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Daten effektiver nutzen Wie künstliche Intelligenz Banken verändert

Computerbildschirm: Auch in der Finanzbranche geht es vermehrt darum, Daten effektiver zu nutzen.
Computerbildschirm: Auch in der Finanzbranche geht es vermehrt darum, Daten effektiver zu nutzen. | Foto: Pixabay

In künstliche Intelligenz (KI) wird von den Unternehmen immer mehr investiert - laut der International Data Corporation (IDC) stiegen die Ausgaben für KI und Cognitive Computing in den vergangenen zwölf Monaten weltweit um mehr als 50 Prozent auf geschätzte 19,1 Milliarden US-Dollar. 

Der Finanzdienstleistungssektor ist derzeit führend bei Investitionen in künstliche Intelligenz, wobei der Schwerpunkt auf Echtzeit-Transaktionsanalysen, intelligenter Betrugserkennung, algorithmischem Handel und KI-verwalteten Fonds liegt. Banken und Finanzinstitute beginnen, das inhärente Potenzial von KI zu erkennen, insbesondere wenn es darum geht, neue Geschäftsfelder durch bessere und individuellere Kundendienstleistungen zu erschließen.

Xavier Guerin, Datastax

Unterschiedliche Technologien

Der eigentliche Reiz künstlicher Intelligenz liegt darin, dass die Technologie weit über die Grenzen des traditionellen „Rechnens” hinausgeht und in die Bereiche des Verstehens und Extrahierens von Mehrwert aus den riesigen heutigen Datenmengen hineinreicht.

Beispielsweise spricht die australische Macquarie Bank über die Schaffung von Kontrolle und Vorhersagen als Teil der KI-basierten digitalen Banking-Plattform der Bank. Dazu gehört die Bereitstellung von Informationen für einzelne Kunden über ihre Konten und die Verwendung von Analysen, um der Bank einen besseren Einblick in die Kunden zu geben. Bei KI geht es nicht nur um intelligente Automatisierung - es geht um die Erkenntnisse, die aus der Analyse von Daten resultieren.

Einsparpotenzial ist enorm

Mit Hilfe von maschinellem Lernen haben Computer die Möglichkeit Daten zu sammeln und zu „lernen“ wie eine Aufgabe effektiver erledigt werden kann. Auf diese Weise lässt sich im Bankenwesen beispielsweise der Zeitaufwand für die Bearbeitung von Kreditverträgen enorm reduzieren – von unzähligen Stunden auf nur noch Sekunden. Nur ein Blick auf die unzähligen unterschiedlichen Prozesse in den Banken, die von der Automatisierung profitieren können, zeigt, dass das Einsparungspotenzial durch künstliche Intelligenz enorm ist.

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Die meisten Bankgeschäfte sind jedoch kontextabhängig. Kunden können mehrere Konten haben oder verschiedene Services in Anspruch nehmen – für viele Banken ist es nicht leicht sich ein vollständiges Bild von ihren Kunden zu machen. Für die Kunden ist das Gefühl, dass ihre Bank nicht auf ihre Bedürfnisse eingeht einer der Hauptgründe für Unzufriedenheit. Der Grund, warum Banken es bisher nicht geschafft haben, umfassende Kundenansichten aufzubauen, liegt nicht an fehlenden Daten. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten effektiv und über verschiedene Silos hinweg zu verwalten.

Zusammenhängende Angebote

Die effektive Nutzung von Daten - basierend auf neuen Technologien wie beispielsweise Graphen-Analyse - ist ein erster Schritt zur Bereitstellung von neuen zusammenhängenden Angeboten. Mit diesem verbesserten Verständnis der Kunden ist es dann möglich, zu untersuchen, wie künstliche Intelligenz angewendet werden kann, um das Verhalten und die Erwartungen der Kunden zu verstehen. Die Einführung von EU-Richtlinien wie PSD2 oder auch Open Banking bedeutet, dass die Banken Kontodaten untereinander und mit Dritten austauschen müssen. Dies sollte es auch vereinfachen, ein umfassendes Bild von jedem Kunden auf der Grundlage seiner tatsächlichen Aktivitäten und Geschichte zu erstellen.

Muster im Kundenverhalten

Genau hier wird künstliche Intelligenz besonders interessant. Durch das Erkennen von Mustern im Kundenverhalten auf der Grundlage der von ihnen erzeugten Daten können Banken mehr Empfehlungen an Kunden aussprechen, die tatsächlich ihren Bedürfnissen entsprechen. Indem man sich anschaut, was einem Kunden zu einem ganz bestimmten Zeitpunkt geschieht (anstatt über das mögliche Verhalten einer ganzen Zielgruppe nachzudenken und was für diese nützlich sein könnte) können Banken ihre Serviceangebote effizienter gestalten und verbessern die Erfolgsaussichten signifikant. Zweitens lassen sich durch Automatisierung und künstliche Intelligenz weitere Angebote identifizieren, von denen Kunden profitieren können. Und nicht zuletzt lässt sich auch die Nutzung dieser Angebote vereinfachen.

Es ist um ein vielfaches wahrscheinlicher, dass ein Kunde einen Service oder ein Angebot erneut nutzt, welches einfach zu bedienen und wirklich hilfreich ist. Die Vorteile der KI liegen auf der Hand. Nichtsdestotrotz müssen sich die Banken, die künstliche Intelligenz stärker einbinden wollen, auch mit den zugrundeliegenden Technologien - die die dies erst ermöglichen - mehr Aufmerksamkeit schenken.

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