Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) im Finanzwesen ermöglicht es Finanzinstituten, aufkommende Technologien wie maschinelles Lernen einzusetzen, um Abläufe zu vereinfachen, zu automatisieren und zu verbessern. Im Finanzsektor kann KI den Hochfrequenzhandel und den prädiktiven Handel unterstützen, Risiken mithilfe ausgefeilter Kreditwürdigkeitsprüfungen verwalten, Betrug erkennen, Märkte analysieren und Bankdienstleistungen personalisieren. Das müssen Sie wissen.
DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE
KI wird im Finanzwesen eingesetzt, um zahlreiche Probleme zu lösen und so die Produktivität zu steigern und die Genauigkeit von Finanztransaktionen zu verbessern. (Zum Abschnitt)
Erfahren Sie mehr über die Vorteile von KI in der Finanzbranche, etwa die Verbesserung von Methoden zur Betrugsprävention, des Investmentmanagements und der Marktprognose. (Zum Abschnitt)
Machen Sie sich mit den vier wichtigsten Herausforderungen von KI im Finanzwesen vertraut: Datenschutz und regulatorische Bedenken, Verzerrungen in Algorithmen, Probleme mit der Datenqualität und rechtliche Anforderungen sind Aspekte, die Unternehmer berücksichtigen müssen. (Zum Abschnitt)
Wie wird KI im Finanzwesen eingesetzt?
KI kann in der Finanzbranche eingesetzt werden, um eine Vielzahl realer Herausforderungen zu bewältigen – von der Erkennung von Anomalien und der Analyse finanzieller Trends und Muster bis hin zur Prognose künftiger Finanzergebnisse. KI und verwandte Technologien steigern die Produktivität und verbessern die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Finanztransaktionen. Hier ein Überblick über einige der häufigsten Einsatzmöglichkeiten von KI im Finanzwesen:
- Kundenbindung: Sprachgesteuertes Banking nutzt KI-gestützte Spracherkennung , um die Interaktion mit Kunden zu verbessern und ihnen zu ermöglichen, Transaktionen abzuschließen oder Support zu finden, ohne manuelle Eingaben vornehmen zu müssen. Auch durch Spracherkennung und Chatbots automatisierte Callcenter-Abläufe können den Kundenservice verbessern und Leerlaufzeiten reduzieren.
- Sentimentanalyse: Mithilfe der Sentimentanalyse – der Ermittlung von Kundenstimmungen oder Meinungen anhand von Textdaten – können Kundenanrufe mit verschiedenen Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
- auf Anzeichen finanzieller Schwierigkeiten untersucht werden. KI-Modelle können unerwartete Trends oder Ausreißer in Finanzdaten erkennen, um Betrug zu verhindern, Risiken zu bewerten und die Datenintegrität zu wahren. Algorithmen zur Bilderkennung können außerdem visuelle Daten wie gescannte Schecks und Ausweiskarten nutzen, um wichtige Informationen zu extrahieren, Betrug aufzudecken, die Verifizierung zu automatisieren und die Dokumentenverarbeitung zu beschleunigen.
- Personalisierte Bankdienstleistungen: KI-gestützte Empfehlungssysteme stellen auf Grundlage des Nutzerverhaltens auf Websites und in sozialen Medien von Finanzunternehmen sowie der potenziellen Interessen ihrer Nutzer maßgeschneiderte Finanzprodukte wie Anlagealternativen und Versicherungspolicen bereit. Individuelle Empfehlungen dieser Technologien stärken die Kundenbindung und können das Umsatzwachstum von Finanzinstituten fördern.
- Automatisierte Dokumentenverarbeitung: Durch die Automatisierung der Dokumentenextraktion, der Dokumentenklassifizierung und manueller, zeitaufwendiger Aufgaben wie Kreditgenehmigungen, Compliance-Prüfungen und Vertragsverwaltung verbessert KI die Effizienz und verringert menschliche Fehler.
