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Bild einer Frau mit Headset, daneben Bild eines Netzwerkes und dahinter Bilder von einem Roboter und einem Chatverlauf mit einem Bot, valantic Chatbots Conversational AI

Vom Telefonhandel bis zur Künstlichen Intelligenz

valantic und die Künstliche Intelligenz

Eine Zeitreise in die Zukunft

Jeder einzelne Industriezweig durchläuft in den letzten Jahrzehnten eine enorme Wandlung, auch Banken sind davon nicht verschont. Lang etablierte Systeme wie der Parkett- und Telefonhandel sind längst durch elektronische Lösungen abgelöst. Die fortschreitende Digitalisierung hat auch Auswirkungen auf das Geschäftsmodell generell – und ermöglicht noch weitere Chancen. Mit jeder Antwort, jeder Transaktion, jedem Deal, fallen Daten an. Daraus lassen sich wertvolle Rückschlüsse ziehen: Künstliche Intelligenz für Banken ist das Zauberwort, das auch in Banken und der Finanzbranche generell weitreichende Möglichkeiten eröffnet.

Bild einer Ingenieurin, die auf Informationen auf einem futuristischen Bildschirm schaut

Sie finden folgende Inhalte auf dieser Seite

Table of contents

Wettbewerbsvorteile durch Künstliche Intelligenz sichern

Künstliche Intelligenz kann Banken zukünftig helfen, Datenprozesse kostengünstiger und effizienter zu gestalten und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten. Auf der anderen Seite müssen Banken dafür antasten, was einer der wichtigsten und vertrauenswürdigsten Werte ist: die eigenen Transaktionsdaten. Die deutschen Banken stehen beim Einsatz Künstlicher Intelligenz noch in den Kinderschuhen, erst langsam realisieren die Institute, welche Vorteile in der Wettbewerbssituation mit KI erzielt werden können.

Grafische Darstellung der Anwendungsbereiche von KI-Lösungen wie maschinelles Lernen, Compliance, Risikodaten,Trade, Zahlungsdaten, Kundendaten und Fraud detection

Auch valantic als langjähriger Anbieter von Software für den Handel arbeitet an Lösungen, um Künstliche Intelligenz für Banken und Finanzinstitute nutzbar zu machen. KI wird den Menschen nicht ersetzen können, kann aber in Zukunft und teilweise bereits jetzt wertvolle Vorarbeit leisten, bevor der Mensch eine finale Entscheidung trifft.

Bild einer Zeitschrift, valantic, Zeitreise in die Zukunft: Vom Telefonhandel bis zur Künstlichen Intelligenz
Whitepaper: Künstliche Intelligenz

Lernen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper, wie Sie durch den Einsatz von innovativen Systemen und KI Datenprozesse zukünftig kostengünstiger und effizienter zu gestalten.

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Vorteile von Künstlicher Intelligenz

Einsatzfelder

Kategorien des Machine Learning

Der Bereich des Machine Learning wird in mehrere Kategorien oder technologische Ansätze unterteilt: Die bisher gebräuchlichste Variante ist das überwachte Lernen (supervised learning), bei dem der Mensch notwendig ist, um dem Algorithmus die richtigen Schlussfolgerungen beizubringen. Der häufigste Anwendungsfall für nicht überwachtes Lernen (unsupervised learning) ist das sogenannte Clustering. Es dient dem Aufbau und Bilden von Gruppierungen zur Visualisierung großer Datenmengen und entspricht so einem eher statistisch orientierten Modell. Lesen Sie mehr dazu in unserem White Paper.

Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz in der Finanzwirtschaft

Wissenschaft und Künstliche Intelligenz im Dienste der Finanzwirtschaft

Neben Unternehmen beschäftigt sich auch die Wissenschaft mit Künstliche Intelligenz in der Finanzwirtschaft. Mit einem umfassenden Report beleuchtete ibi research der Universität Regensburg heutige Einsatzgebiete Künstlicher Intelligenz und prognostiziert deren zukünftige Bedeutung für die Finanzbranche. Die Ergebnisse des im Juli 2019 veröffentlichten Reports „Einsatzfelder künstlicher Intelligenz in der Finanzdienstleistung“ sind interessant: Bezüglich der Häufigkeit von Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag geben 51 % der Befragten an, wöchentlich mit Künstliche Intelligenz zu tun zu haben, 33 % beschäftigen sich monatlich, 10 % jährlich und 2 % nie mit KI-spezifischen Themen.

