Weniger Betrug, besserer Kundenservice und höhere Effizienz: KI bringt die Banking-Transformation

Anlässlich des Intel AI Summit 2017 befassen wir uns näher mit der Informationstechnik, die zur Bewältigung wichtiger geschäftlicher Herausforderungen in der Finanzwelt beitragen wird

Das Wichtigste im Überblick

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    KI ist auf dem besten Weg, mitzuhelfen, Betrügereien aufzudecken, das Engagement der Kunden zu steigern und interne Effizienzen in der Welt der Banken zu verbessern.

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    72 Prozent der Finanzprofis sehen ein starkes Potenzial der KI für die Beseitigung von Ineffizienzen bei Bezahlvorgängen.1

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    In einem Pilotprojekt hat Intels Saffron-Natural-Intelligence-Plattform nur zehn Stunden benötigt, um einem Versicherer zu helfen, einen Betrügerring aufzudecken, der das Unternehmen 2 Mio. USD im Jahr kostete.

Angetrieben durch den technischen Fortschritt entsprechend dem Moore'schen Gesetz, entwickeln sich die Bereiche künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netzwerke in phänomenalem Tempo. Bei Intels Artificial Intelligence Summit in London am 29. März 2017 boten KI-Experten den Teilnehmern Einblicke, wie diese kognitiven Plattformen ganze Branchen durch das Aufspüren von Trends, neue Erkenntnisse und die Bereitstellung neuer Dienste verändern können.

Es ist keine Überraschung, dass die Finanzindustrie, die schon vielfach sehr früh neue Techniken übernahm, sich als eine der ersten Branchen mit KI befasst. Lösungen der nächsten Generation, wie die Intel® Nervana™ Plattform für Deep Learning und die Intel Saffron Natural Intelligence Plattform, wurden bereits von verschiedenen Institutionen erfolgreich erprobt, die diese Technologie angewandt haben, um einige der drängendsten Herausforderungen der Branche zu meistern. Nachfolgend betrachten wir einige davon:

Angetrieben durch den technischen Fortschritt entsprechend dem Moore'schen Gesetz, entwickeln sich die Bereiche künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netzwerke in phänomenalem Tempo. Bei Intels Artificial Intelligence Summit in London am 29. März 2017 boten KI-Experten den Teilnehmern Einblicke, wie diese kognitiven Plattformen ganze Branchen durch das Aufspüren von Trends, neue Erkenntnisse und die Bereitstellung neuer Dienste verändern können.

Es ist keine Überraschung, dass die Finanzindustrie, die schon vielfach sehr früh neue Techniken übernahm, sich als eine der ersten Branchen mit KI befasst. Lösungen der nächsten Generation, wie die Intel® Nervana™ Plattform für Deep Learning und die Intel Saffron Natural Intelligence Plattform, wurden bereits von verschiedenen Instituten erfolgreich erprobt, die diese Technologie angewandt haben, um einige der drängendsten Herausforderungen der Branche zu meistern. Nachfolgend betrachten wir einige davon:

„KI wird in jedem einzelnen Bereich der Finanzdienste genutzt werden“

Behebung der Compliance-Problematik

Governance, Risikomanagement und Compliance (GRC) sind ein primärer Schwerpunkt der Finanzinstitute. Die großen Banken stecken üblicherweise 15 bis 20 Prozent ihres Umsatzes in ihre Bemühungen, den Compliance-Anforderungen gerecht zu werden. Das ist allerdings keine Gewähr dafür, dass Betrugsfälle zurückgehen und viele Institute haben Probleme damit, strengen Richtlinien zu folgen und müssen Sanktionen erleiden. Erst kürzlich hat die Deutsche Bank* eine Strafe von 500 Mio. GBP durch Behörden in den USA und Großbritannien in Kauf nehmen müssen, nachdem sie beschuldigt wurde, Fehler bei der korrekten Einhaltung des Geldwäschegesetzes begangen zu haben, was dazu führte, dass 10 Mrd. USD gewaschenen Geldes auf den Markt kamen.

Im Bereich der Betrugsprävention kann die KI einen großen Unterschied ausmachen. Durch die Verknüpfung der Punkte von verschiedenen Datenquellen sind kognitive Systeme in der Lage, zuvor nicht gekannte Muster zu erkennen und gestatten es deshalb den Banken, entsprechend zu reagieren. Dies ist auf verschiedene Arten möglich. So kann die Intel Nervana Plattform beispielsweise Daten bei Kundentransaktionen mit Informationen der US-Börsenaufsichtsbehörde SEC abgleichen und Websites, Newsfeeds und sogar Satellitenbilder analysieren. Dadurch kann Nervana kausale Zusammenhänge finden und neuronale Netzwerkmodelle bilden, die umfassende Datenanalysen durchführen und betrügerische Machenschaften erkennen, die sonst mit den herkömmlichen Methoden nicht erkannt würden.

