Künstliche Intelligenz für Banken: eine Revolution in vielen Facetten

Die Website von ChatGPT hat 1,6 Billionen monatliche Website-Besucher, Stand Juli 2023. Und zeigt damit: Zugängliche, einfach zu bedienende KI liegen nicht länger in der Zukunft. Die alltägliche Arbeit revolutioniert sie in einigen Branchen schon jetzt, etwa im Kundenservice. Doch generative KI kann längst mehr als Hausarbeiten schreiben, per Chatbot einfache Fragen beantworten und den Vertrieb unterstützen. Künstliche Intelligenz kann vor allem eine Sache sehr viel schneller und besser als der Mensch: Datenmengen schnell und fehlerfrei bearbeiten. Damit ist sie eine revolutionäre Technologie für das Bankwesen. Und obwohl die generative KI noch in einer frühen Phase der Entwicklung steckt, sind sich Expert:innen aus der Finanzbranche sicher: Die Technologie wird in den 2020er-Jahren unabdingbar für den gesamten Finanzsektor. Welche Bedeutung die KI für Banken allgemein und für Ihr Unternehmen spezifisch haben kann, erfahren Sie in diesem Artikel.

Für die schnellen Informationen:

• Die Bedeutung von KI für Banken
• Für KI im Bankensektor ist die Unterscheidung in multimodale und automodale KI wichtig
• 5 wichtige Anwendungsfälle für KI im Bankwesen
• Der „Robo Advisor“: Banking zwischen Algorithmus und KI
• 3 Herausforderungen für KI im Banking – und mögliche Lösungsansätze
• KI-Integrationen
• Die Integration von KI im Banking ist über Tools am einfachsten
• Trends und Innovationen – KI in der Zukunft

Die Bedeutung von KI für Banken: effiziente Prozesse, bessere Entscheidungen

Schon heute wenden Banken in unterschiedlichen Bereichen künstliche Intelligenz an. Die Bedeutung von KI liegt darin, dass sie Banken und Finanzdienstleister:innen dabei unterstützt,

• effizienter  zu arbeiten, gerade mit großen Datenmengen,
• schnellere, aber trotzdem bessere Entscheidungen zu treffen, von der Kreditvergabe bis zur Anlageberatung, 
• die Kundenzufriedenheit durch eine schnellere und personalisierte Betreuung zu steigern.

Durch die Analyse großer Datenmengen helfen KIs wie Einstein Unternehmen dabei, Muster und Trends zu erkennen, um bessere Geschäftsstrategien zu entwickeln und den Kundenservice zu optimieren. Eine Studie von Juniper Research prognostiziert, dass Chatbots in der Finanzbranche bis 2023 über 11 Milliarden Dollar an Kosten einsparen. Damit bringt künstliche Intelligenz nicht nur qualitative Vorteile, sondern auch finanzielle. Und auch eine Studie von McKinsey & Company zeigt deutlich die Bedeutung von künstlicher Intelligenz für Unternehmen und deren Mitarbeiter:innen. Die Ergebnisse zu diesem Thema zeigen, dass der Einsatz von KI in Standard-Geschäftsprozessen im Vergleich zum Vorjahr um fast 25 Prozent zugenommen hat. Auch die Zahl der Unternehmen, die KI in mehreren Geschäftsbereichen einsetzen, ist im vergangenen Jahr deutlich gestiegen.

Für KI im Bankensektor ist die Unterscheidung in multimodale und automodale KI wichtig 

Die nächsten Entwicklungsstufen von künstlicher Intelligenz im Finanzwesen sind multimodale und automodale KI.

