Was Sie in der nächsten Ära der künstlichen Intelligenz im Bankwesen erwarten können

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Abläufe im Bankwesen von Grund auf radikal zu verändern. Die zunehmende Verbreitung künstlicher Intelligenz wird langfristige Auswirkungen auf Mitarbeitende, Kunden und Regulierungsbehörden haben. Um ihre KI-Strategie umzusetzen und den technologischen und organisatorischen Wandel zu meistern, müssen Banken den Schwerpunkt erneut auf Zusammenarbeit legen.

Generative KI ist dabei für Banken ein leistungsfähiges neues Tool, da damit der Kundenservice weiter entlastet und mühsame Abläufe im Backoffice reduziert werden können. Kurzfristig wirken sich die positiven Auswirkungen auf den Unternehmensgewinn aus. Doch wir glauben, dass die nächste Ära der künstlichen Intelligenz auch für die Wertschöpfung der Banken von entscheidender Bedeutung ist und die Wettbewerbslandschaft zweifellos verändern wird. Trotz enormer Möglichkeiten gibt es auch viele Herausforderungen, die Banken bewältigen müssen, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Bankwesen

Banken nutzen seit langem prädiktive KI zur Automatisierung und Optimierung interner Abläufe. Sie setzen beispielsweise Muster ein, um Zahlungen abzustimmen oder ausstehende Forderungen einzutreiben, indem sie vorhersagen, bei wem die Wahrscheinlichkeit der Rückzahlung am größten ist. Mit Blick auf die Zukunft des Bankwesens bietet sich jetzt jedoch eine bedeutende Gelegenheit, den Einsatz von KI auch auf andere Bereiche der Bank auszuweiten und so den Umsatz zu steigern, Risiken zu bewältigen und den Betrieb zu optimieren.

Von der Kundenakquise über das Onboarding bis hin zur Beratung haben Banken die Möglichkeit, den Kontakt und die Interaktion mit potenziellen Kunden zu verbessern und neue Wertschöpfungsströme zu generieren. KI kann die Kundenzufriedenheit und -bindung auf vielfältige Weise optimieren und gleichzeitig die Gewinnung und das Onboarding neuer Kunden beschleunigen. KI kann Banken dabei unterstützen, potenzielle Kunden mit prädiktiven Analysen effizienter zu identifizieren, und auch das Kundenonboarding kann vollständig automatisiert werden, was ein optimiertes Kundenerlebnis mit stärker personalisierten Produkten und Services ermöglicht.

Mit KI können die Operations- und Service-Teams von Banken außerdem die Verarbeitung und den Support verbessern, was Wartezeiten verkürzt und die operative Effizienz steigert. Die Finanzberatung könnte intelligenter werden und sich an wandelnde Bedingungen anpassen, die Behandlung von Ausnahmen könnte beschleunigt werden und KI-gestützte Assistenten mit einem lockereren, weniger roboterhaften Ton könnten für komplexere Kundenanfragen und Probleme eingesetzt werden. Darüber hinaus könnten mithilfe von KI Finanzberichte im Bankwesen durch die automatisierte Datenerfassung und -analyse optimiert werden, sodass akkurate und zeitnahe Berichte entstehen.

KI wird eine bedeutende Rolle dabei spielen, ob eine Bank mit Marktänderungen Schritt halten kann. Durch die Möglichkeit, große Datensätze zu analysieren, könnte die Risikomodellierung im Bankwesen wesentlich robuster und dynamischer sein, um Marktrisiken genauer vorherzusagen und zu mindern. Darüber hinaus könnte KI dabei helfen, Finanzbetrug mithilfe von ausgefeilter Mustererkennung besser aufzudecken, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren und falsch positive Ergebnisse zu reduzieren.

Herausforderungen bei der Skalierung von KI in der gesamten Bank

Die Zukunft der KI im Bankwesen sieht vielversprechend aus, aber bei einer großflächigen Einführung von KI stehen viele Herausforderungen bevor. Bei der Umstellung auf KI-Technologien werden nicht nur technische Anpassungen erforderlich, auch Kundenerwartungen und Organisationspraktiken müssen sich verändern. Banken, die eine tiefgreifende Integration innerhalb der Organisation in Betracht ziehen, sollten auch die damit einhergehenden Hindernisse kennen und sich darauf vorbereiten, diese zu überwinden.

Bei der Ausweitung von KI sind unter anderem Hürden im Zusammenhang mit Produkten, Daten, Compliance, Abläufen sowie Talentsuche und Training zu erwarten. Die KI-Einführung innerhalb einer Bank auf sämtliche Teams und Abläufe auszuweiten, stellt eine große Herausforderung dar – insbesondere, weil Veränderungen immer schneller eintreten. Der Zugang zu KI muss für diese Gruppen mit entsprechenden Tools vereinfacht werden, um tiefgreifende Auswirkungen zu realisieren. Und die Skalierung von KI wiederum erfordert eine Plattform, die diese Teams mit den nötigen Tools zusammenbringt.

Banken müssen auch eine Vielzahl anderer Probleme bewältigen. So müssen sie beispielsweise Kunden, die der KI nicht vertrauen, davon überzeugen, KI-basierte Services, Datenschutz und Sicherheit zu nutzen. Und auch die Einstellung und Bindung von KI-Profis, die sowohl im Bereich Data Science als auch im Bankgeschäft ausgebildet sind, ist eine Herausforderung. Diese Aufgaben können wie ein großes Unterfangen erscheinen, aber wer die erforderlichen Fähigkeiten kennt und die richtigen Partner und Tools hat, kann die Integration von KI bedeutend erleichtern.

Vertrauenswürdigkeit im Fokus

Der Einsatz von KI in neuen Bereichen der Bank kann auch neue Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Genauigkeit und Fairness aufwerfen. Durch verstärkte Maßnahmen bei der Datenbeschaffung und der Verwaltung der KI-Modelle erhalten Kunden und Regulierungsbehörden ein besseres Verständnis davon, wie KI in der Bank genutzt wird. Die Überwachung auf Modellverzerrung und -drift ist eine wichtige Funktion, um sicherzustellen, dass Banken ihre KI-Modelle kontinuierlich bewerten und anpassen, um Ungenauigkeiten und Verzerrungen vorzubeugen. Für die Einhaltung von Compliance und Transparenz bei der Nutzung von KI ist es notwendig, regelmäßige Audits und Berichte für Regulierungsbehörden durchzuführen. Unsere Integration mit watsonx.governance ermöglicht Banken beispielsweise ein effektives Management von Modellrisiken.

Red Hat unterstützt Banken auf der ganzen Welt bei einer großflächigen Einführung von KI, damit sie KI optimal nutzen und ihre entsprechenden Investitionen voll ausschöpfen können. Red Hat® OpenShift® AI bietet Teams die Möglichkeit, Modelle in beliebigen Clouds zu trainieren, abzustimmen und bereitzustellen. Die moderne Plattform bringt Data Scientists und Entwicklungsteams zusammen, um künstliche Intelligenz im gesamten Unternehmen zu skalieren.

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