Die Finanzinstitute nutzen auch die leistungsstarke Datenanalyse der Intel Saffron Natural Intelligence Plattform. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen ist bei Saffron keine Datenmodellierung oder Schulung erforderlich und die Lösung lässt sich leicht in bereits vorhandene Anwendungen, Prozesse und Workflows integrieren. Durch die Vereinheitlichung von strukturierten und unstrukturierten Datenquellen können praktisch sofort präzise Vorhersagen gemacht und Erkenntnisse gewonnen werden. So schaffte es Saffron beispielsweise bei einem Probelauf für ein Versicherungsunternehmen, 100 000 Anträge in zehn Stunden zu überprüfen und einen unbekannten Betrügerring aufzudecken, durch den das Unternehmen 2 Mio. USD im Jahr verlor. 

Data-Mining verbessert die Interaktion mit Kunden

Die heutigen Kunden erwarten nicht nur sofortige Transaktionen, sondern auch innovative Dienste, wie Mobile-Banking, integrierte Budgetierungs-Tools und biometrische Authentifizierung. Dies hat zum Auftreten von „Fintech“-Akteuren (Finanztechnologie) geführt, die die Cloud-Infrastruktur dazu benutzen, Verbrauchern einzigartige Dienste anzubieten.

Um auf das Wachstum der Start-ups zu reagieren, haben die Banken nach Wegen gesucht, eine umfassende „360-Grad-Ansicht“ der Kundschaft zu erhalten, damit sie die Dienste anbieten können, nach denen die Kunden Ausschau halten. Informationen aus nicht herkömmlichen Quellen, wie beispielsweise aus sozialen Medien, E-Mails und Browserverläufen, werden wichtig dafür herauszufinden, was die Kunden sich wünschen. In einem Pilotprojekt verbesserte Saffron die Trefferquote eines Finanzinstituts bei Produktempfehlungen in 160 verschiedenen Kategorien und bei 8000 angebotenen Diensten um siebzig Prozent. Dies wurde in einem Zeitraum von zehn Wochen erreicht und ist tatsächlich beeindruckend, wenn man berücksichtigt, dass herkömmliche Modellierungstechniken bei weniger genauen Resultaten 18 Monate benötigt hätten.

Verbesserte Effizienz in allen Geschäftsbereichen

Laut einer Recherche von Deloitte* müssen Banken weg vom akquisitorischen Wachstum kommen und sich stattdessen auf ihr Kerngeschäft konzentrieren und die interne Effizienz verbessern. Einer der wichtigsten Bereiche, in denen KI einen wesentlichen Unterschied bewirken kann, ist die Software-Entwicklung. Erste Ergebnisse weisen darauf hin, dass Finanzinstitute ihre Geschäftseffizienz um 10 bis 15 Prozent verbessern können, wenn sie Saffron nutzen, um die Softwaretests zu beschleunigen. Die Plattform kann auch in Verkaufs- und Personalabteilungen eingesetzt werden, um damit die Schulung zu verbessern und Nachwuchskräfte zu gewinnen.

Natürlich beschränken sich die Anwendungsmöglichkeiten der KI nicht nur auf die Verbesserung der Effizienz hinter den Kulissen, sie kann auch dazu genutzt werden, den Mitarbeitern einen grundlegenden Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Bereits heute verwendet ein großes Finanzinstitut Intel Nervana, um täglich Zusammenfassungen von mehr als 30 000 Dokumenten zu erstellen. Das Verdichten der wichtigsten Punkte aus E-Mails, internen Berichten, Finanznachrichten und weiteren Quellen verschafft den Portfolio-Managern einen besseren Einblick in die Marktsituation und hilft ihnen dabei, schneller als je zuvor akkuratere Investment-Entscheidungen zu treffen. 

Wie sieht die Zukunft für Bankgeschäfte aus?

Christophe Chazot, Group Head of Innovation bei HSBC*, sagte während der Sibos 2016*, dass KI in Zukunft in „jedem einzelnen Segment der Finanzdienste“ genutzt werden wird. Wird dies aber nicht dazu führen, dass die Bedeutung des Menschen immer mehr auf die Rolle eines Kunden reduziert wird? Nicht zwangsläufig. Zunächst sollten wir uns an die alte Devise erinnern, dass Technik und Technologie nur Wegbereiter sind und kein Selbstzweck. So ist beispielsweise algorithmischer Börsenhandel sinnlos, wenn er nicht einem Handelsansatz folgt. Ohne die Idee dahinter führt der Algorithmus nur dazu, dass sie innerhalb von Mikrosekunden Ihr Geld zunichtemachen können – früher dauerte dies wenigstens Tage oder Wochen. Und dasselbe trifft auch auf kognitive Systeme zu. KI hilft ohne Zweifel dabei, kritische geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und steigert auch die Kundenzufriedenheit, aber die Systeme erfordern trotz allem innovative menschliche Arbeitskräfte, die sie begleiten.

*Marken oder Produktnamen sind Eigentum der jeweiligen Inhaber.

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