• Multimodale KI bezieht sich auf Systeme, die verschiedene vorgegebene Arten von Daten gleichzeitig nutzen, um komplexe Aufgaben zu lösen – zum Beispiel Text, Audio und Bilder. Eine Modalität ist eine Art, Informationen zu erfassen, zum Beispiel durch Sehen oder Hören. Im Banking hilft diese Multimodalität, Daten aus verschiedenen Quellen für eine Entscheidungsfindung zusammenzuführen.
• Automodale KI-Systeme, sogenannte autonome Agenten, können eigenständig Aufgaben identifizieren und ausführen, um definierte Ziele zu erreichen. Dabei geht es darum, dass die KI selbstständig neue Modalitäten erlernt. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine KI, die bisher nur Texte verarbeiten kann. Mit dem automodalen Ansatz könnte diese KI selbstständig lernen, auch Bilder zu interpretieren, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Die KI erweitert also ihren Horizont ganz von selbst! 

Besonders in der Finanzdienstleistungsbranche ergeben sich spannende Anwendungsfälle für automodale KI

Banken können mit einer automodalen KI über eine benutzerfreundliche Plattform äußerst individuelle und zielgruppenspezifische Bankdienstleistungen anbieten. Über Tools mit automodaler KI könnten Banken:

• Kontotypen (KIs können Anfragen und Wünsche von Kund:innen analysieren und so schnell herausfinden, was für ein Konto am besten geeignet ist)
• Transaktionen (KI-Systeme brauchen keinen Feierabend. Deshalb ist mit- hilfe von künstlicher Intelligenz eine Echtzeit-Überprüfung von Transaktionen möglich)
• Sicherheitsmaßnahmen (KIs können Risiken schneller identifizieren und so Betrugsmaschen aufdecken)
• Investmentprodukte (große Datenmengen zu sichten und zu analysieren dauert. Aber nicht, wenn diese Aufgabe von einer KI übernommen wird, die damit eine Marktanalyse erstellen kann)

sehr effizient und zielsicher an die Präferenzen und Bedürfnisse ihrer Kund:innen anpassen. Die KI könnte auch automatisierte Risikobewertungen durchführen. Dafür analysiert sie Kundendaten, Transaktionsmuster und Finanzhistorien, um potenzielle Risiken zu identifizieren. Der nächste Schritt wäre eine Strategie zur Risikominderung – in Echtzeit.

5 Vorteile, die KI im Banking unverzichtbar machen werden

1. Daten- und Serviceprozesse optimieren

Zeit ist Geld, besonders in der Bankenwelt. KI ermöglicht die Automatisierung routinemäßiger und zeitaufwendiger Prozesse, wodurch Mitarbeiter:innen sich auf wertvollere Aufgaben konzentrieren können. 

Was heißt das konkret?

• Chatbots bieten schnelle und präzise Antworten auf Kundenanfragen, rund um die Uhr verfügbar.
• Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) übernimmt wiederkehrende Aufgaben wie Datenverarbeitung und Dokumentenmanagement, was die Effizienz erheblich steigert.

2. Kreditrisiken bewerten und Betrug erkennen („Fraud Detection“)

Betrug ist ein altes Problem, aber KI bringt neue Lösungen. Durch fortschrittliche Analysetechniken können Banken ungewöhnliche Aktivitäten in Echtzeit erkennen und darauf reagieren. Das Risikomanagement wird präziser und proaktiver. Das schützt nicht nur die Banken, sondern auch ihre Kund:innen.

Eine KI kann dabei noch besser helfen, Unternehmen und Kreditfälle zu bewerten, indem sie sich mithilfe von Deep Learning fortwährend weiterentwickelt. Beim Deep Learning wird durch neuronale Netze das menschliche Gehirn imitiert. Das ermöglicht die Analyse von großen Datensätzen und das permanente Erweitern der eigenen Skills. 

Denn die Analyse von immer mehr Transaktionen und Verdachtsfällen macht die KI immer besser darin, Risiken zu bewerten und Unregelmäßigkeiten zu entdecken: 

1. Anhand des Betrags, der Währung, des Ziellandes und der Art und Häufigkeit der Transaktionen überprüft die KI den Fall. 
2. Die KI leitet Transaktionen und Kreditfälle bei Bedarf an Sachbearbeiter:innen zur Prüfung weiter. 
3. Kann der/die Sachbearbeiter:in die Auffälligkeit bestätigen, leitet er den Fall an die Abteilung zur Bekämpfung von Finanzkriminalität weiter.

