5 praktische Anwendungsfälle von AI in Finanzdienstleistungen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Finanzdienstleistungsbranche und ermöglicht es Instituten, effizienter zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Von der Rationalisierung von Abläufen bis zur Risikominderung hat sich KI zu einem Eckpfeiler der Innovation im Finanzwesen entwickelt. Ihre Anwendungen erstrecken sich über ein breites Spektrum von Bereichen und helfen Unternehmen, schnell und präzise auf Herausforderungen und Chancen zu reagieren. In diesem Blogbeitrag der der Frankfurt School of Finance & Management stellen wir fünf praktische Anwendungsfälle von KI vor, die diesen Wandel bereits heute vorantreiben.

Anwendungsfall 1: Kreditrisikoanalyse für intelligentere Kreditentscheidungen

KI revolutioniert die Art und Weise, wie Finanzinstitute das Kreditrisiko bewerten, und macht Kreditentscheidungen intelligenter und zuverlässiger. Herkömmliche Kredit-Scoring-Methoden stützen sich häufig auf begrenzte Daten, wie z. B. die Kredithistorie, die möglicherweise kein vollständiges Bild der finanziellen Gesundheit eines Kreditnehmers vermitteln.

KI-gestützte Systeme analysieren verschiedene Datenquellen, darunter Transaktionsverhalten, Ausgabenmuster und sogar nicht-traditionelle Indikatoren wie Aktivitäten in sozialen Medien. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Finanzinstituten, die Kreditwürdigkeit umfassender zu bewerten, was zu schnelleren Kreditgenehmigungen und geringeren Ausfallquoten führt. Darüber hinaus hilft KI den Kreditgebern dabei, unterversorgte Märkte zu identifizieren, indem sie Risiken detaillierter bewertet, was letztlich die Kundenerfahrung verbessert und den Zugang zu Krediten erweitert.

Anwendungsfall 2: Betrugserkennung und -prävention durch maschinelles Lernen

Betrug ist nach wie vor eine große Herausforderung im Finanzsektor, und KI ist zu einem wichtigen Instrument für die Betrugsbekämpfung geworden. Algorithmen des maschinellen Lernens können ungewöhnliche Muster und Anomalien in Echtzeit erkennen und potenziell betrügerische Aktivitäten aufdecken, bevor sie eskalieren. KI-Systeme analysieren beispielsweise riesige Mengen von Transaktionsdaten, um Ungereimtheiten wie unberechtigte Transaktionen oder Kontoübernahmen zu erkennen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die sich auf vordefinierte Regeln stützen, passen sich die Modelle des maschinellen Lernens kontinuierlich an neue Bedrohungen an und sind daher effektiver bei der Erkennung neuer Betrugstaktiken. Dadurch werden nicht nur finanzielle Verluste minimiert, sondern auch das Vertrauen der Kunden gestärkt, da robuste Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind.

Anwendungsfall 3: Robo-Advisors für personalisierte Anlagestrategien

Robo-Advisors haben den Zugang zur Finanzberatung demokratisiert und bieten einem breiten Publikum personalisierte Anlagestrategien. Diese KI-gestützten Plattformen analysieren die Daten der Nutzer, einschließlich finanzieller Ziele, Risikotoleranz und Marktbedingungen, um maßgeschneiderte Anlagepläne zu erstellen.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen bieten Robo-Advisors ein datengesteuertes Portfoliomanagement zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Berater. Sie ermöglichen Privatanlegern den Zugang zu qualitativ hochwertiger Beratung, die früher nur vermögenden Privatpersonen vorbehalten war. Darüber hinaus gewährleisten sie durch ihre Fähigkeit, Portfolios kontinuierlich zu überwachen und anzupassen, eine optimale Leistung und helfen den Nutzern, ihre finanziellen Ziele effizienter zu erreichen.

Anwendungsfall 4: Automatisierung der Einhaltung von Regulierungsstandards

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist für Finanzinstitute ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess. KI rationalisiert diese Bemühungen durch die Automatisierung von Aufgaben wie Transaktionsüberwachung, Berichterstattung und Betrugsprävention. KI-gestützte Regulierungstechnologien (RegTech) analysieren Transaktionsdaten in Echtzeit, um potenzielle Compliance-Verstöße zu erkennen. Außerdem erstellen sie genaue Berichte, die den Anforderungen von Regelwerken wie GDPR und Anti-Geldwäsche-Vorschriften entsprechen. Durch die Reduzierung manueller Fehler und die Verbesserung der Effizienz hilft KI den Unternehmen, den sich entwickelnden regulatorischen Anforderungen voraus zu sein und gleichzeitig die Betriebskosten zu senken.

Anwendungsfall 5: Chatbots und Automatisierung des Kundendienstes

KI-gesteuerte Chatbots sind zu einem festen Bestandteil des Kundendienstes in der Finanzbranche geworden. Diese intelligenten Systeme bieten sofortige, personalisierte Unterstützung für Kunden, indem sie Fragen beantworten, Anfragen bearbeiten und Probleme mit minimalem menschlichem Eingreifen lösen.

Chatbots übernehmen eine breite Palette von Aufgaben, von der Beantwortung häufig gestellter Fragen bis hin zur Unterstützung bei der Kontoverwaltung. Wenn komplexere Probleme auftreten, leiten sie die Angelegenheit nahtlos

nahtlos an menschliche Agenten weiter, um einen reibungslosen Kundenkontakt zu gewährleisten. Durch die Verkürzung der Antwortzeiten und den Betrieb rund um die Uhr verbessern KI-gestützte Chatbots die betriebliche Effizienz von Finanzinstituten.

Schlussfolgerung: Diese Anwendungsfälle als Wettbewerbsvorteil nutzen

Die fünf hier skizzierten Anwendungsfälle zeigen das transformative Potenzial von KI bei Finanzdienstleistungen. Indem sie intelligentere Kreditentscheidungen ermöglicht, die Betrugsprävention verbessert, die Einhaltung von Vorschriften automatisiert, personalisierte Anlagestrategien bereitstellt und den Kundenservice verbessert, verschafft KI den Unternehmen, die sie einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil.

Mit der weiteren Entwicklung der KI haben Finanzinstitute die Möglichkeit, ihre breiteren Anwendungsmöglichkeiten zu erforschen und langfristiges Wachstum zu erschließen. Durch den durchdachten Einsatz dieser Technologien können Unternehmen nicht nur aktuelle Herausforderungen bewältigen, sondern sich auch als Marktführer in einer zunehmend KI-gesteuerten Finanzlandschaft positionieren. Für Fachleute, die ihr Verständnis für diese Trends vertiefen und praktische Fähigkeiten erwerben möchten, bietet der Zertifikatskurs KI im Finanzwesen an der Frankfurt School of Finance & Management eine umfassende Lernerfahrung, die die Teilnehmer darauf vorbereitet, in der KI-gesteuerten Zukunft des Finanzwesens führend zu sein.

Text- und Bild-Quelle: blog.frankfurt-school.de