Wie KI die Finanzbranche verändert

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Finanzdienstleistungen gehören zu den Sektoren, die sich trotz weltweiter wirtschaftlicher Störungen wie der Pandemie und anhaltender Rezessionsängste weiter entwickeln. Der Finanzsektor gedeiht, indem er sich an die harten Realitäten anpasst, indem er hochmoderne Hightech mit dem multifunktionalen Einsatz von KI einsetzt. Wie eine von Financial Express durchgeführte Studie zeigt, hat die Fintech-Branche mit den neuesten KI-Durchbrüchen eng Schritt gehalten.

Im Jahr 2022 beliefen sich die weltweiten Finanzmittel für Fintechs auf 75,2 Milliarden Dollar, was einem Rückgang von 46 Prozent gegenüber 2021, aber einem beachtlichen Anstieg von 52 Prozent gegenüber 2020 entspricht. Die Vereinigten Staaten waren der Spitzenreiter bei den Finanzierungen und Abschlüssen, Europa und Asien folgten im vierten Quartal 2022 dicht dahinter. Diese Branche steht vor einem exponentiellen Wachstum und ist bereit, KI in großem Umfang zu nutzen. Der globale Markt für KI in der Finanzbranche wird bis 2026 voraussichtlich 26,67 Mrd. Dollar erreichen und zwischen 2021 und 2026 mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von 23,37 Prozent wachsen.

KI wird eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Fintech-Branche spielen und die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen in einem zunehmend überfüllten Markt operieren und konkurrieren. Zudem wird sie erhebliche Fortschritte bei der Datenanalyse und der prädiktiven Modellierung bringen und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.

In dem Maße, wie sich das moderne Finanzwesen entsprechend den neuen Anforderungen und Herausforderungen umgestaltet, wird immer deutlicher, dass die KI eine wichtige Funktion in dieser Entwicklung einnimmt. Hier sind sieben Möglichkeiten, wie KI den Finanzsektor verändern kann:

1. Analyse der Kreditwürdigkeit

Heute können KI-Technologien Kreditkonten, Geldkonten und Anlagekonten untersuchen, um die allgemeine finanzielle Gesundheit eines Kunden zu ermitteln. Dieser Prozess ermöglicht es den Banken, mit den Veränderungen in Echtzeit Schritt zu halten, da KI die Kontenbetreuung durch die Interpretation von Kundendaten rationalisieren kann.

Mithilfe von KI können Bankinstitute große Mengen an Kundendaten für schnelle und genaue Kreditanalysen effektiv verarbeiten. KI vergleicht und analysiert Daten, um festzustellen, ob ein Kunde für das gewünschte Produkt oder die gewünschte Dienstleistung in Frage kommt. Bankinstitute können ein großes Sprachmodell (LLM) nutzen, um Kundendaten zu interpretieren und Risikofaktoren zu bewerten. Und Fintech-Unternehmen können Kredite und Versicherungsprodukte effizient auf die Bedürfnisse und Profile ihrer Kunden zuschneiden.

2. Kundenbetreuung

Chatbots gehören seit ihrem Aufkommen zu den beliebtesten KI-Anwendungen und werden von Finanzinstituten gerne genutzt. Fintech-Unternehmen erforschen und verbessern diese Technologie ständig, um prägnante, natürlich klingende Konversationen zu führen, die zur Kundenzufriedenheit beitragen.

Wenn es um Chatbot-Technologien geht, können nur wenige mit der Leistung von ChatGPT mithalten. Er wurde am 30. November 2022 auf den Markt gebracht und machte schnell Schlagzeilen wegen seiner flüssigen Konversation und seiner Vielseitigkeit bei der Bereitstellung gut strukturierter Antworten auf vom Benutzer eingegebene Aufforderungen.

Das ChatGPT-Programm basiert auf einer ausgeklügelten KI-Technologie, die als „vortrainiertes Transformer-Sprachmodell“ bekannt ist. Das Sprachmodell verwendet eine Methode namens „Reinforcement Learning from Human Feedback„ (RLHF), um menschenähnliche Interaktionen zu erzeugen. Der Erfolg von ChatGPT ist riesengroß. Das Unternehmen, das die Technologie gegründet hat, OpenAI, rechnet allein für das Jahr 2023 mit einem Umsatz von 1 Milliarde Dollar.