- Kundenservice: Konversationsfähige Chatbots können Kundenanfragen bearbeiten, Probleme lösen und rund um die Uhr maßgeschneiderte Unterstützung bieten, um die Kundenzufriedenheit zu steigern, Betriebskosten zu senken und Zeit freizusetzen.
- Datenanalyse: KI-Algorithmen können historische Finanzdaten analysieren, um Trends zu erkennen, Marktbewegungen zu prognostizieren und Anlagestrategien zu optimieren. Algorithmen nutzen ausgefeilte Verfahren wie die Regressionsanalyse, um die Beziehungen zwischen Finanzvariablen zu verstehen.
- Marktprognosen: Prädiktive Modelle analysieren historische Daten, um Aktienkurse, Marktbewegungen und Kreditausfälle zu prognostizieren. Diese Modelle werden mit zunehmender Datensammlung immer besser und helfen Anlegern, Finanzinstituten und Unternehmen durch bessere Prognosen und fundiertere Entscheidungen.
- Cybersicherheit: KI erkennt und verhindert Cyberbedrohungen zum Schutz von Kundendaten, indem sie Muster auf Anzeichen eines Angriffs untersucht. Automatisierte Reaktionssysteme ermöglichen eine Abwehr von Bedrohungen in Echtzeit, indem sie betroffene Bereiche isolieren und Bedrohungen neutralisieren.
- Stresstests: Generative adversarielle Netzwerke (GANs) und Variational Autoencoder (VAEs) können synthetische Daten erzeugen, die zum Stresstesten von Finanzmodellen oder zur Simulation von Szenarien verwendet werden können. So können Institute sich auf unterschiedliche Marktbedingungen vorbereiten und die Wirksamkeit ihrer Strategien bewerten.
3 Herausforderungen von KI im Finanzwesen
KI kann Finanzinstituten zwar ermöglichen, besseren Service zu bieten und manuelle Aufgaben zu reduzieren, doch es gibt weiterhin Herausforderungen, die berücksichtigt und bewältigt werden müssen, darunter Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Verzerrungen und Datenqualität.
Datenschutz und regulatorische Bedenken
In den USA verpflichtet beispielsweise der Gramm-Leach-Bliley Act Finanzorganisationen dazu, die personenbezogenen Daten von Verbrauchern zu schützen. Der Einsatz von KI, etwa von Chatbots, für den Zugriff auf persönliche Informationen wirft Datenschutzbedenken auf. Um Datenschutzverletzungen zu vermeiden, müssen Organisationen ihre Datenschutzrichtlinien.
öffentlich bekannt geben. Globale Regulierungsorganisationen befassen sich mit dem Einsatz von KI im Finanzdienstleistungssektor, um das System zu schützen und Innovationen zu fördern. Die Bletchley Declaration, die 2023 von den Teilnehmerländern des globalen AI Safety Summit veröffentlicht wurde, betonte beispielsweise den Wert sicherer und verantwortungsvoller KI-Praktiken. Eine aktuelle Executive Order der USA zu KI beschreibt empfohlene Vorgehensweisen für den Umgang mit Cybersicherheitsproblemen im Zusammenhang mit KI, während der AI Act der Europäischen Union KI-Technologie nach Risiko kategorisiert und den Verbraucherschutz priorisiert.
Lesen Sie unseren Leitfaden zur Daten-Governance , um mehr über Compliance zu erfahren.
Verzerrungen in Algorithmen
Derzeit müssen Modelle künstlicher Intelligenz anhand vorhandener Datensätze trainiert werden. Leider werden KI-Modelle häufig mit verzerrten Datensätzen trainiert, in denen bestimmte Personengruppen möglicherweise unterrepräsentiert sind. Dies führt dazu, dass auch KI-Tools Verzerrungen aufweisen.
Im Finanzwesen können Verzerrungen schwerwiegende Folgen für Verbraucher haben. Beispielsweise kann eine Kreditrisikobewertung, die mit einem verzerrten KI-Modell durchgeführt wurde, einer Person, die eigentlich für einen Kredit qualifiziert ist, aufgrund ihrer demografischen Merkmale den Zugang dazu verwehren. Für den Kunden kann dies seine Lebensgrundlage gefährden.
