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.
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.
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.
Lernen Sie in unserem kostenlosen Whitepaper, wie Sie durch den Einsatz von innovativen Systemen und KI Datenprozesse zukünftig kostengünstiger und effizienter zu gestalten.
»Die Daten, die im Rahmen der Digitalisierung und der elektronischen Bankensysteme verfügbar gemacht werden, sollten die Grundlage für KI-Systeme sein, um auch morgen wettbewerbsfähig zu sein.«
Andreas Schebesch
Division Manager of Product Development & Strategy
valantic Financial Services Automation
Je nach genutztem KI-Ansatz sind zukunftsfähige KI-Systeme in der Lage, Daten selbstständig einzuordnen, Zusammenhänge zu erkennen oder Vorhersagen zu treffen. Die intelligenten Anwendungen lernen zudem ständig hinzu und werden so über die Zeit immer präziser. Banken und Finanzdienstleister sehen im Einsatz solcher Systeme mehr Geschwindigkeit, Effizienz und höhere Erträge im laufenden Geschäftsbetrieb. Dabei sind die Einsatzmöglichkeiten bei Künstlicher Intelligenz nicht nur alleine auf die Transaktionsseite beschränkt – im Gegenteil, in erster Linie arbeitet man im Konsumentengeschäft mit der Technik.
Im Kundenservice kann Künstliche Intelligenz verbunden mit Speech Engines oder Chat-Bots durchaus sinnvoll sein und helfen, den Kunden besser und schneller zu betreuen. Mit Conversational AI geht valantic noch einen Schritt weiter: Auch Anlagen und Systeme werden über natürlich gesprochene Dialoge vernetzt. Conversational AI ist mehr als nur ein Chatbot und kann Betriebsprozesse in Geräten und Anwendungen über natürliche Sprache steuern.
Banken arbeiten zudem an einer gezielteren Ansprache der Kunden, indem sie längst vorhandene Daten besser auswerten. Im Transaktionsgeschäft kann Künstliche Intelligenz helfen, die Kommunikation und Angebotserstellung zu beschleunigen. Verschiedene Muster, die häufig auftreten und stets ähnliche Konsequenzen haben, können mit automatisierten Prozessen hinterlegt werden. Dazu zählen bspw. Preisermittlungen im Handel ebenso wie Kundenanfragen, die sich häufig mit sehr ähnlichen Themen beschäftigen.
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.
»Für die Softwarelösungen ist eine zentrale Schnittstellenarchitektur von großer Bedeutung, um auch in Zukunft alle kommenden Microservices integrieren zu können.«
Dietmar Jakal
Managing Director
valantic Financial Services Automation
Banken sind derzeit gut beraten, sich mit Machine Learning und Künstliche Intelligenz auseinanderzusetzen und einen hauseigenen Strategieplan zu erstellen. Mit konkreten Anwendungsfällen können gezielt erste Experimente vorgenommen werden. Auf Grundlage der Ergebnisse stellt sich ein Lernprozess ein, dessen Ziel immer der Mehrwert für die Banken und Bankkunden ist. Denn eigentlich geht es bei Künstliche Intelligenz – wie bei allen neuen Technologien – darum, sie so sinnvoll und effektiv zu nutzen und den Kunden das Leben leichter zu machen. Künstliche Intelligenz verbindet die Datenanalyse und -aggregation mit der Optimierung von Handlungsentscheidungen und verändert derzeit die Anwendungslandschaft. Die Vereinfachung von Geschäftsprozessen, schnellere Entscheidungswege sowie eine höhere Kundenzufriedenheit aufgrund intelligenter Interaktionen stehen im Vordergrund – all das kann mit valantics Lösungen wie die Indicator-Plattform mentor, der Conversational-AI-Plattform und unseren Lösungen in Zusammenarbeit mit NetGuardians – garantiert werden.
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