Künstliche Intelligenz (KI) steht heute an der Spitze der digitalen Transformationsstrategie im Finanzwesen. Der Einsatz von KI zur Verbesserung von Kernbankgeschäften und maßgeschneiderten Dienstleistungen wird in der gesamten Branche einen Wert von über 250 Milliarden Dollar schaffen, so das McKinsey Global Institute. Mit Sprachassistenten, Chatbots, Prozessautomatisierung und prädiktiven Analysen werden Finanzdienstleistungen tatsächlich grundlegend umgestaltet.
Dies ist erst der Anfang. Da wir bald in ein neues Jahrzehnt eintreten, lassen Sie uns über die Auswirkungen von KI auf das Finanzwesen diskutieren, wie sich dies auf Verbraucher und Unternehmen auswirkt und wie KI den Finanzdienstleistungssektor in Zukunft verändern wird.
Eine kurze Geschichte der digitalen Finanzdienstleistungen
Traditionell bestanden die Finanzdienstleistungen aus stationären Banken. Die Entwicklung des Onlinebanking begann in den 1980er Jahren. Erst 1994 wurde die Stanford Federal Credit Union das erste Finanzinstitut in den Vereinigten Staaten war, das allen seinen Kunden Internet-Banking anbot. Nicht einmal ein Jahr später war die Presidential Bank die erste Bank des Landes, die ihren Kunden den Zugang zu ihren Konten online ermöglichte. Bis 2006 boten über 80 % der Banken Internet-Banking an.
Seit Mitte der 1990er Jahre haben Finanzdienstleistungen einen langen Weg zurückgelegt. Der am weitesten verbreitete Trend im Bankensektor ist heute die Verlagerung auf die digitale Welt, insbesondere auf das Mobile App Banking und digitale Banken. In einer Zeit, die von Bequemlichkeit und Schnelligkeit geprägt ist, wollen die Kunden ihre Zeit nicht mit dem Besuch einer Filiale verschwenden. Dies gilt für Millennials und die Generation Z, die beide die Mehrheit der Arbeitskräfte ausmachen.
Dieser digitale Wandel hat zu einem verstärkten Wettbewerb durch Neobanken (rein digitale Banken) wie Varo und Chimesowie die Konsolidierung von Start-ups und kleineren Banken. Im Jahr 2018 erreichten die FinTech-Finanzierungen bis zum Ende des dritten Quartals 32,6 Mrd. USD. Das ist ein Anstieg von 82 % gegenüber 17,9 Mrd. $ im Jahr 2017, so CB Insights.
Selbst Technologieunternehmen wie Google beginnen, in das Privatkundengeschäft einzudringen. Dadurch wird ein ohnehin schon unbeständiger Markt noch stärker belastet. Wie gelingt es diesen Unternehmen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein? Die Antwort liegt in der KI.
Die Auswirkungen der KI im Finanzwesen
Die Finanzdienstleister haben das Potenzial der KI erkannt. Analysten und Experten schätzen, dass der Bankensektor durch KI rund 1 Billion Dollar bis 2030 einsparen wird. Nach Angaben von Narrative Wissenschaftsetzen 32 % der teilnehmenden Banken in ihrem Bericht 2018 bereits prädiktive Analysen, Empfehlungsmaschinen, Spracherkennung und Reaktionszeiten in ihren Prozessen ein.
Die neue Welle der Innovation konzentriert sich auf das Kundenerlebnis. Auf der Vorderseite setzt sich die konversationelle KI wie Chatbots immer mehr durch. Am hinteren Ende, der Prozess AutomatisierungProzessautomatisierung, Aufgabenautomatisierung und algorithmische Analysen bieten viele Vorteile, um das Finanzwesen zu verbessern. Durch Roboter wird der Bedarf an Mitarbeitern verringert. In der Tat, Gartner berichtet, dass robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ein Drittel der Kosten eines Offshore-Mitarbeiters und ein Fünftel der Kosten eines Onshore-Mitarbeiters verursacht. Bei RPA handelt es sich um ein regelbasiertes System, das sich wiederholende Aufgaben automatisiert und technisch gesehen keine Intelligenz besitzt, obwohl es im Allgemeinen unter dem Oberbegriff KI zu finden ist.
Im Finanzwesen macht das maschinelle Lernen heute den Großteil der Bemühungen um künstliche Intelligenz aus, obwohl die Automatisierung auch in Banken eine große Rolle spielt. Maschinelles Lernen bringt mehrere Vorteile für die Modernisierung des Finanzsektors mit sich, insbesondere in Bezug auf die Unterstützung der Banken bei der Erfassung, Organisation und Analyse der Unmengen von Daten im Finanzdienstleistungsbereich. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne dass sie von Menschen programmiert werden müssen.
Spracherkennung ist eine weitere intelligente Funktion, die es Kunden ermöglicht, Bankgeschäfte per Sprachbefehl zu erledigen. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Technologie, die dies ermöglicht. Sie treibt konsequent virtuelle Assistenten (auch bekannt als Augmented Agents) und Chatbots wie Eno von Capital One.