Probleme mit der Datenqualität
Nach Ansicht vieler Branchenexperten ist die Komplexität der Daten ein wesentlicher Faktor, der die Einführung von KI behindert. Daten liegen in unterschiedlichsten Formen und Größen vor und können schwer zu verwalten sein. Dies gilt insbesondere für die Finanzbranche. Die Komplexität der Daten kann zu unzureichender Qualität führen. Fehlerhafte Daten können Modelle hervorbringen, die falsche Annahmen treffen, sodass Organisationen uninformierte Entscheidungen fällen.
Diese Entscheidungen können das finanzielle Wohlergehen ihrer Kunden unmittelbar beeinträchtigen. Verschärft wird dieses Problem durch den Mangel an Datenwissenschaftlern und KI-Fachkräften in den Organisationen. Viele Unternehmen stellen fest, dass fehlende KI-Kompetenzen, Fachkenntnisse und entsprechendes Wissen die Einführung von KI behindern.
3 wichtige Unternehmen, die KI im Finanzwesen einsetzen
Der Einsatz von KI hat das Finanzgeschäft grundlegend verändert und ermöglicht Finanzanalysten, fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihren Kunden einen hervorragenden Service zu bieten. Unternehmen wie Enova, Workiva und Trumid stehen an der Spitze dieser digitalen Transformation und nutzen KI, um verschiedene Bereiche des Finanzwesens zu optimieren.
Enova
Enova International ist ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das mehr als 9 Millionen Kunden, darunter Kleinunternehmen und von traditionellen Banken vernachlässigte Personen, mit Krediten und Finanzierungen versorgt. Das Unternehmen nutzt hochmoderne Internetplattformen, Analysen und Algorithmen für maschinelles Lernen, um Kreditrisiken zu bewerten, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und Erkenntnisse über Verbraucher zu gewinnen. Enovas datengestützte Strategien maximieren den Kredithandel, indem sie agile Technologie mit Marktverständnis verbinden. Die KI-gestützte Analytik des Unternehmens ermöglicht es ihm, Kundenpräferenzen zu erkennen, Angebote zu personalisieren und die Nutzererfahrung zu verbessern.
Workiva
Workiva ist ein Finanztechnologieunternehmen, das mithilfe generativer KI, die Texte erstellt und Recherchen durchführt, für Berichterstattung und Prüfung ein zukunftsorientiertes Handelsnetzwerk schaffen möchte, indem es agile Technologie, Branchenkenntnis und innovatives Produktdesign verbindet, um Produktivität und Datensicherheit zu verbessern. Die Technologie nutzt KI-Algorithmen, um Abläufe der Finanzberichterstattung zu automatisieren, während die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) durch die Extraktion von Erkenntnissen aus unstrukturierten Textdaten das Dokumentenmanagement, die Compliance und die regulatorische Berichterstattung verbessert. Außerdem setzt das Unternehmen prädiktive Analysen ein, um Finanztrends vorherzusehen und die Ressourcenverteilung zu verbessern.
Trumid
Trumid ist ein Finanztechnologieunternehmen, das auf den Markt für Unternehmensanleihen spezialisiert ist. Es bietet eine elektronische Handelsplattform mit Tausenden zum Kauf oder Verkauf verfügbaren Anleihen sowie zahlreichen Handelsprotokollen und Ausführungslösungen. Trumid nutzt KI-Algorithmen für den Anleihehandel und zur Bewertung von Marktdaten, Liquidität und historischen Trends, um Geschäfte zu den besten Preisen abzuschließen. Außerdem verwendet das Unternehmen Marktsentimentdaten, um Handelsstrategien zu steuern und Anleiheportfolios zu optimieren, wobei Risiko und Rendite je nach individuellen Präferenzen und Marktbedingungen abgewogen werden.
