Warum KI im Bankwesen?
Bankinstitute stehen unter ständigem Druck, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen, insbesondere da die Erwartungen von Kunden an reibungslose digitalisierte Dienste weiter steigen. Banken müssen sich auch differenzieren und gleichzeitig regulatorischen Anforderungen und immer raffinierteren Cyberangriffen einen Schritt voraus sein. Maschinelles Lernen und generative KI (GenAI) können Banken helfen, sich an diese Herausforderungen anzupassen und sie zu bewältigen. KI im Bankwesen kann neue Toolsets einführen, um Mitarbeitern zu helfen, produktiver zu sein und traditionelle Workflows mit einer stärkeren Automatisierung und der Fähigkeit, größere Mengen unstrukturierter Daten zu verstehen und zu handeln.
Abruf-erweiterte Generation (RAG) für Bankwesen
Während Banken den potenziellen Wert für große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT bewerten, um Kunden zu binden und Mitarbeiter mit KI-Chatbots und persönlichen Assistenten zu befähigen, kann RAG die Haftung aufgrund ungenauer Antworten reduzieren. RAG ist ein innovativer Ansatz für die Bereitstellung von LLMs, bei dem das KI-Modell beim Beantworten von Anfragen auf eine unternehmensspezifische Wissensdatenbank zurückgreift. So können KI-generierte Antworten bei verbesserter Einhaltung existierender Bestimmungen über spezifische Produktangebote, Bankprotokolle und das Branding Auskunft geben.
Vorteile der KI im Bankwesen
KI hat das Potenzial, personalisierte Erlebnisse und Produktangebote zu schaffen, Markttrends basierend auf umfassenderen Datenanalysen besser zu prognostizieren und anomale Verhaltensweisen zu erkennen, die auf einen Cyberangriff oder Betrug hinweisen könnten. Mit fortschrittlichen KI-Toolsets können Banken helfen, mehr Kunden zu gewinnen und zu halten, intelligentere Entscheidungen zu treffen und Cyberkriminalität schneller und effizienter zu verhindern und darauf zu reagieren. McKinsey schätzt, dass GenAI bei vollständiger Implementierung jährlich zusätzliche 200 bis 350 Mrd. US-Dollar im Wert für die Bankbranche freischalten könnte.1
KI-Anwendungsfälle im Bankwesen
Maschinelles Lernen und GenAI unterstützen mehrere reale und potenzielle Anwendungsfälle im Bankwesen. Hier sind einige Beispiele:
- Personalisierter Kundendienst und Marketingautomatisierung: Intelligente KI-Chatbots können umfassendere und empathischere Antworten auf Kundenanfragen bieten und die Zufriedenheitswerte steigern. GenAI kann auch bei der Erstellung maßgeschneiderter Outreach-Pläne für potenzielle Kunden helfen, die möglicherweise die Auswirkungen von Kommunikation durch die Ausrichtung auf die richtigen Kanäle, Zeiten und die Häufigkeit der Kontakte verbessern.
- Client-Onboarding, Kreditbewertung und Underwriting: GenAI kann bei der Analyse unstrukturierter Daten und textlastiger Dokumente wie Branchen- oder Nachrichtenberichte helfen, um KYC-Prozesse (Know Your Customer) zu vertiefen. Banken können GenAI auch verwenden, um die Kreditsicherung auf konforme Weise zu beschleunigen.
- Mitarbeiterproduktivität: GenAI-Dienste von Unternehmen können zur Verbesserung individueller Produktivität durch die Automatisierung langwieriger Aufgaben im Zusammenhang mit der Posteingangsverwaltung, dem Erstellen von Besprechungsnotizen und Aktionszusammenfassungen und die Zusammenfassung von Hochleistungsanalysen zu durchsuchbaren, konversationalen Inhalten beitragen.
- Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Betrugserkennung: KI-gestützte Cybersicherheitssysteme können Transaktionsmuster in nahezu Echtzeit analysieren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und sogar Betrugserkennung, Warn- und Behebungsprozesse für einen reibungslosen, effizienten Betrieb zu automatisieren.
- Confidential Computing: Gehärtete Plattformen verwenden hardwaregestützte Isolation, um Daten auf Arbeitsspeicher- oder virtueller Maschinenebene vor Datenverletzungen zu schützen. Confidential Computing kann auch föderiertes Lernen für KI-Modelltraining und Inferenz unterstützen, sodass mehrere Banken aus denselben gemeinsamen Datenpools lernen und Muster identifizieren können, während die Vertraulichkeit und der Datenschutz von Kunden gewahrt werden.
Die Zukunft der KI im Bankwesen
Da KI-Bereitstellungen immer leistungsfähiger und komplexer werden, müssen sie auch transparenter sein, um sicherzustellen, dass sie strenge regulatorische Anforderungen, Kundenerwartungen an Datenschutz und das erhöhte Bedrohungsprofil für sensible Finanzdaten erfüllen. Mehr als in anderen Branchen müssen Banken Prinzipien erklärbarer KI (XAI) und verantwortungsvoller KI folgen, um zu verstehen und zu kommunizieren, wie maschinelles Lernen und GenAI-Systeme bestimmte Ergebnisse und Ausgaben produzieren. Dies ist besonders wichtig für Bestimmungen, die sich auf den Zugriff von Kunden auf finanzielle Möglichkeiten wie die Kreditberechtigung auswirken.