Risikobeurteilung für Konsumentenkredite oder Fraud Detection

Cyberkriminalität ist ein wachsendes globales Problem, das bis 2021 voraussichtlich einen Schaden von bis zu sechs Billionen US-Dollar verursacht. Alleine in Deutschland hat sich die gemeldete Internetkriminalität laut dem Bundeskriminalamt im Jahr 2016 fast verdoppelt – die vermutete Dunkelziffer liegt weit höher. Die zunehmende Digitalisierung und die damit verbundene Automatisierung von Finanzdienstleistungen schaffen neues Betrugspotenzial, bieten aber auch die Chance auf ebenso automatisierte Mechanismen zum Aufdecken krimineller Muster.

Optimierung von Kundensupport und Vertrieb

Auch im Kundensupport und Vertrieb wird laut Expertenschätzungen Künstliche Intelligenz noch deutlich wichtiger werden. Die Erstsortierung und Kategorisierung von Kundenmails wird innerhalb der kommenden zehn Jahre, so die Experten, selbstständig von KI-Lösungen durchgeführt. Die Tendenz zu B2C-Lösungen ist allerdings offensichtlich, zumal in der Befragung dieser Bereich der Bankgeschäfte mit der Verbesserung des Kundenerlebnisses im Vordergrund stand.

Bereitstellung von Indikatoren für Händler im elektronischen Handel

Im elektronischen Handel sind dabei Prozesse wie die Preisermittlung betroffen – die Algorithmen können lernen, quantifizieren und dem Händler hilfreiche Indikationen geben. Der Machine-Learning-Algorithmus lernt also aus den vergangenen Anfragen und Geschäftsdaten Verhaltensmuster, um vorherzusagen, ob der in einer konkreten Situation vorgeschlagene Preis das Zustandekommen des Geschäfts begünstigt.

valantic und die Künstliche Intelligenz

Quick Wins

Wettbewerbsvorteile durch Künstliche Intelligenz sichern

Künstliche Intelligenz kann Banken zukünftig helfen, Datenprozesse kostengünstiger und effizienter zu gestalten und damit einen Wettbewerbsvorteil zu erarbeiten.

Vorteile und Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz

Banken und Finanzdienstleister sehen im Einsatz von KI-Systemen mehr Geschwindigkeit, Effizienz und höhere Erträge im laufenden Geschäftsbetrieb. Dabei sind die Einsatzmöglichkeiten nicht nur alleine auf die Transaktionsseite beschränkt – im Gegenteil, in erster Linie arbeitet man im Konsumentengeschäft mit der Technik.

Typische Anwendungen für Künstliche Intelligenz in der Finanzwirtschaft

Auf Basis aggregierter Handelsdaten können Modelle erstellt werden, auf deren Grundlage Software automatisierte Entscheidungen treffen kann. Erste Banken verbessern bereits das Risiko- und Compliance-Management mit Künstliche Intelligenz. Auch valantic arbeitet an Projekten, um aus dem Wissen der erfolgten Geschäfte noch mehr Mehrwert für Banken zu schaffen.

Wege zum erfolgreichen Einsatz der Künstliche Intelligenz

Für einen erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz müssen verschiedene Herausforderungen wie intransparente Prozesse, zeitintensive Datenaufbereitung, Bedenken zur Datensicherheit sowie unvollständige Systemintegrationen adressiert werden. valantic steht Ihnen in allen Bereichen als starker Partner zu Seite.

Schnittstelle zwischen Menschen und Maschinen

Conversational AI kann Geräte und Anwendungen über natürliche Sprache vernetzen und so Betriebsprozesse steuern.

Ihr Ansprechpartner

Bild Andreas Schebesch

Andreas Schebesch

Bereichsleiter Customizing
valantic