3 KI-Kurse im Finanzwesen, die Sie in Betracht ziehen sollten
Die Integration von KI in die Bankenbranche verändert die Art und Weise, wie Finanzanalysen, Handel und Risikomanagement durchgeführt werden. Mehrere umfassende Kurse helfen Fachleuten und Interessierten dabei, die praktischen Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz im Finanzwesen zu verstehen. Diese Kurse behandeln eine Vielzahl von KI-Ansätzen und -Technologien, die speziell für Finanzanwendungen entwickelt wurden.
AI for Finance, Packt Publishing
Packt Publishing bietet diesen Kurs „AI for Finance“ an, der sich auf die praktischen Anwendungen von KI in der Finanzbranche konzentriert. Er behandelt zahlreiche KI-Ansätze und -Technologien, die bei Finanzanalysen, Handelsstrategien, Risikomanagement und vielem mehr helfen können. Der Kurs umfasst einen Überblick über den Einfluss von KI auf das Finanzwesen, Ansätze des maschinellen Lernens für die Finanzmodellierung, den Einsatz von KI im algorithmischen Handel, Risikomanagement und bei der Betrugserkennung sowie Beispiele aus der Praxis. Der Kurs richtet sich an Finanzexperten, Datenwissenschaftler und alle, die sich für den Einsatz von KI in der Finanzbranche interessieren, und kostet auf Udemy 10 US-Dollar.
AI Applications in Marketing and Finance, University of Pennsylvania
Der Kurs „AI Applications in Marketing and Finance“ der University of Pennsylvania konzentriert sich auf die Verbindung von KI, Marketing und Finanzwesen und vermittelt Erkenntnisse darüber, wie KI Entscheidungsfindung und Strategie beeinflussen kann. Der Kurs behandelt KI-gestützte Analysen des Verbraucherverhaltens, prädiktive Analysen und KI-Anwendungen im Finanzdienstleistungssektor. Außerdem werden ethische Fragen beim Einsatz von KI erörtert. Die Zielgruppe umfasst Führungskräfte, Marketingfachleute, Finanzspezialisten und Studierende, die KI in ihrem Beruf einsetzen. Der Kurs ist auf Coursera verfügbar und in den monatlichen Coursera-Abonnementkosten von 59 US-Dollar enthalten.
AI in Finance Specialization, CFTE
Das Center of Finance, Technology, and Entrepreneurship (CFTE) bietet eine Spezialisierung „AI in Finance“ an, die sich auf den Einsatz von KI in verschiedenen Bereichen des Finanzwesens konzentriert. Das Programm umfasst KI-Technologien im Bankwesen, in der Versicherungsbranche und in der Vermögensverwaltung, Datenwissenschaft für Finanzfachleute, die Entwicklung von KI-Modellen für Finanzanwendungen sowie regulatorische und ethische Fragen der KI im Finanzwesen. Die Spezialisierung richtet sich an Finanzfachleute, Fintech-Unternehmer und alle, die sich für den Wandel im Finanz- und Technologiesektor interessieren, und kostet 779 US-Dollar.
Fazit: Die Zukunft von KI im Finanzwesen
KI wird die Finanzbranche voraussichtlich grundlegend verändern, wobei das Bankwesen an vorderster Stelle steht. KI wird Analysen, Integration und geschäftliche Transformation verbessern, während Finanzteams unternehmensübergreifend zusammenarbeiten, um Erkenntnisse auszutauschen und Mehrwert zu schaffen. Generative KI wird eine wichtige Rolle bei der Unternehmenstransformation spielen, indem sie zentrale Prozesse und die Effizienz verbessert sowie eine individuelle Kundeninteraktion, maßgeschneiderte Angebote und eine effektive Datennutzung ermöglicht.
KI-gestützte Fortschritte werden Banken voraussichtlich Einsparungen von bis zu 487 Milliarden US-Dollar bis Ende 2024 bescheren. Ethische Fragen, regulatorische Hürden und ein verantwortungsvoller Einsatz werden jedoch auch in Zukunft wichtige Anliegen der Branche bleiben.
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