KI im Finanzwesen? Anwendungsfälle, Vorteile und Herausforderungen

KI im Finanzwesen? Wenn Sie mit dieser Kombination nicht vertraut sind, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie viel verpassen. Die Hauptziele von Finanzinstituten – Banken, Hedgefonds und Versicherungsunternehmen – sind die Minimierung von Risiken, die Reduzierung von Kosten und die Bereitstellung erstklassiger Kundenservices für Kunden, die KI nutzen.

Angesichts der riesigen Datenmengen im Finanzsektor wird es immer wichtiger, KI für Datenanalyse, Risikomanagement, personalisierten Service und die Verwaltung von Portfolios einzusetzen. Laut einer Umfrage im Jahr 2023 von NVIDIA Bei 200 Finanzinstituten mit Sitz in Amerika und Europa arbeiteten die Unternehmen an folgenden Anwendungsfällen:

• 26 % von ihnen arbeiteten an einem großen Sprachmodell
• 23 % im Empfehlungssystem
• 23 % auf Portfoliooptimierung
• 22 % bei der Betrugserkennung

Die Hälfte der Befragten glaubte, dass KI ihre jährlichen Erträge um 10 % steigern würde, und ein Drittel schätzte, dass KI ihre jährlichen Ausgaben um 10 % senken würde.

In diesem Blog erfahren wir mehr über KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen, ihre Vorteile und die Herausforderungen, denen sich Finanzinstitute beim Einsatz von KI gegenübersehen.

KI im Finanzwesen

KI ist eine Kombination aus Daten, Rechenleistung und Technologie. Der technologische Aspekt der KI ist wie folgt:

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen besteht aus Algorithmen, die überwacht oder unüberwacht auf Finanzdaten trainiert werden können, um Anomalien in Finanzdaten zu klassifizieren, vorherzusagen und zu finden.

Deep Learning: Deep Learning nutzt neuronale Netze zur Analyse von Finanzdaten. Deep Learning eignet sich, wenn wir Milliarden von Datensätzen für Marktdaten haben.

Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Verarbeitung natürlicher Sprache wird im Finanzwesen zur Analyse und Extraktion von Informationen aus Verträgen, zur Stimmungsanalyse von Finanzmärkten und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses im Fintech-Bereich mithilfe von Chatbots eingesetzt.

Welche Anwendungsfälle gibt es für KI im Finanzwesen?

Entdeckung eines Betruges

Betrug im Bank- und Finanzwesen führt nicht nur zu finanziellen Schwierigkeiten, sondern beeinträchtigt auch das Image des Instituts. KI wird anhand historischer Daten trainiert und kann eine typische Transaktion von einer Anomalie unterscheiden. Da mehr Daten und Forschungsmethoden verfügbar werden, wird die Genauigkeit von KI-Systemen zur Betrugserkennung weiter zunehmen.

Risikobewertung

Die Risikobewertung ist von entscheidender Bedeutung, um die Kreditwürdigkeit und die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls eines Kreditnehmers zu prüfen. KI kann Kreditunterlagen und Finanzberichte analysieren, um das Risikoprofil von Kreditnehmern zu beurteilen. Darüber hinaus können Wirtschaftsprüfer mithilfe von KI Finanzunterlagen prüfen, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die geltenden Gesetze und Vorschriften einhält.

Handel

KI basiert auf jahrelangen Finanzdaten und kann Trends erkennen, die mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind. Vereinfacht gesagt generiert KI bessere Handelssignale. KI kann im Hochfrequenzhandel eingesetzt werden, bei dem Geschäfte aufgrund geringfügiger Preisschwankungen in Sekundenbruchteilen abgeschlossen werden. Portfolioverwaltungsunternehmen können KI-Systeme entwickeln, um höhere Renditen zu erzielen, was das Vertrauen der Kunden stärkt und wiederum mehr Geschäfte bringt.

24/7 Kundendienst

Im Bankwesen können KI-gesteuerte Chatbots rund um die Uhr Kundenservice bieten, indem sie häufig gestellte Fragen beantworten. Mit der Einführung von ChatGPT lässt sich das Geschäftspotenzial großer Sprachmodelle nicht mehr leugnen.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI im Finanzwesen?

Spart Zeit

KI im Finanzwesen spart Zeit, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert und den Menschen die Möglichkeit gibt, komplexe Probleme zu bewältigen. Wirtschaftsprüfer müssen bei der Prüfung nicht die Finanzunterlagen eines Unternehmens lesen. Darüber hinaus spart der Einsatz von Kundensupport-Chatbots in Fintech-Apps Zeit, beschleunigt Prozesse und bietet Service rund um die Uhr.

Spart Geld

KI hilft bei der Betrugserkennung, dem Portfoliomanagement und der Risikobewertung bei der Kreditvergabe. Somit kann der Einsatz von KI einem Finanzinstitut dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die Verluste minimieren.

Effizient

Menschliches Versagen im Finanzökosystem könnte negative Auswirkungen haben. KI-Systeme sind bei komplexen Entscheidungen effizient und verringern das Risiko menschlicher Fehler.

Herausforderungen beim Einsatz von KI im Finanzwesen

Datenqualität

Müll rein, Müll raus. Die Entwicklung einer effektiven Datenstrategie für ein Finanzinstitut erfordert die gebotene Sorgfalt. Das Identifizieren und Überprüfen von Datenquellen, das Sammeln und Konvertieren in die erforderliche Form kann für KI-gesteuerte Finanzsektoren eine Herausforderung darstellen.

Datenschutz und Sicherheit

Finanzinstitute nutzen täglich personenbezogene Daten. Daher ist es wichtig, dass sie Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um die Vertraulichkeit personenbezogener Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus sollten sie die Gesetze zur Datenregulierung befolgen, um die rechtmäßige Nutzung von Daten zu verstehen.

Befangenheit

Gnostisches Verhalten gegenüber Variablen wie Hautfarbe, Rasse, ethnischer Zugehörigkeit oder Geschlecht wird in der KI als Voreingenommenheit bezeichnet. Historische Trainingsdaten können Verzerrungen aufweisen, die sich auf KI-Systeme übertragen lassen. Voreingenommene Anträge können schädlich sein: Einschränkungen bei der Kreditvergabe an eine Minderheitengruppe. Für eine unvoreingenommene KI-Anwendung sind Risikobewertung und -management erforderlich.

KI im Finanzwesen – Weg in die Zukunft

KI im Finanzwesen kann das Kundenerlebnis verbessern, betrügerische Transaktionen erkennen, Risiken bewerten, bei der Entwicklung von Handelsstrategien für Hedgefonds helfen und vieles mehr. Das KI-Ökosystem (Anwendungen und Forschungsmethoden) entwickelt sich ständig weiter und Kunden tendieren zu problemlosen Erfahrungen. Finanzinstitute sollten ihre KI-Systeme ständig auf der Grundlage ihrer Kundenbedürfnisse und der verfügbaren hochmodernen KI-Anwendungsfälle aktualisieren.

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