möglichkeiten der KI nutzen. Im Moment ist es ein Zauberstab, der von den Giganten geschwungen wird - fast 75 % der Banken mit einem Vermögen von über $100 Milliarden an Vermögenswerten nutzen KI. Doch mit der zunehmenden Verbreitung der Technologie werden auch kleinere Institute davon profitieren, die derzeit eine um 30 % geringere Verbreitung aufweisen als ihre "Großbanken"-Kollegen.
Es sind noch einige Hindernisse zu überwinden, bevor sich KI im Finanzsektor durchsetzen kann. Aber es ist eine Strategie, die den etablierten Banken helfen kann, mit Fintechs zu konkurrieren zu konkurrieren, die diese Technologie bereits in einem erstaunlich höheren Maße nutzen als traditionelle Banken. Die immensen Möglichkeiten der KI sollten den Banken vor allem eines geben: einen starken Impuls, um die dringend benötigte digitale Transformation zu beschleunigen.
