KI im Finanzwesen: Revolutionierung der Zukunft des Finanzmanagements

KI im Finanzwesen verstehen

Volodymyr Shchegel, VP of Engineering bei Clario, erklärt das so,

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen (ML) fällt unter die umfassendere Kategorie der künstlichen Intelligenz (KI) und ermöglicht es Computern, ohne direkte Programmierung Wissen aus Daten zu gewinnen. Im Finanzwesen können ML-Techniken wie Regression, Random Forests und neuronale Netze Muster in Daten erkennen, um Prozesse zu automatisieren oder Vorhersagen über Risiken, Preise, Betrug und mehr zu treffen.

Deep Learning

Deep Learning (DL) ist eine sehr spezielle ML-Technik, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze verwendet. Die zusätzliche Tiefe ermöglicht das Lernen aus riesigen Datensätzen, wie z.B. Finanztransaktionshistorien. DL treibt viele Innovationen in Bereichen wie Kreditwürdigkeitsprüfung, algorithmischer Handel, Chatbots und auch Geldwäschebekämpfung voran.

Natürliche Sprachverarbeitung

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) befasst sich mit dem Verständnis menschlicher Sprachen. Im Finanzwesen analysiert NLP Gewinnmitteilungen, Nachrichten, Vorschriften, Kundenfragen und andere Texte, um Prozesse zu automatisieren oder Erkenntnisse über Risiken, Stimmungen, die Einhaltung von Gesetzen und mehr zu gewinnen.

Computer Vision

Computer Vision (CV) ermöglicht es Computern, alle digitalen Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Im Finanzwesen werden Lebensläufe für Aufgaben wie die Bearbeitung von Schecks, die Überwachung von Sachwerten, die Analyse von Gesichtsausdrücken und mehr eingesetzt, um Betrug zu bekämpfen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch die Automatisierung alltäglicher Aufgaben und die Aufdeckung verborgener Muster verspricht KI viele Effizienzsteigerungen und neue Möglichkeiten für Finanzinstitute, die ihre Kunden besser bedienen wollen.

Anwendungen von KI in Finanzdienstleistungen

Künstliche Intelligenz verändert die Bankprozesse rapide und macht sie viel effizienter und kostengünstiger. Durch die Untersuchung riesiger Datensätze können KI-Algorithmen manuelle Aufgaben automatisieren, sodass sich die Beschäftigten auf höherwertige Arbeiten konzentrieren können.

So erledigen KI-Chatbots heute viele Routineanfragen im Kundenservice zu Kontoständen, Zahlungen usw. Das verbessert die Reaktionszeiten erheblich und entlastet die Mitarbeiter des Callcenters.

KI verbessert auch die Aufdeckung und Prävention von Betrug. Durch die Nutzung von Daten im Finanzwesen können maschinelle Lernmodelle Millionen von Transaktionen analysieren, um subtile Muster, die auf Betrug hindeuten, schneller und genauer zu erkennen als Menschen. Banken nutzen diese Analysen, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen und so Betrugsverluste zu verringern.

In diesem Zusammenhang kann die digitale Identität dazu beitragen, KI-basierten Betrug einzudämmen, indem sie eine zusätzliche Verifizierungsebene bietet, die sicherstellt, dass Finanztransaktionen und -dienstleistungen nur von rechtmäßigen Nutzern in Anspruch genommen werden.

Puneet Gogia, Gründer von Excel Champs, fügt hinzu,

Banken nutzen KI auch, um ihren Kunden personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage ihrer Transaktionshistorie und ihres Ausgabeverhaltens zu geben. Das verbessert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern auch die Konversionsraten.

Durch die Analyse des Finanzverhaltens und der Präferenzen eines Kunden kann KI zum Beispiel die günstigsten CD-Zinsen vorschlagen, die mit den Sparzielen des Kunden übereinstimmen, und so sicherstellen, dass der Kunde die bestmögliche Rendite für seine Einlagen erhält.

Der Einfluss von KI auf Finanzanalyse und Risikomanagement

Künstliche Intelligenz verändert auch das Risikomanagement und die Compliance in der Finanzbranche. Da KI-Systeme riesige Datenmengen schneller als Menschen verarbeiten, können sie Risiken und betrügerische Aktivitäten aufdecken, die sonst vielleicht unbemerkt bleiben würden.

Hier wird die Bedeutung von ML-Anwendungen im Finanzbereich deutlich, da maschinelle Lernmodelle besonders gut komplexe Datensätze analysieren können, um Risikobewertungen und Finanzanalysen zu verbessern.

