Eine umfassende AI-Vision in den Finanzdienstleistungen für 2025 und darüber hinaus

Die Finanzdienstleistungsbranche (FSI) ist ein Bereich, in dem AI bereits seit Langem eine Realität und kein Hype-Zyklus-Traum ist. Mit Analytics und Data Science fest in Bereichen wie Betrugsbekämpfung, Geldwäschebekämpfung (AML) und Risikomanagement verankert, steht die Branche vor einer weiteren Welle von AI-getriebenen Fähigkeiten, die durch generative AI-basierte Technologien angetrieben werden.

Die Branche steht an der Schwelle einer AI-Revolution, die mit der Einführung des Internets oder der Einführung des Smartphones vergleichbar ist. Genau wie mobile Geräte ganz neue Ökosysteme von Anwendungen und Verbraucherverhaltensweisen hervorbrachten, sind AI und insbesondere GenAI-basierte Systeme darauf vorbereitet, grundlegend zu verändern, wie wir arbeiten, mit Kunden interagieren und Risiken managen.

Diejenigen Organisationen, die bereit sind, sich zu bewegen, sind für transformative Veränderungen in Sicherheit, Produktivität, Effizienz, Kundenerfahrung und Umsatzgenerierung gerüstet. Da die meisten Datenverletzungen durch kompromittierte Benutzeranmeldeinformationen verursacht werden, muss jede AI-Sicherheitsstrategie, die ihren Salz wert ist, nicht nur die Endbenutzerbildung im Auge behalten, sondern auch auf die Ermächtigung auf Geräteebene setzen, die durch eine neue Klasse von PC-Prozessoren ermöglicht wird. Lassen Sie uns zunächst sehen, was FSI zu einem wahrscheinlichen Pionier gemacht hat.

AI-Sektor

Ironischerweise hat FSI mit seinem Ruf für Konservatismus immer an der Spitze der Entwicklung intelligenter neuer Wege zur Datenverwaltung gestanden, insbesondere bei großen Datenmengen. Dies liegt teilweise an der Notwendigkeit: Die enorme Menge an in FSI generierten Daten stellt eine permanente Herausforderung in Bezug auf Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit dar, und die strengen regulatorischen Anforderungen sprechen für die Offenheit gegenüber AI.

Innovation und Risiko ausbalancieren

Jede Branche versteht die frustrierende Lähmung, die nach AI-Proof-of-Concept-Projekten eintritt: viele aufregende Experimente, aber wo ist die Rendite? Die Implementierung von AI bringt eine Welt von Sorgen mit sich, einschließlich:

• Die Frage, wo man anfangen soll
• Ein Mangel an strategischer Herangehensweise (AI um des AI willen)
• Die sieben Vs der Daten (Volumen, Veracity, Validity, Value, Velocity, Variability, Volatility)
• Fähigkeitslücken und Talentmangel
• Das Managen von sich entwickelnden Cyber-Sicherheitsrisiken
• Das Erfüllen von sich entwickelnden Compliance-Gesetzen zu AI und GenAI, die sich über Länder und Geo-Bereiche erstrecken
• Schwierigkeiten bei der Integration von einfachen oder komplexen Daten aus verschiedenen Quellen, insbesondere mit Legacy-Systemen (Daten-Silos) und Halluzinationen
• Die Gewährleistung von Transparenz, Erklärbarkeit und Fairness/Abwesenheit von Voreingenommenheit
• Kundenzutrauen in Bezug auf Datenschutz und Widerstand der Mitarbeiter
• Verlust von Kundendaten und vertraulichen Handelsstrategien außerhalb des Unternehmens (z.B. ChatGPT ist in einigen großen Institutionen verboten)
• Unterdimensionierte Hardware und Geräte
• Währung der Daten
• Regierung
• Angst vor Verdrängung
• Ausbalancieren von On-Premises-, Hybrid- und Public-Cloud(s)

AI, das auf Sicherheit basiert

Wenn die Branche bereit ist, AI zu übernehmen, hat sie auch eine vorrangige Sorge für Sicherheit, insbesondere Cyber-Sicherheit und Datenschutz, die sie zurückhält.