3. Erkennung von Betrug

Betrug ist nach wie vor ein großes Problem im Finanzsektor. Glücklicherweise steht den Finanzdienstleistern jetzt ein leistungsfähiges Instrument zur Betrugsbekämpfung zur Verfügung: KI und ihre fortschrittlichen Analysemöglichkeiten. Durch den Einsatz von KI können Finanzdienstleister prädiktive Analysen in ihre Betrugserkennungssysteme implementieren, was zu einer deutlichen Verringerung der Falschmeldungen (fälschlicherweise als betrügerisch eingestufte Transaktionen) führt.

KI-gestützte Analysetools sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren, indem sie aus den Verhaltensmustern der Nutzer lernen. Dadurch sind sie in der Lage, Anomalien zu identifizieren und Warnzeichen zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. In der Praxis bedeutet dies, dass Finanzunternehmen mehr Kontrolle über die Daten haben, mit denen sie interagieren, und so ihre Fähigkeit verbessern, Betrug zu erkennen und zu verhindern.

Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte LLMs Finanzunternehmen die Verarbeitung sensibler oder vertraulicher Daten innerhalb ihrer eigenen Infrastruktur. Dies verringert die Notwendigkeit, sich auf externe Systeme zu verlassen, minimiert Datenschutzbedenken und stellt sicher, dass sensible Daten geschützt bleiben.

4. Prozess-Automatisierung

Laut einer Studie von Mordor Intelligence war die Prozessautomatisierung einer der wichtigsten Treiber für KI in Finanzunternehmen. Heute hat sich diese erfolgreiche Technologie zu einer kognitiven Prozessautomatisierung entwickelt, bei der KI immer komplexere automatisierte Prozesse durchführen kann.

Traydstream hat sich beispielsweise mit Infosys Finacle zusammengetan, um eine Blockchain-Technologie zu entwickeln, die die Handelsfinanzierung automatisiert. Diese bahnbrechende Technologie unterstützt das Scannen von Dokumenten, was die Genauigkeit erhöht und den Zeitaufwand für die Überprüfung der Einhaltung der neuesten Regeln und Vorschriften für die Handelsfinanzierung drastisch reduziert.

Da die Digitalisierung zur unvermeidlichen Realität wird, nutzen Fintech-Unternehmen Technologien, um gängige Geschäftsprozesse zu rationalisieren. Sie ersetzen weiterhin manuelle Arbeit durch KI-Technologie und verbessern so die Effizienz von Geschäftsprozessen. Intuitive, KI-gesteuerte Chatbots wie ChatGPT können auch dazu beitragen, Geschäftsprozesse zu vereinfachen, indem sie einen Überblick geben, den die Teams für die Erstellung detaillierter Lösungen nutzen können. So kann ChatGPT beispielsweise Service-Feedback analysieren, um ein besseres Verständnis der Kundenstimmung zu vermitteln, eine auf Zielen und Prioritäten basierende Struktur für Finanzinvestitionen bereitstellen oder neue Finanzinstrumente und Anlageformen vorschlagen.

Darüber hinaus können LLMs dabei helfen, lange Finanzdokumente, einschließlich Finanzberichten und Verträgen, zusammenzufassen und so Zeit und Mühe zu sparen. Ein LLM bietet konfigurierbare Designs für die Bereitstellung von Ausgabeinformationen in einem Format, das für bestimmte Anforderungen am besten geeignet ist. So können beispielsweise große Sprachmodelle so trainiert werden, dass sie Ausgaben generieren, die den Spezifikationen für Antworten in einem speziell strukturierten Format entsprechen.

Eine Vielzahl von Abteilungen nutzt die Prozessoptimierung, darunter der Vertrieb, Call Center, die Buchhaltung sowie die Aus- und Weiterbildung. Die meisten Prozesse sind automatisiert, was die Gesamtproduktivität des Instituts erhöht.

5. Automatisierte virtuelle Finanzassistenten

Die Teilnehmer am Devisenhandel sind mit der Bedeutung automatisierter virtueller Assistenten vertraut. Diese KI-gestützten Unterstützungssysteme können die Kursentwicklung von Aktien und Anleihen überwachen und den Händlern ohne Verzögerung Ratschläge geben. Benutzer können die virtuelle Finanzanalyse für spezifische Ratschläge auf der Grundlage von Kundenportfolios und finanziellen Zielen anpassen.