3. Kundenbetreuung präziser personalisieren

In der Banking-Welt zählt jede Sekunde. Kund:innen erwarten schnelle, individuelle und problemlose Dienstleistungen. Künstliche Intelligenz ermöglicht es Banken, diesen Erwartungen gerecht zu werden, indem sie Kundendaten intelligent analysiert und nutzt. Mit KI können Banken Vorlieben und Bedürfnisse ihrer Kund:innen besser verstehen und personalisierte Angebote und Dienstleistungen anbieten. KI spielt so eine Schlüsselrolle in der personalisierten Kundenbetreuung. Virtuelle Berater:innen, die auf KI basieren, stehen Kund:innen rund um die Uhr zur Verfügung und verbessern so das Kundenerlebnis erheblich.

Um aber auch weiterhin eine personalisierte Kundenbetreuung gewährleisten zu können, die den Fähigkeiten einer künstlichen Intelligenz sehr nahe kommt, sind folgende Aspekte von Bedeutung:

• Schnelle Reaktionszeit: Kund:innen erwarten schnelle Antworten. Um das zu erreichen, ist es wichtig, gut organisiert zu sein und auf Anfragen so schnell wie möglich zu reagieren.
• Genauigkeit der Informationen: Eine Person sollte sicherstellen, dass die bereitgestellten Infos genau und aktuell sind. Dazu gehört auch, sich kontinuierlich weiterzubilden und auf dem neuesten Stand zu bleiben. Künstliche Intelligenz schafft dies durch Deep Learning und Updates.
• Anpassungsfähigkeit: KI kann sich leicht an verschiedene Kund:innen und Situationen anpassen. Ein Mensch sollte daher flexibel sein und sich auf unterschiedliche Kundenbedürfnisse einstellen können.
• Problemverständnis und -lösung: Wie eine KI sollte man versuchen, das Problem der Kund:innen schnell zu verstehen und effektive Lösungen anzubieten.
• Empathie und persönliche Note: Hier hat der Mensch einen Vorteil gegenüber der KI. Durch das Zeigen von Empathie und einem persönlichen Ansatz kann eine tiefere Verbindung zu Kund:innen aufgebaut werden.
• Effiziente Kommunikation: Klare und verständliche Kommunikation ist entscheidend. Vermeiden Sie überzogenen Fachjargon, es sei denn, Ihre Kund:innen sind damit vertraut.
• Datenschutz und ethische Standards: Es ist wichtig, die Privatsphäre der Kund:innen zu respektieren und ethische Standards einzuhalten, was bei KI-Systemen manchmal ein Diskussionspunkt ist.

1. Das Asset Management verbessern und algorithmischen Handel ermöglichen

Im Bereich des Asset Managements und des algorithmischen Handels ermöglicht KI eine präzisere Portfolioverwaltung und schnellere Handelsentscheidungen. KI verändert also die Art und Weise, wie Investmententscheidungen getroffen werden, grundlegend. Durch die Analyse riesiger Datenmengen können bessere, informiertere Entscheidungen getroffen werden. Fortschrittliche Algorithmen analysieren Marktdaten in Echtzeit, um optimale Handelsstrategien zu entwickeln. Dies führt zu einer effizienteren Nutzung von Vermögenswerten und einer verbesserten Rendite für Investoren.

2. Der Umgang mit Regulatorik und Compliance

Die regulatorische Landschaft im Bankensektor ist komplex und ständig im Wandel. KI kann dabei helfen, Compliance-Prozesse zu automatisieren und sicherzustellen, dass Banken stets die neuesten Regulierungsstandards erfüllen. Mit Salesforce können Banken eine Compliance-Lösung implementieren, die sowohl robust als auch anpassbar ist.