Zusätzlich zu Genauigkeit, Erklärbarkeit und Transparenz ist Sicherheit ein Eckpfeiler der AI-Integration in Geschäftsprozessen. Dazu gehört die Einhaltung der notwendigen und unterschiedlichen AI-Regulierungen aus der ganzen Welt, wie z.B. des EU-AI-Gesetzes, des Digitalen Gesetzes zur operativen Widerstandsfähigkeit (DORA) in der EU, des dezentralen Modells in den USA und der DSGVO, sowie die Gewährleistung von Datenschutz und Informationssicherheit. Im Gegensatz zu herkömmlichen IT-Systemen müssen AI-Lösungen auf einer Grundlage starker Regierung und robuster Sicherheitsmaßnahmen aufgebaut werden, um verantwortungsvoll, ethisch und vertrauenswürdig zu sein.

Allerdings stellt die Integration von AI in FSI mehrere neue Angriffspunkte dar, wie z.B. Cyber-Angriffe, Datenvergiftung (Manipulation der Trainingsdaten, die von AI-Modellen verwendet werden, was zu ungenauen oder bösartigen Ausgaben führt), Model-Inversion (wobei Angreifer sensible Informationen aus den Antworten des AI-Modells ableiten), und bösartige Eingaben, die darauf abzielen, AI-Modelle zu täuschen und falsche Vorhersagen zu verursachen.

Verantwortungsvolle AI

Verantwortungsvolle AI ist unerlässlich, wenn man ein AI-Tool entwickelt und implementiert. Wenn man diese Technologie nutzt, ist es von entscheidender Bedeutung, dass AI rechtskonform, ethisch, fair, datenschutzfreundlich, sicher und erklärbar ist. Dies ist für FSI von entscheidender Bedeutung, da es Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht priorisiert.

Die sechs Säulen der verantwortungsvollen AI, die Organisationen einhalten sollten, sind:

1. Variabilität und Inklusion – stellt sicher, dass AI diverse Perspektiven respektiert und Voreingenommenheit vermeidet.
2. Datenschutz und Sicherheit – schützt Benutzerdaten mit robusten Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.
3. Rechenschaftspflicht und Zuverlässigkeit – hält AI-Systeme/Entwickler für Ergebnisse verantwortlich.
4. Erklärbarkeit – macht AI-Entscheidungen verständlich und für alle Benutzer zugänglich.
5. Transparenz – bietet klare Einblicke in AI-Prozesse und Entscheidungsfindung.
6. Nachhaltigkeit – Umwelt- und Sozialauswirkungen minimiert AI’s ökologische Fußspur und fördert soziales Wohl.

Die Rolle von IT neu denken

In der traditionellen Welt würde man auf diese Herausforderungen reagieren, indem man die IT-Systeme aufrüstet: Transaktionsverarbeitung, Datenverwaltung, Backoffice-Unterstützung, Speicherkapazität und so weiter. Aber wenn AI tiefer in den Technologie-Stack eindringt, ändert sich das Spiel. Wenn AI mehr als nur Software wird, schafft es eine völlig neue Art der Betriebsführung.

So werden die IT-Teams nicht nur zu “Hütern der Daten”, sondern auch zu digitalen Beratern für die Belegschaft, indem sie Routineaufgaben automatisieren, AI-getriebene Lösungen integrieren und Daten für sie arbeiten lassen, um ihre eigene Produktivität und Effizienz zu verbessern und ihnen die notwendige Rechenleistung zu geben. AI-getriebene Lösungen auf intelligenten Geräten wie AI-PCs, die auf den neuesten Hochgeschwindigkeitsprozessoren wie Intel Xeon-Prozessoren laufen, können Benutzerbedürfnisse basierend auf Verhalten vorhersagen, während sie Daten privat halten, es sei denn, sie werden mit der Cloud geteilt. Darüber hinaus bieten heutige AI-PCs aufkommende Verarbeitungsmerkmale wie neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs), die AI-Aufgaben weiter beschleunigen und Sicherheitsschutz verstärken.

