Künstliche Intelligenz im Finanzsektor

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potential die Arbeitsweise von Banken fundamental zu verändern. Computer, welche auf KI basierende Technologien nutzen, imitieren die Funktionsweise menschlicher Intelligenz und repräsentieren eine besonders komplexe Art von Automatisierung. Wir gliedern Automatisierungen in solche, die menschliche Tätigkeiten lediglich unterstützen und solche, die Tätigkeiten vollständig autonom ausführen. Alternativ können sich Automatisierungen in ihrem Grad von Anpassungsfähigkeit unterscheiden: es gibt Systeme, welche für festgelegte Aufgaben programmiert sind und solche, die sich selbstständig an neue Gegebenheiten anpassen können.

KI Matrix

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Automatisierungen, welche selbstständig lernen und sich an neue Umgebungen anpassen können (Augmented Intelligence und Autonomous Intelligence). Das bedeutet, dass nicht vorab für alle Eventualitäten Verhaltensregeln definiert werden, sondern KI Systeme in der Lage sind, flexibel und selbstlernend auf neue Situationen zu reagieren. Dies unterscheidet KI grundlegend von anderen digitalen Technologien wie z.B. Robotic Process Automation oder Data Analytics. KI Technologien sind hierdurch in der Lage, bisher unbekannte Datenstrukturen zu erkennen, diese Informationen zu organisieren und zu interpretieren, hierauf basierende Entscheidungen zu treffen und selbstständig aus den Resultaten zu lernen. So können sie – im Gegensatz zu traditionellen Programmen – Aufgaben erledigen, welche visuelle Wahrnehmung, Textverständnis oder Spracherkennung voraussetzen oder logische Entscheidungsfindung beinhalten. Ein Beispiel ist ein auf KI basierter Chatbot, der automatisch Kundenanfragen beantwortet. Dieser kann später hinzukommende Informationen, z.B. ob seine Antwort hilfreich und angemessen war, nutzen, um den Algorithmus zu verbessern. So wird die Beantwortung der Anfragen über die Zeit automatisch präziser; das System lernt selbstständig dazu. Künstliche Intelligenz ist ein Megatrend mit dem Potential, den Finanzsektor durch optimierte Prozesse sowohl für die Finanzdienstleister selber, als auch für deren Kunden zu revolutionieren.

Gerade im europäischen Raum hinken Finanzdienstleister im internationalen Vergleich hinterher. Der globalen Studie “Der Weg nach vorn: Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Finanzdienstleistungen” der Economist Intelligence Unit (EIU) zufolge wird bereits bei 61% der Banken im asiatisch-pazifischen Raum mehr als die Hälfte der Arbeit von künstlicher Intelligenz unterstützt. In Europa sind dies hingegen nur 41%. Europäische Finanzdienstleister sehen vor allem die hohen Kosten für Technologie und den Mangel an ausreichend qualifizierten Mitarbeitern als Hemmnisse. Dadurch verzichten sie auf viele Vorteile und Effizienzsteigerungen. So gibt ein deutlich niedrigerer Anteil von europäischen als von asiatisch-pazifischen Banken an, dass durch KI die Betriebskosten und die Arbeitsbelastung reduziert wurden. Durch ihr zögerliches Handeln verpassen europäische Banken womöglich den Anschluss. Denn gerade bei dem Thema künstliche Intelligenz ist ein früher Start vorteilhaft, zum Beispiel für die Verringerung der Doppelbelastung von hohen regulatorischen Anforderungen und niedrigen Zinsen.

Chancen beim Einsatz von künstlicher Intelligenz im Financial Services Sektor

Für Banken gibt es zahlreiche interessante Anwendungsgebiete für künstliche Intelligenz, welche Betriebskosten senken und die Arbeitsbelastung von Mitarbeitern reduzieren können. So können intelligente und selbstlernende Algorithmen automatisch das Kreditausfallrisiko bei Neuanträgen vorhersagen oder durch automatische Mustererkennung in Daten dabei helfen, Geldwäsche oder Kreditkartenmissbrauch frühzeitig aufzudecken und gleichzeitig den nötigen Arbeitsaufwand zu verringern. Auch kann der Einsatz von personalisiertem Banking (wie z.B. KI-basierte Chatbots oder automatische Angebotsunterbreitung im mobilen Banking) den Kundenkontakt erleichtern und verbessern.

Unsere Expertise im Bereich künstliche Intelligenz

PwC entwickelt zur automatischen Vorhersage von Kreditausfallrisiko bei Neuanträgen zum Beispiel das Tool AI Credit Score, welches sich bereits in ersten Tests bewährt hat. Das Tool ersetzt oder unterstützt die typischerweise ausgeführten statistischen Analysen und nutzt ein sich ständig selbst verbesserndes neuronales Netz, um die Vorhersage des Ausfallrisikos immer weiter zu verbessern.

AI Credit Score

Für Text Mining hat PwC das Web-Tool ALI entwickelt, welches auf Basis von KI und diversen Machine Learning Algorithmen relevante Informationen aus unstrukturierten Daten zieht und somit bei dem Befüllen von Checklisten hilft. Text Mining kann so dabei helfen, Compliance und das Befüllen von Checklisten effizienter und qualitativer zu gestalten. Es ist aber natürlich nur eine von zahlreichen Möglichkeiten und Anwendungsbereichen, die KI Technologien bieten. Eine ebenso interessante Anwendung ist das sogenannte Text Mining, bei welchem aus unstrukturierten Daten, die beispielsweise aus Social Media oder den Nachrichten stammen, schnell und automatisiert durch das Scannen des Textes inhaltlich wertvolle Kerninformationen gewonnen werden können.

Durch unsere Fachexpertise in digitalen Technologien können wir Sie umfassend, zielgerichtet und effizient bei der Erkennung von Potential durch KI und der sicheren Einführung und Weiterentwicklung von KI Lösungen wie Text Mining, Chatbots oder automatischer Kreditausfallberechnung beraten. Hierbei haben wir durch unsere umfassenden Erfahrungen in Beratung und Prüfung einen starken Fokus auf Compliance und können Sie so dabei unterstützen Ihre Arbeitsabläufe durch künstliche Intelligenz nicht nur effizienter, sondern auch sicher zu gestalten.

Gerne können Sie sich bei jeglichen Fragen zu diesem Thema an uns wenden!

Konstantin Dagianis

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Andre Terwort

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Michael Wittek

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