Der „Robo-Advisor“: Banking zwischen Algorithmus und KI

Robo-Advisor nutzen Algorithmen, um Anlageempfehlungen zu geben oder Portfolios selbstständig zu managen. Die Basis dafür sind oft festgelegte Regeln und mathematische Modelle. Die Grenze zwischen klassischen Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) kann manchmal fließend sein. Doch hier wird es spannend: Einige fortschrittliche Robo-Advisors nutzen KI-Technologien, um ihre Dienste auf ein neues Level zu heben.

• Lernfähigkeit: Während klassische Algorithmen stur ihren vorgegebenen Regeln folgen, können KI-gestützte Robo-Advisors aus Daten lernen und ihre Strategien über die Zeit optimieren. Sie sind in der Lage, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und darauf zu reagieren.
• Anpassungsfähigkeit: KI ermöglicht eine dynamische Anpassung an neue Marktbedingungen oder individuelle Kundenpräferenzen. Statt nur vorprogrammierten Regeln zu folgen, kann sie auf Veränderungen reagieren und so einen besseren Service bieten.
• Proaktive Empfehlungen: Einige Robo-Advisors gehen noch einen Schritt weiter und bieten proaktive Empfehlungen an, um Anlagestrategien zu optimieren. Mit einer Prise KI können sie Trends antizipieren und kluge Vorschläge machen, bevor sich die Marktbedingungen ändern.

3 Herausforderungen für KI im Banking – und mögliche Lösungsansätze

Die Integration von KI in den Bankensektor bringt auch Herausforderungen mit sich. Die sind aber nur dann ein Hindernis, wenn Sie sie nicht aktiv angehen können.

1. KI, Datenschutz und Ethik

Besonders im Finanzsektor sind sensible Daten an der Tagesordnung. Deshalb ist die verantwortungsbewusste und sichere Nutzung generativer KI elementar. Die Entwickler:innen von generativer KI stehen in der Verantwortung, klare Richtlinien aufzuzeigen. Empfohlen werden dabei mehrere Large Language Modelle (LLM), die in der Kombination perfekt zusammenarbeiten. Eine beispielhafte Antwort auf diese Herausforderung ist der Einstein Trust Layer.

Um Kund:innen von künstlicher Intelligenz im Banking zu überzeugen, ist es wichtig, transparent mit Änderungen und den Auswirkungen umzugehen. Denn aktuell befürchten einige Menschen noch fehlenden Datenschutz, Datenlecks, unerlaubte Datenverwendungen und Intransparenz. Und das ist verständlich. Menschen neigen nicht unbedingt dazu, neuen Dingen, die sie nicht verstehen,  vertrauensvoll gegenüberzustehen. Deshalb ist die Aufklärung und die absolute Transparenz unabdingbar.

1. Bias und Fairness

Ein weiteres zentrales Anliegen ist der mögliche Bias in KI-Algorithmen. Bestimmte Muster der Voreingenommenheit aus der Gesellschaft fließen aus den Trainingsdaten in die Algorithmen – das mündet in unfaire oder irrationale Entscheidungen. Um diese zu vermeiden, müssen Daten und Algorithmen ständig auf diese Muster überprüft und überwacht werden. Banken müssen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme fair und diskriminierungsfrei arbeiten – zum Beispiel mit klaren KI-Prinzipien, wie bei Salesforce.

2. Rechtliche Herausforderungen und Compliance

Die Integration von KI wirft auch rechtliche Fragen auf, insbesondere in Bezug auf Haftung und Compliance. Einfacher ausgedrückt: Wer ist verantwortlich für die Entscheidungen, die eine KI trifft? Banken müssen eng mit Rechtsberater:innen zusammenarbeiten. Stellen Sie sicher, dass Sie alle relevanten Vorschriften einhalten und mögliche rechtliche Risiken minimieren.