Dank der KI sind Robo-Advisors in der Lage, sowohl Börsenneulingen als auch -experten bahnbrechende Handelsstrategien anzubieten. Die KI-Fähigkeiten von Finanzassistenten gehen über den Handel hinaus. LLMs können auch dabei helfen, personalisierte Finanzpläne für Kunden auf der Grundlage ihrer finanziellen Ziele und Ausgabengewohnheiten zu erstellen, die Finanzkompetenz zu verbessern und insgesamt zu besseren finanziellen Entscheidungen zu führen.

6. Intelligente Entscheidungsfindung

Datengesteuerte Analysen ermöglichen fundierte Geschäftsentscheidungen. Kunden können Fintech-Apps mit Datenvisualisierungstools nutzen, um komplexe Konzepte und Ziele darzustellen und danach zu handeln. Diese KI-Tools können Daten in einfacher verdauliche Formen dekomprimieren, um schnelle und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Infolgedessen können Teams ihre finanzielle Entscheidungsfindung verbessern und Verwirrung und Fehler reduzieren.

Auf Unternehmensebene verändern datengesteuerte Entscheidungen oft die Herangehensweise an verschiedene Probleme grundlegend. Immer mehr Manager stützen sich bei ihren Entscheidungen auf maschinell generierte Daten und nicht mehr auf Informationen von menschlichen Experten. In vielen Fällen können hochentwickelte KI-Maschinen die Daten analysieren und mit Präzision und Genauigkeit brauchbare Empfehlungen geben.

So können LLMs beispielsweise dabei helfen, soziale Medien und Nachrichtendaten zu analysieren, um die Stimmung in der Öffentlichkeit gegenüber Unternehmen oder Finanzprodukten zu ermitteln. Fintech-Unternehmen können diese Informationen dann nutzen, um bessere Marketing- und Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Ein LLM kann auf der Grundlage eines kuratierten Datensatzes trainiert werden, der für Ihren Bereich spezifisch ist und ein tiefes Verständnis für bestimmte Themen entwickelt. Domänenspezifisches Wissen kann zu präzisen und kontextbezogenen Antworten führen, die Vorteile gegenüber einem Allzweck-Sprachmodell wie GPT bieten.

7. Prädiktive Analyse

Der Erfolg vieler Finanzinstitute hängt nicht nur davon ab, wie gut sie die aktuellen Geschäftstrends analysieren können, sondern auch von ihrer Fähigkeit, die Herausforderungen von morgen vorherzusagen. Laut einer aktuellen Studie von Entrepreneur kann KI prädiktive Analysen liefern, die die Optimierung von Ressourcen, die Umsatzgenerierung und den Vertrieb fördern.

LLMs helfen bei der Analyse von Finanzdaten und der Vorhersage zukünftiger Investitionstrends und geben Investoren die Sicherheit, fundierte Entscheidungen zur Maximierung der Rendite zu treffen. Ein LLM kann eine spezielle Ausbildung durchlaufen, wenn es auf einen bestimmten Bereich oder eine bestimmte Branche ausgerichtet ist. Durch die Anpassung wird das Modell so geformt, dass es genaue und relevante Antworten auf der Grundlage eines Bereichs generiert und so effektiv gezielte Informationen liefert.

Abschließende Überlegungen

Angesichts des rasanten technologischen Fortschritts ist es schwierig, die entscheidende Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für die Zukunft der Fintech-Branche zu ignorieren. KI-Anwendungen im Finanzsektor könnten sich schließlich dazu eignen, komplexere Geschäftsaktivitäten zu ergänzen und zu optimieren und so neue Branchenstandards zu setzen. Unternehmen, die sich weiterhin auf manuelle Finanzprozesse verlassen, könnten einen ernsthaften Wettbewerbsnachteil erleiden.

Angesichts so vieler vielversprechender Zukunftstechnologien, die heute schon Realität sind, ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, um Ihre Geschäftsprozesse zu überprüfen und potenzielle Bereiche zu identifizieren, die von einer KI-Integration profitieren könnten.