Die Anwendungsfälle von KI im Finanzwesen
Nachfolgend finden Sie fünf Anwendungsfälle für KI im Finanzdienstleistungssektor:
- Kundenbetreuung. Die Vorteile eines virtuellen Assistenten wie Eno liegen in der Zeitersparnis, die die Technologie bei der Kundenbetreuung bringt. Sprachassistenten wie Siri und Alexa helfen den Menschen, mehr zu erledigen, und tragen zur Flexibilität eines Omnichannel-Erlebnisses bei. Durch den Einsatz von Chatbots und künstlicher Intelligenz können Bankfachleute Kunden durch die verschiedenen Touchpoints der Customer's Journey führen und dabei von schnellen Reaktionszeiten und der Personalisierung des Kundenerlebnisses profitieren. Kundenerfahrung.
- Betrugsbekämpfung und Anti-Geldwäsche (AML). Algorithmen analysieren die Historie von Risikofällen und erkennen frühzeitige Anzeichen für potenzielle zukünftige Probleme. KI im Finanzwesen ist ein mächtiger Verbündeter, wenn es um die Analyse von Echtzeitaktivitäten in einem bestimmten Markt oder Umfeld geht. KI kann erhebliche Effizienzgewinne bei Vorgängen wie Kenne deinen Kunden (KYC) und Transaktionsüberwachungen durch maschinelles Lernen und die Automatisierung ehemals manueller Arbeitsabläufe.
- Einhaltung der Vorschriften. Wenn keine angemessenen Prozesse, Sicherheitsmaßnahmen und zentralen Datenspeicher vorhanden sind, kann dies zu Cyberangriffen, Informationslecks und rechtlichen Schritten führen. Dies liegt daran, dass Banken strenge aufsichtsrechtliche Anforderungen erfüllen müssen. Durch die Automatisierung des Informationsflusses zwischen den Parteien werden die Daten sicher und schnell über eine zentrale Plattform übertragen. Jeder Beteiligte wird benachrichtigt und ist Teil des Transaktions- und Genehmigungsprozesses, wodurch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und verpasster Fristen verringert wird. Die Prozessautomatisierung kann mit KI und RPA integriert werden, um Banken dabei zu helfen, die sich ständig ändernden Richtlinien zu erfüllen.
- Risikomanagement. Kreditwürdigkeitsprüfung durch KI basiert auf komplexeren und ausgefeilteren Regeln als die in herkömmlichen Kreditscoring-Systemen verwendeten. KI hilft Kreditgebern, zwischen Antragstellern mit hohem Ausfallrisiko und solchen zu unterscheiden, die zwar kreditwürdig sind, aber keine umfangreiche Kredithistorie haben. Dies beruht weitgehend auf prädiktiver Analytik und natürlicher Sprachverarbeitung, um alternative Kreditrisikomodelle zu ermitteln.
- Kreditvergabe. Verwaltung jedes Kontaktpunkts im Lebenszyklus der Kreditvergabe ist traditionell manuell und papierintensiv. Viele Banken setzen heute auf KI und Prozessautomatisierung, um diese Prozesse zu digitalisieren und gleichzeitig ein besseres Verständnis der Kundenprofile auf der Grundlage von Datenanalysen zu erlangen. Prozesse wie Pre-Screening, Antragsbearbeitung, Underwriting und Auszahlung können für eine breite Palette von Kreditprodukten automatisiert werden.
Die Zukunft der Finanzen
Der Finanzsektor befindet sich im Umbruch. Deloitte berichtet, dass "die wirtschaftlichen Grundlagen stark sind, das regulatorische Klima günstig ist und die Transformationstechnologien leichter zugänglich und leistungsfähiger sind als je zuvor."
Was können wir für die Zukunft erwarten? Es bestehen große Hoffnungen auf eine erhöhte Transaktions- und Kontosicherheit, insbesondere im Zuge der zunehmenden Einführung von Blockchain und Kryptowährungen. Blockchain wird Teil der Kerngeschäftsplattformund damit die Transparenz von Transaktionen in einer Vielzahl von Geschäftsfunktionen ermöglichen. Dies wiederum könnte zu einer drastischen Senkung oder Abschaffung der Transaktionsgebühren führen, da der "Mittelsmann" bei Transaktionen wegfällt.
Digitale Assistenten und Apps werden sich mit Verbesserungen im kognitiven Computing wie Deep Learning weiter perfektionieren. Die Verwaltung der persönlichen Finanzen wird dann einfacher sein, vor allem, wenn Roboter weiterhin die schwere Arbeit des Alltags übernehmen. Verbraucher und Arbeitnehmer können sich auf das konzentrieren, was wirklich wichtig ist, wie längerfristige Entscheidungen und Strategien.
Die Finanzdienstleistungen sind im Wandel begriffen. Ist Ihre Bank auf die neuen Herausforderungen von morgen vorbereitet? Lesen Sie mehr darüber, wie ProcessMaker Banken geholfen hat, dem Wettbewerb mit Prozessautomatisierung voraus zu sein, indem Sie unser aktuelles Lösungsbeschreibung für Banken.
Über ProcessMaker
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