Salesforce als Beispiellösung für AI-Integrationen im Bankwesen

• Kundenbeziehungsmanagement (CRM) ermöglicht es Banken, Kundeninformationen zu verwalten und personalisierte Dienstleistungen anzubieten. Durch die Integration von KI können Banken das Kundenverhalten besser verstehen und gezielt auf die Bedürfnisse ihrer Kund:innen eingehen. 
• Marketing Automation: Banken können (wie alle anderen Unternehmen) mithilfe von KI-gesteuerten Marketingautomatisierungstools gezielte Kampagnen durchführen und die Kundenbindung fördern. Dies führt zu einer effektiveren Nutzung von Marketingressourcen.
• Predictive Analytics: Die KI Einstein bietet fortschrittliche Analysefunktionen, um Kundenverhalten vorherzusagen und Geschäftsentscheidungen zu optimieren. Banken können so bessere Prognosen erstellen und ihre Geschäftsstrategie entsprechend anpassen.
• Kundenservice-Chatbots: Die Integration von KI-Chatbots in den Kundenservice ermöglicht es Banken, schnelle und effiziente Unterstützung bereitzustellen. Kund:innen können häufig gestellte Fragen beantworten lassen oder spezifische Informationen zu ihren Konten erhalten, ohne auf menschliche Unterstützung angewiesen zu sein.

Die Integration von KI im Banking ist über Tools am einfachsten

Hier stoßen viele Banken auf Hürden, denn KI-Systeme erfordern saubere Daten und oft eine Anpassung der IT-Infrastruktur. Arbeiten Sie mit Ihren IT-Teams zusammen, um Daten zu bereinigen und Schnittstellen zu schaffen. Nutzen Sie CRM-Lösungen für Finanzdienstleistungen, die eine KI-Integration mitbringen. Eine weitere Herausforderung ist der berühmte „Faktor Mensch“. Ihre Mitarbeiter:innen müssen mit den neuen Systemen arbeiten können. Investieren Sie in Schulungen und begleiten Sie Ihr Team durch den Veränderungsprozess. Dann heißt es: testen, lernen, anpassen. Sie werden nicht alles sofort richtig machen, aber mit einer Kultur der ständigen Verbesserung werden Sie und Ihr Team die KI erfolgreich im Bankwesen etablieren. Seien Sie mutig und nutzen Sie die KI, um nicht nur auf Veränderungen zu reagieren, sondern diese aktiv mitzugestalten! Die generative künstliche Intelligenz im Finanzsektor ist kein Ersatz, sondern eine Bereicherung menschlicher Kompetenzen, die Türen zu neuen Geschäftsmöglichkeiten öffnet. Angesichts der rasanten Innovationsentwicklung ist es für Finanzinstitute ratsam, sich zeitig mit den neuen Technologien und Strategien auseinanderzusetzen. So gestalten Sie den unaufhaltsamen Wandel aktiv mit, anstatt später möglicherweise zu spät nur darauf zu reagieren.

Für große Veränderungen im Prozess ist ein professionelles Change Management wichtig. So gelingt der Übergang zur Arbeit mit KI schneller und erfolgreicher.

Trends und Innovationen – KI in der Zukunft

In der Zukunft werden KI und andere innovative Technologien die Finanzbranche weiterhin transformieren. Zu den möglichen Trends gehören die verstärkte Nutzung von Blockchain in der Bankeninfrastruktur, die Entwicklung von digitalen Währungen durch Zentralbanken und die Integration von KI in den Bereich des quantitativen Handels. Wir sind gespannt , wie sich die Finanzbranche weiterentwickelt und wie KI dabei eine Schlüsselrolle spielt. 

Mit der richtigen Strategie und den richtigen Technologiepartner:innen wie Salesforce können Banken ihre Effizienz steigern, das Kund:innenerlebnis verbessern und gleichzeitig Compliance und Ethik sicherstellen. Die Fortschritte in der KI werden zweifellos neue Möglichkeiten und Herausforderungen für Banken schaffen, die sich schnell anpassen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ihren Kund:innen erstklassige Dienstleistungen anzubieten.