Künstliche Intelligenz und die Auswirkungen auf die Finanzbranche

Der Einsatz von KI ist besonders in der Telekomunikation, Maschinenbau, Automobilindustrie, Logistik, Gesundheitswesen und Dienstleistungssektor weit verbreitet. Aber auch in der Finanzbranche findet KI eine breite Anwendung. Die Finanzbranche nutzt KI für die Optimierung von Geschäftsprozessen, die Verbesserung der Kundenerfahrung, die Erhöhung der Effizienz und des Wettbewerbsvorteils. Einige Chancen und Vorteile der Hauptanwendungen von KI in der Finanzbranche sind:

• Kundenbetreuung: Chatbots, Virtual Assistants und Conversational AI sind Systeme, die durch Sprachverarbeitung eine automatische Kommunikation mit Kunden über verschiedene Kanäle ermöglichen. Sie können Fragen beantworten, Informationen bereitstellen oder Anweisungen geben. Damit kann die Kundenzufriedenheit erhöht und die Kundenbindung verstärkt werden. Außerdem werden Kosten reduziert indem Zeit und Ressourcen gespart werden durch Digitalisierung und Automatisierung von Prozessen.
• Kreditwürdigkeitsprüfungen: KI ermöglicht eine effizientere Überprüfung der Kundenbonitätsdaten (z.B. Einkommen, Ausgaben, Schufa) für eine schnellere Kreditentscheidung seitens der Bank. Unterstützung bei der Identifizierung und Authentifizierung von Kunden auf Basis ihrer persönlichen Daten (KYC), wie z.B. Name, Adresse oder Geburtsdatum. Damit kann auch das Risiko von Betrug oder Identitätsdiebstahl reduziert und die Compliance-Vorgaben erfüllt werden.
• Datenanalyse: Verarbeitung großer Mengen an Finanzdaten (Finanzanalyse) für die Erstellung von Trend-Prognosen und den damit verbundenen Anlageempfehlungen. Detaillierte Analyse von Kundendaten (Kundenanalyse), um Verhaltensmuster und Präferenzen zu verstehen und personalisierte Dienstleistungen anzubieten. Durch die genaue und zuverlässige Analyse und Verarbeitung der Daten mittels KI, kann damit auch die Datenqualität erhöht werden.
• Automatisierter Handel: Mit Hilfe von maschinellem Lernen werden Marktmuster und -bewegungen erkannt und Handelsentscheidungen in Echtzeit getroffen. KI unterstützt auch die Börsenhändler bei der Entwicklung von Handelsstrategien und automatisierten Handelsalgorithmen.
• Cybersecurity: Hilfe bei der Erkennung und Prävention von Sicherheitsbedrohungen, wie z.B. Hackerangriffe oder Phishing-Versuche. Des Weiteren können KI-Anwendungen auch Daten verschlüsseln oder löschen, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
• Robotic Process Automation (RPA): Diese Systeme helfen bei der Automatisierung von repetitiven oder routinemäßigen Tätigkeiten, wie z.B. Buchhaltung, Verwaltung oder Abwicklung von Anfragen. Sie können auch Fehler vermeiden oder Korrekturen vornehmen.
• Risikomanagement: KI hilft bei der Identifizierung von Risiken durch Analyse großer Datenmengen, um frühzeitig potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Dies kann dabei helfen, das Risiko von Investitionen, Krediten und anderen finanziellen Entscheidungen zu bewerten.