Was Künstliche Intelligenz im Finanzsektor wirklich bedeutet

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) führt oft zu Verunsicherung bei der Anwendung. Trotz ihres enormen Transformationspotenzials ist es wichtig, zwischen Fakten und Wunschvorstellung zu unterscheiden, um ihren wirklichen Nutzen zu erkennen – insbesondere im Bereich der Financial Services. Wir möchten hier mit zwei häufigen Mythen aufräumen und konkrete, erfolgsversprechende Use Cases aufzeigen.

Mythos #1: KI ist eine One-Size-Fits-All Lösung

Viele Unternehmen glauben, dass die KI universell anwendbar ist und alle Probleme einfach und schnell auf magische Weise löst. In Wirklichkeit hängt der Erfolg von KI jedoch davon ab, die richtigen Tools für spezifische geschäftliche Herausforderungen zu nutzen und so Kosten zu reduzieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Unternehmen müssen daher ihre KI-Strategie an ihre individuellen Bedürfnisse und Ziele anpassen.

Mythos #2: KI ist eine Stand-Alone Lösung

Viele glauben noch immer, KI isoliert betrachten zu können. Sie gehen davon aus, dass KI ganze Systeme eigenständig transformieren kann. In Wirklichkeit jedoch, muss KI intelligent in eine Organisation eingebettet werden, um Prozesse zusammen mit anderen Technologien und den Mitarbeitenden zu transformieren. Eine effektive KI-Strategie und Implementierung erfordert eine durchdachte Integration in das Betriebsmodell, um eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen KI und menschlicher Expertise zu gewährleisten.

KI in Aktion

Als Spezialisten in der Financial Service Branche verfügen wir über eine umfassende Expertise, um unseren Kunden bei der Identifizierung, Ausgestaltung und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen zu unterstützen. In der Projective Group haben wir bereits eine Reihe von Unternehmen im europäischen Finanzdienstleistungssektor erfolgreich bei Ihrer KI-Strategie unterstützt. Hier ist eine Auswahl an KI Use Cases, die wir bereits erfolgreich im Markt umgesetzt haben.

1. Fehler und „Überflüssiges“ vermeiden: Im internationalen Zahlungsverkehr gibt es immer noch viele fehlgeschlagene Transaktionen. Learning Agents können in Hardware- und Softwarelösungen integriert werden, um solche Fehler zu reduzieren oder sogar zu vermeiden. Solche Tools können mit einer einfachen, regelbasierter Fehlerprüfung beginnen und im Laufe der Zeit lokale Muster erlernen. Darüber hinaus besitzen sie das Potenzial Korrekturvorschläge zu machen oder sogar automatische Korrekturen durchzuführen. Als Projective Group haben wir dazu bereits einen Prototyp für SWIFT entwickelt.
   
2. Berichterstattung vereinfachen: Unternehmen im Finanzsektor haben einen hohen Reporting-Bedarf, wobei viele Mitarbeitende ihre Zeit damit verbringen, Berichte zu erstellen, zu ändern und neu zu schreiben. Die KI kann dabei helfen, doppelte Arbeit zu reduzieren, Prozesse zu vereinfachen und sogar vorherzusagen, wie Daten in diesen Berichten verwendet werden können. Sie kann komplexe Reporting-Inhalte erklären, Duplikate entfernen, große Datenqualitätsprobleme durch Klassifizierung und Korrekturen beheben sowie die Verarbeitung unstrukturierter Texte erheblich beschleunigen. Die Vorteile liegen auf der Hand – Kostenersparnis und Umsatzsteigerungen sind möglich.
   
3. Kreditrisikomodelle und Betrugserkennung: Banken nutzen KI bereits erfolgreich für Aktivitäten, die von der Erstellung von Kreditrisikomodellen bis zur Betrugserkennung reichen. Fehlalarmraten können damit reduziert werden.
   
4. Programmier-Codes lesen, zusammenfassen und erstellen: KI-Anwendungen können Programmier-Codes (z.B. in Cobol) lesen, zusammenfassen sowie erstellen, aber auch technische Altlasten beseitigen. Dadurch können Unternehmen besser verstehen, wie ihre Plattformen funktionieren und wie sie sie optimaler nutzen können.
   
5. Chatbots (LLMs): Chatbots sind wertvolle Forschungstools und können einen Großteil der Aufgaben des Customer Service in Unternehmen übernehmen. Sie sind gut darin, juristische Dokumente zusammenzufassen und ermüden nicht bei der Durchführung mühsamer KYC- und AML-Prüfungen. Zu diesem Thema haben wir bereits für einen Kunden einen geeigneten Chatbot gebaut.

Die Entwicklung der KI schreitet enorm voran – was heute ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal ist, wird morgen zum Standard. Unternehmen müssen sich frühzeitig anpassen und kontinuierlich weiterentwickeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Übergang vom Proof of Concept zur Produktion ist meist der schwierigste Teil, da hier regulatorische, sicherheitsrelevante und skalierbare Herausforderungen auftreten. Das Vertrauen auf etablierte Anbieter sowie eine fokussierte KI-Strategie kann hierbei helfen. KI ist die Zukunft, aber kein Wundermittel. Unternehmen müssen weiterhin Risikofaktoren, Kosten der Einführung und fehlende Fähigkeiten der Mitarbeitenden berücksichtigen. Wir können Ihnen dabei helfen, eine klare und realistische KI-Strategie mit echtem Mehrwert zu entwickeln und umzusetzen.

Dieser Artikel ist erstmalig erschienen im Payment & Banking Whitepaper “KI-Nutzung in der Payment-Branche”.