KI-Tools werden zum Beispiel für die Überprüfung der Kundenidentität (Know-Your-Customer, KYC) und die Überwachung der Geldwäsche (Anti-Money Laundering, AML) eingesetzt. Durch die Analyse von Kundendaten, Transaktionsmustern und Verbindungen zu potenziell risikobehafteten Unternehmen können diese Systeme verdächtige Aktivitäten zur weiteren Überprüfung hervorheben.

Das sorgt für mehr Effizienz und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass illegale Gelder durchgelassen werden. KI-gestützte Überwachung kann auch bei der Einhaltung von Vorschriften helfen, indem sie die Geschäfte markiert, die gegen bestimmte Regeln verstoßen könnten.

KI ermöglicht auch eine differenziertere Finanzanalyse und Risikomodelle. Indem sie Zusammenhänge in riesigen Datensätzen erkennen, die für den Menschen nicht wahrnehmbar sind, können KI-Systeme bessere vorausschauende Analysen, Szenarienplanung und auch Risikobewertungen ermöglichen. Das führt zu fundierten Entscheidungen bei Investitionen, Kreditvergabe, Versicherungsverträgen und vielem mehr.

Die Anwendung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen erstreckt sich auch auf die Verbesserung der Sicherheit digitaler Finanztransaktionen, insbesondere im schnell wachsenden Bereich der dezentralen Finanzen (DeFi).

Mit Hilfe von Smart-Contract-Audits kann KI den Code von Smart Contracts untersuchen, um Schwachstellen zu erkennen und Betrug zu verhindern, was ihre entscheidende Rolle beim Schutz vor ausgeklügelter Finanzkriminalität unterstreicht.

Die Vorteile von KI in Finanzdienstleistungen

Künstliche Intelligenz verändert die Abläufe und verbessert das Kundenerlebnis in der Finanzdienstleistungsbranche.

Auf der operativen Seite rationalisiert KI die Prozesse und senkt die Kosten durch Automatisierung. Bei der robotergestützten Prozessautomatisierung werden zum Beispiel Software-Bots eingesetzt, um sich wiederholende Aufgaben wie die Kreditbearbeitung und das Forderungsmanagement zu erledigen. Dadurch werden diese Prozesse nicht nur beschleunigt, sondern auch menschliche Fehler reduziert.

KI analysiert auch riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die für Menschen allein unmöglich zu erkennen wären. Banken nutzen KI-Algorithmen, um Marktdaten und Nachrichten schnell zu analysieren und nutzen auch soziale Medien, um Investitionsentscheidungen und Handelsstrategien zu steuern. Außerdem nutzen Versicherungsunternehmen KI, um das Risiko besser vorherzusagen, Betrug früher zu erkennen und genauere Prämien festzulegen.

Robert Kaskel, Chief People Officer bei Checkr, erklärt,

Durch die Rationalisierung der Back-Office-Abläufe und die Verbesserung des Kundenerlebnisses an der Kundenfront ermöglicht die KI den Finanzinstituten erhebliche Kosteneinsparungen und verbessert gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Finanzwesen

Der Einsatz von KI-Systemen in der hochgradig regulierten Finanzbranche stellt viele bedeutende logistische und Compliance-Herausforderungen dar. Finanzinstitute müssen KI-Projekte sorgfältig verwalten, um Datenqualität, Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

KI-Systeme müssen die Finanzvorschriften einhalten, die alles von Kreditentscheidungen bis zur Handelsüberwachung regeln. Die Anforderungen an die Aufzeichnungen und Musterdokumentation zum Nachweis der Einhaltung der Vorschriften sind mit einem enormen Aufwand verbunden.

Die Unternehmen müssen außerdem Verfahren für das Modellrisikomanagement einführen, um die Leistung des KI-Systems zu überwachen, Verzerrungen zu erkennen und unbeabsichtigte Modellergebnisse zu steuern.

Die Speicher- und Recheninfrastruktur für KI-Workloads mit riesigen Datenmengen und intensivem Modelltraining kann sehr teuer sein. Viele Finanzinstitute entscheiden sich für eine Cloud-Infrastruktur, aber die strengen regulatorischen Anforderungen an die Datensicherheit und den Aufenthaltsort stellen Hindernisse für die Einführung der Cloud dar. Unternehmen können auch Schwierigkeiten haben, moderne KI-Tools in bestehende IT-Systeme zu integrieren.