AI im Einsatz heute

Heute sehen wir einige spannende AI-Anwendungsfälle, die branchenweite Auswirkungen haben werden. Aber zuerst müssen Unternehmen ein skalierbares, sicheres und nachhaltiges AI-Ökosystem aufbauen, und das ist sehr unterschiedlich von der Erstellung eines traditionellen IT-Bestands. Es erfordert einen holistischen, teambasierten Ansatz, der Stakeholder aus der Division, Infrastruktur, Betrieb, Software-Entwicklung, Data Science und Geschäftsbereichen umfasst. Anwendungsfälle umfassen:

• Simulation und Modellierung: Vorhersage-Simulationen, Deep Learning und Verstärkendes Lernen, um Empfehlungen zu personalisieren, Lieferketten zu optimieren und Entscheidungsfindung, Prognose und Risikomanagement zu verbessern.
• Betrugsbekämpfung und Sicherheit: AI-getriebene Mustererkennungsalgorithmen, um Anomalien zu erkennen, Betrugsbekämpfung zu automatisieren, KYC-Compliance-Prüfungen zu stärken und Sicherheit zu verbessern.
• Intelligente Filialen und intelligente Gebäude: AI-getriebene Kioske und Edge-Analytics, um personalisierte Kundenerfahrungen zu schaffen (z.B. mehrere simultane Sprachübersetzungen); lokale LLM-Verarbeitung, um vollständige Privatsphäre zu gewährleisten, und intelligente Kameras, um die Filialsicherheit zu verbessern.
• Prozessautomatisierung: AI strömt repetitive Aufgaben und Workflows, wie Finanzberichte, Abstimmung von Aufzeichnungen, Kreditvergabe und Kundendienst, und stellt dabei Compliance und Sicherheit sicher.
• Neue Prozesse: AI bietet die Gelegenheit, Geschäftsprozesse grundlegend neu zu denken, über die einfache Digitalisierung hinaus, um wirklich intelligente Workflows zu schaffen.
• AI-Ops: AI-Technologien können Infrastruktur-Workflows automatisieren, um Bereitstellung und Problembehebung zu beschleunigen.
• Kundenservice: AI ermöglicht es Organisationen, 24/7-Support, sofortige Antworten, personalisierte Erfahrungen und effizientere Problemlösungen zu bieten, einschließlich virtueller Assistenten.
• Beschleunigung der Due-Diligence-Prüfung: Die Due-Diligence-Prüfung erheblich beschleunigen, sei es bei Vertragsanalyse oder im Rahmen von Fusionen und Übernahmen, und potenzielle Synergien sowie Risiken identifizieren.
• Compliance: Automatisierung von regulatorischen Prüfungen, Gewährleistung von Genauigkeit, Reduzierung von Risiken und Aufrechterhaltung von Aufzeichnungen auf effiziente Weise.
• Vermögensverwaltung und persönliche Vermögensberatung: Kunden mit geeigneten Finanzprodukten abgleichen und personalisierte Anlageberatung anbieten, um Kundenzufriedenheit und betriebliche Effizienz zu verbessern.
• Energieeinsparungen: AI-Optimierung in Rechenzentren und auf Geräten mit hocheffizienten Prozessoren, verbessert die Leistungsverwaltung und reduziert den Energieverbrauch.
• Digitale Mitarbeiter: AI kann Prozesse und Aufgaben automatisieren, die von Mitarbeitern überwacht werden.

Den Weg nach vorne planen

Im Jahr 2025 liegt die transformative Kraft von AI nicht nur in dem, was sie kann, sondern in der Art und Weise, wie wir ihre Bereitstellung architektieren. Der Aufbau eines skalierbaren, sicheren und nachhaltigen AI-Ökosystems erfordert die Zusammenarbeit von Führung, Infrastruktur, Betrieb und Entwicklungsteams. Wenn Branchen AI annehmen – von Vorhersage-Simulationen bis hin zur Betrugsbekämpfung, Prozessautomatisierung und personalisierten Kundenerfahrungen –, werden sie Arbeitsabläufe neu gestalten, Compliance verbessern und Energieeffizienz steigern. AI ist nicht länger ein Werkzeug – es ist der Eckpfeiler der intelligenten Innovation und des nachhaltigen Wachstums.