Wie verändert Künstliche Intelligenz die Finanzbranche? Eine neue Studie zeigt, dass 2023 weltweit 87 Milliarden US-Dollar in KI-Technologien für Banken und Versicherungen flossen. Was dabei im besonders im Fokus steht.
Ein erheblicher Teil der globalen Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) fließt in den Finanzsektor. 2023 wurden in dieser Branche 87 Milliarden US-Dollar in KI investiert, was deutlich mehr ist als die 76 Milliarden im Gesundheitswesen oder die 75 Milliarden in der Telekommunikations- und Medienbranche. Dies geht aus einer Marktanalyse der Managementberatung Sopra Steria Next hervor. KI wird im Finanzsektor vor allem in den Bereichen „AI for Processes“ und „AI for Humans“ verstärkt eingesetzt. Der Trend ist steigend.
Der Anteil der KI-Investitionen in generative KI (GenAI) ist branchenübergreifend von neun Prozent im Jahr 2022 auf 51 Prozent im Jahr 2023 angestiegen. Banken und Versicherungen sind Großabnehmer dieser Technologie, da die Automatisierung von Prozessen und die Unterstützung der Mitarbeitenden in Vertrieb und Kundenmanagement unverzichtbar sind. Effizienz- und Wachstumspotenziale, vielfältige Anwendungsfelder und ein großes FinTech- oder InsurTech-Ökosystem treiben den starken KI-Einsatz bei Finanzdienstleistern voran.
„Viele Banken haben bereits in KI-nahe Technologie wie Intelligent Robotic Process Automation (IPA) und erste Chatbot-Generationen investiert, um Kosten im Backoffice zu senken und ihre Kundenservices zu verbessern. Zudem besteht eine starke Vernetzung mit FinTechs, die inzwischen viele sehr reife KI-Lösungen bieten. Finanzinstitute besitzen durch diese Kooperationen wichtige Grundlagen für den Aufbau digitaler Kompetenzen sowie Verbesserungen in Data Science. Davon profitieren die Banken bei Investitionen in GenAI-Anwendungen“, erklärt Matthias Frerichs, Experte für Digital Banking bei Sopra Steria.
Auch in der Versicherungsbranche spielt KI eine wichtige Rolle. Versicherer setzen stark auf KI-gestützte Lösungen und profitieren von den Fortschritten bei der digitalen Transformation. Neben der Prozessautomatisierung, die besonders im Versicherungsbetrieb und Schadenmanagement eingesetzt wird, gewinnt der Einsatz von GenAI im Vertrieb und in der Kundenberatung zunehmend an Bedeutung.
„Versicherer und ihre Vermittler müssen stark priorisieren. Der Grund: Es fehlt an Personal und Zeit sowohl im eigentlichen Vertrieb als auch in der Vertriebsunterstützung. GenAI-Lösungen sind so weit entwickelt, dass sie in die Rolle einer vielseitig einsetzbaren KI-Assistenz schlüpfen können. Aus Chatbots werden somit AI-Agents, die den Namen auch verdienen“, erläutert Thorsten Voith von Voithenberg, Leiter des Bereichs Insurance bei Sopra Steria Next. Der Managementberater schätzt, dass Versicherern und Vermittlern dadurch pro Jahr bis zu 50 Tage mehr Zeit für den „echten Vertrieb“ zur Verfügung stehen könnten, die Mitarbeitende derzeit für das Heraussuchen von Informationen, die Gesprächsvorbereitung oder das Schreiben von Zusammenfassungen und die Dokumentation benötigen.
Laut der Studie werden bis 2028 mehr als zehn Prozent der IT-Budgets von Unternehmen weltweit in KI-Lösungen fließen. Bei Finanzdienstleistern werden sie sowohl die Prozessautomatisierung als auch die menschliche Interaktion weiter unterstützen. Das Anwendungspotenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft, und das Spielfeld für technologische Lösungen, die der Branche schnell helfen, ist groß.
Die Studie zählt beispielhaft 22 mögliche Anwendungen auf. Ein Beispiel ist der Einsatz synthetischer Daten. Diese verbessern die Genauigkeit von Kredit- oder Risikobewertungsmodellen und können zur Erstellung neuer Datensätze unter Wahrung der Privatsphäre verwendet werden. Synthetische Daten helfen bei Entscheidungen in Kundensegmenten, für die nur begrenzte Daten verfügbar sind, und erweitern somit die geschäftlichen Möglichkeiten bei der Kreditvergabe.
Synthetische Daten erhöhen auch die Stichprobengröße für eine bessere Klassifizierung und zur Verringerung fehlerhafter Ergebnisse bei der Betrugserkennung. KI-Lösungen, die auf Sprachmodellen (Large Language Models) basieren, unterstützen zudem die Erstellung von Betrugsregeln in Echtzeit, erklären markierte Transaktionen und identifizieren Kontoübernahmen.
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