Javier Muniz, CTO bei LLC Attorney, sagt,

Ethische Überlegungen und Befangenheit

Die Integration von KI in die Finanzwelt bringt erhebliche ethische Überlegungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Voreingenommenheit und Fairness. KI-Systeme können unbeabsichtigt bestehende Verzerrungen in den Trainingsdaten aufrechterhalten oder sogar noch verstärken. Wenn zum Beispiel historische Kreditvergabedaten Vorurteile gegenüber bestimmten demografischen Gruppen widerspiegeln, könnte ein auf diesen Daten trainiertes KI-Modell diese Gruppen weiterhin benachteiligen.

Um diese Probleme zu lösen, setzen Finanzinstitute Techniken des maschinellen Lernens ein, die auf Fairness ausgerichtet sind. Diese Methoden sollen sicherstellen, dass sich KI-Entscheidungen nicht unverhältnismäßig auf eine bestimmte Gruppe auswirken. Außerdem richten Organisationen Ethikausschüsse ein und ergreifen Transparenzmaßnahmen, um KI-Entscheidungsprozesse verständlicher und nachvollziehbarer zu machen.

Der Bedarf an KI-Fähigkeiten im Finanzwesen 

Wir haben in diesem Artikel gesehen, dass künstliche Intelligenz für die Finanzbranche eine Reihe von Chancen und Herausforderungen mit sich bringt. Für diejenigen, die in diesem Sektor arbeiten, ist es wichtig, dass sie die richtigen Fähigkeiten entwickeln, um mit den rasanten Veränderungen umzugehen, die sich am Horizont abzeichnen. 

Finanzinstitute sind bei der Risikobewertung, Marktanalyse und Entscheidungsfindung stark auf Daten angewiesen. KI kann einzigartige Werkzeuge bieten, die es den Fachleuten in deinem Team ermöglichen, Erkenntnisse zu gewinnen und Prozesse zu automatisieren, die die Effizienz und Genauigkeit verbessern.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Finanzunternehmen ihre Teams mit den notwendigen Daten- und KI-Fähigkeiten ausstatten. Das DataCamp for Business ist ein idealer Partner für dieses Vorhaben. Es bietet maßgeschneiderte Schulungslösungen, die Finanzteams in die Lage versetzen, die Werkzeuge und Techniken zu beherrschen, die sie brauchen, um KI effektiv zu nutzen.

Das DataCamp bietet:

• Maßgeschneiderte Lernpfade: Der Schwerpunkt liegt auf grundlegenden KI- und Datenkenntnissen für das Finanzwesen, z. B. prädiktive Modellierung, algorithmischer Handel und Betrugserkennung.
• Praktische Erfahrung: Praktische Übungen und Projekte, die sicherstellen, dass dein Team seine Fähigkeiten sofort anwenden kann.
• Aufschlussreiche Analysen: Lernpfad, um die Ausbildung an deinen strategischen Zielen auszurichten.

In einer Branche, in der Daten ein wichtiges Gut sind, ist ein gut geschultes Team nicht nur von Vorteil, sondern unerlässlich. 

Die Zukunft der KI im Finanzwesen

Viele Experten sagen voraus, dass KI die Finanzbranche in den kommenden Jahren weiter revolutionieren wird. Wir werden wahrscheinlich erleben, dass KI auf viele komplexe Arten eingesetzt wird, um Daten zu analysieren, Muster und Erkenntnisse zu erkennen, Prozesse zu automatisieren und viele Empfehlungen zu geben.

Bei Investitionen und im Handel kann KI so weit fortgeschritten sein, dass sie sehr genaue Marktvorhersagen machen und ausgeklügelte Handelsstrategien ausführen kann. Dies könnte es den Unternehmen ermöglichen, ihre Investitionen und auch ihre Rendite zu optimieren. Da KI jedoch immer mehr finanzielle Entscheidungen trifft, ist eine angemessene Governance sehr wichtig.

Für Banken wird KI dabei helfen, ihre Kunden durch Datenanalyse besser zu verstehen, was einen personalisierten Service ermöglicht. Chatbots und Robo-Advisors werden bereits für den Kundenservice und die Finanzplanung eingesetzt, aber die Technologie wird immer fortschrittlicher und auch menschenähnlicher werden. Außerdem können wir bedeutende Fortschritte erwarten, wie die Integration von KI-gestützten Lösungen in digitale Geldbörsen für Banken.

Viele manuelle Prozesse wie die Bewertung von Kreditanträgen und die Erkennung von Betrug werden mit komplexen KI-Systemen automatisiert werden. Die menschliche Aufsicht und Führung wird jedoch entscheidend bleiben.

