Warum KI im Finanzwesen?
Die Bereitstellung von KI im Finanzdienstleistungssektor hat nicht nur das Potenzial, die betriebliche Effizienz zu steigern, sondern schafft auch mehr Möglichkeiten, um Kunden besser zu verstehen und mit ihnen zu interagieren.
KI-Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning erlauben es Unternehmen beispielsweise, Muster bei Transaktionen automatisch zu erkennen, um Betrugsversuche zu identifizieren oder auf Markttrends zu reagieren. NLP treibt Large Language Models (LLMs) voran. Diese unterstützen KI-gestützte Chatbots und persönliche Assistenten, die mit Kunden und Fachleuten interagieren, um Fragen zu beantworten und das Verständnis für die Bedürfnisse von Kunden und potenziellen Lösungen zu vertiefen.
Insgesamt helfen die Innovationen Unternehmen im Finanzwesen dabei, wettbewerbsfähiger und anpassungsfähiger zu werden und zudem strenge gesetzliche und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) im Finanzdienstleistungssektor
Während Finanzdienstleistungsinstitute das Geschäftspotenzial von LLMs und generativen KI (GenAI)-Lösungen bewerten, die KI zur Generierung von Content nutzen, kann RAG das Haftungsrisiko durch ungenaue 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. Infolgedessen können KI-generierte Antworten mehr Informationen über unternehmensspezifische Produktangebote, Branding und Geschäftsanforderungen vermitteln. Da Finanzdienstleistungsinstitute in einem strengen regulatorischen Umfeld arbeiten, kann RAG zudem Compliance-Berichte automatisieren und deren Genauigkeit verbessern.
Vorteile von KI im Finanzwesen
Die Bereitstellung von KI im Finanzdienstleistungssektor bietet zahlreiche Vorteile. So lassen sich unter anderem die Fähigkeiten von Mitarbeitern erweitern, stärker personalisierte Dienste und Interaktionen mit Kunden erreichen sowie Back-Office-Prozesse automatisieren, um Zeit zu sparen und Betriebskosten zu senken. Diese Vorteile könnten massive Auswirkungen auf globale Volkswirtschaften haben. Schätzungen von J.P. Morgan Research zufolge könnte GenAI das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) um bis zu 10 Billionen US-Dollar oder 10 % erhöhen.1
Wenn Finanzinstitute ihre Ziele im Bereich der digitalen Transformation erfüllen wollen, ist KI nicht nur ein Eckpfeiler, sondern auch ein Mittel, um die Ziele auf konformere Weise zu erreichen. Die Fähigkeit von KI, große Datenmengen in nahezu Echtzeit zu analysieren, erleichtert zudem die Entscheidungsfindung und hilft dabei, betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu verhindern. Zudem können Unternehmen Cybersicherheitsbedrohungen, die das Risiko in regulierten Branchen erhöhen, erkennen und abwehren.
J.P. Morgan Research schätzt, dass generative KI das globale BIP um bis zu 10 Billionen US-Dollar erhöhen könnte.1
KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen
Verschiedenste Anwendungsfälle zeigen bereits den Nutzen von KI im Finanzdienstleistungssektor auf, wobei viele weitere Innovationen in den Startlöchern stehen. Hier sind einige Beispiele:
- Bekämpfung von Geldwäsche (AML) und Betrugserkennung: KI kann Transaktionsmuster in nahezu Echtzeit analysieren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und Finanzinstitute zu alarmieren, damit sich solche Aktivitäten umgehend untersuchen und abwehren lassen.
- Digitale Währungen und Krypto-Märkte: KI-gestützte Überwachungs- und Analysefunktionen werden auf digitale Währungen ausgedehnt, um die Integrität von Transaktionen zu schützen. KI-gestützte vorausschauende Analysen können außerdem Markttrends vorhersagen und Investoren dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Generierung von Code: IT-Abteilungen von Finanzinstituten verwenden KI-Assistenten, um Entwicklern das Schreiben von Code für neue Projekte zu erleichtern, was ein schnelleres Experimentieren ermöglicht und den Support für andere Abteilungen vereinfacht.
- Personalisierte Vermögensberatung und Finanzprodukte: Persönliche KI-Assistenten sind inzwischen raffiniert genug, um Kundendaten und Risikoprofile zu analysieren. Sie helfen dabei, Asset-Portfolios zu verwalten sowie Vermögensberatung oder Finanzprodukte anzubieten, um den Zugriff auf Informationen zu erleichtern.
- Confidential Computing und föderales Lernen: Finanzinstitute können proprietäre KI-Modelle bereitstellen, um gemeinsam genutzte Pools mit verschlüsselten Kundendaten von anderen Unternehmen zu analysieren und daraus zu lernen, während sie die Vertraulichkeit von geistigem Eigentum und Kundenbeziehungen wahren. Das Ergebnis sind verfeinerte KI-Modelle, die Muster und Trends besser erkennen.
- Bewertung von Kreditrisiken, Qualifizierung und KYC-Prozesse (Know Your Customer): KI kann große Mengen an Daten analysieren, einschließlich kombinierter Bankunterlagen, damit Unternehmen Risiken und Haftung minimieren können.
- Liquiditäts- und Risikomanagement: KI kann die Geschwindigkeit von Marktanalysen und Risikoberechnungen für Handelspositionen bei Wertpapieren, Rohstoffen, Devisen und anderen Anlagen erheblich erhöhen und gleichzeitig die Einhaltung internationaler Vorschriften wie der FRTB-Standards (Fundamental Review of the Trading Book) erleichtern.
- Kapitalmarkthandel, Hochfrequenzhandel (HFT): KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung automatisierter Handelssysteme, die Transaktionen unter Berücksichtigung von proprietären Strategien und Marktbedingungen zu optimalen Zeiten ausführen. Das geschieht in Umgebungen, in denen Millisekunden über Erfolg oder Misserfolg entscheiden können. Manche dieser Bereitstellungen nutzen KI auch, um die Integrität und Vertraulichkeit der verwendeten Modelle sowie der verarbeiteten Daten zu gewährleisten.
- Analyse unstrukturierter Daten: Außerdem sind KI und NLP bei der Unterstützung mehrerer der bereits genannten Anwendungsfälle effektiver geworden, was die Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Mengen an unstrukturierten Daten (wie soziale Medien und Nachrichten) angeht. Das hilft dabei, die Stimmung auf dem Markt einzuschätzen und zukünftige Trends besser vorherzusagen.
Die Zukunft von KI im Finanzwesen
Mit Blick auf die gegenwärtige Situation im Finanzwesen hat KI bereits das Potenzial, Fortschritte in den Bereichen Effizienz, Personalisierung und Sicherheit zu fördern. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI-Technologien werden raffiniertere KI-Modelle wahrscheinlich noch gründlichere Erkenntnisse und genauere Vorhersagen liefern. LLMs und GenAI-gestützte persönliche Assistenten werden potenziell in der Lage sein, Kunden mit mehr Empathie und der Fähigkeit zu begeistern, ihre Absichten zu erkennen, was eine bessere Personalisierung ermöglicht. Die Bedeutung von KI im Risikomanagement und bei der Betrugserkennung wird weiter zunehmen. Dabei geht es darum, mit digitalen Bedrohungen Schritt zu halten und Echtzeitdaten zu nutzen, um Transaktionen und Vermögenswerte zu schützen.