KI verändert auch die Bewertung von Finanzrisiken und die Regulierung. Maschinelles Lernen kann alternative Daten analysieren und Risiken oder Ereignisse erkennen, die Menschen übersehen können. KI kann die Aufsichtsbehörden bei der Überwachung unterstützen, wobei die Erklärung und Transparenz der KI-Systeme für die Rechenschaftspflicht sehr wichtig ist.

Andererseits nutzen Kriminelle bereits KI, um Schwachstellen auszunutzen, weshalb die Finanzbranche weiterhin sehr wachsam sein muss.

Insgesamt betonen Experten, dass KI zwar viele Vorteile in Bezug auf Effizienz, Einblicke und Innovation mit sich bringt, es aber wichtig ist, die menschliche Beteiligung im Finanzwesen beizubehalten. Es werden hybride Intelligenzsysteme benötigt, die KI mit menschlichem Fachwissen, Ethik und Emotionen kombinieren. Die Zukunft des Finanzwesens liegt in dieser Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Auswirkungen auf die Beschäftigung

Die Integration von KI in den Finanzsektor verändert den Arbeitsmarkt. Während KI Routine- und sich wiederholende Aufgaben automatisiert, schafft sie auch Möglichkeiten für neue Aufgaben, die fortgeschrittene analytische und technische Fähigkeiten erfordern.

Aufstrebende Rollen

• KI-Spezialisten: Fachkräfte mit Kenntnissen in KI und maschinellem Lernen sind sehr gefragt, um KI-Systeme zu entwickeln und zu warten.
• Datenwissenschaftler/innen: Der Bedarf an Datenwissenschaftlern, die komplexe Daten interpretieren und Modelle erstellen können, wächst.
• Ethikbeauftragte: In dem Maße, wie die KI-Ethik in den Mittelpunkt rückt, entstehen Funktionen, die ethische KI-Praktiken sicherstellen sollen.

Wechselnde Rollen

• Finanzanalysten: Da KI datenintensive Aufgaben übernimmt, konzentrieren sich Finanzanalysten jetzt mehr auf die strategische Entscheidungsfindung und die Interpretation von KI-generierten Erkenntnissen.
• Kundenbetreuer/innen: Während KI-Chatbots Routineanfragen bearbeiten, sind menschliche Vertreter/innen mit der Bearbeitung komplexerer Kundenprobleme betraut.

Die Umstellung auf KI erfordert eine Konzentration auf die Aus- und Weiterbildung der Arbeitskräfte, um sicherzustellen, dass die Beschäftigten in dieser neuen technologischen Landschaft erfolgreich sein können.

Fazit

Wie wir gesehen haben, wird künstliche Intelligenz viele Aspekte des Finanzsektors verändern, vom Bankwesen über Investitionen bis hin zu Versicherungen. KI und maschinelles Lernen versprechen, das Finanzwesen effizienter und zugänglicher zu machen und auch weniger anfällig für menschliche Fehler oder Verzerrungen. Doch wie bei allen sich schnell verändernden Technologien gibt es auch bei der KI viele neue Herausforderungen und Bedenken.

Regulierung, Ethik und Veränderungen in der Belegschaft sind wichtige Themen, mit denen wir uns in Zukunft auseinandersetzen müssen. Regierungen und Aufsichtsbehörden müssen einen schmalen Grat beschreiten, um Innovationen zu fördern und gleichzeitig die Verbraucher vor möglichem Missbrauch oder unbeabsichtigten Folgen zu schützen.

Die Finanzbranche wird auch die Qualitätssicherung und Erklärbarkeit komplexer maschineller Lernmodelle entwickeln müssen, um Vertrauen bei den Endnutzern aufzubauen.

Im Großen und Ganzen verspricht KI jedoch immense Vorteile für die Finanzindustrie und auch für die Gesellschaft insgesamt, wenn die richtigen politischen Rahmenbedingungen geschaffen werden können. Die Verbraucherinnen und Verbraucher könnten von einer genaueren Risikoprüfung, einer personalisierten Vermögensverwaltung und auch von der Betrugserkennung profitieren.

Mit KI beginnt ein neues und sehr spannendes Kapitel für die Finanzbranche. Um sein volles Potenzial auszuschöpfen und gleichzeitig die Risiken und Übergangskosten zu bewältigen, bedarf es jedoch koordinierter Anstrengungen von Politik, Unternehmen, Zivilgesellschaft und auch Verbrauchern im nächsten Jahrzehnt und darüber hinaus.

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• Maximiere deinen Umsatz, indem du maschinelles Lernen nutzt, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.
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