Künstliche Intelligenz (KI) wird in vielen Bereichen eingesetzt. Unter anderem haben KI-Lösungen im Finanzsektor an Popularität gewonnen. Das BeInCrypto-Redaktionsteam hat die 8 wichtigsten Anwendungen von KI-basierten Technologien in der Finanzwelt zusammengestellt.

 

Warum KI für den Finanzsektor wichtig ist

Künstliche Intelligenz eröffnet dem Finanzsektor eine Vielzahl von Möglichkeiten. Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI-Technologien neben den offensichtlichen Vorteilen auch eine Reihe von Nachteilen mit sich. Betrachten wir die Vor- und Nachteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz im Finanzbereich.

 

Vorteile des Einsatzes von KI im Finanzwesen:

 

• Automatisierung von Routinearbeiten.
• Kostenreduzierung durch Automatisierung eines Teils der Arbeit sowie frühzeitige Erkennung von Betrug und möglichen Fehlern.
• Verbesserung der Qualität des Kundenservices durch Personalisierung der Dienstleistungen und Erweiterung der Liste der verfügbaren Dienstleistungen. KI kann zum Beispiel genutzt werden, um Prognosen über interessante Vermögenswerte zu erstellen und Vorgänge zu automatisieren.
• Verbesserung der Arbeitsqualität durch Verringerung möglicher menschlicher Fehler.
• Verbesserte Unternehmenssicherheit. KI kann Systeme ständig auf Schwachstellen analysieren.

 

Vor- und Nachteile des Einsatzes von KI im Finanzwesen:

 

• Der geschlossene Charakter von KI-Systemen. Nicht alle Unternehmen berichten darüber, welche Daten automatisierte KI-basierte Systeme ihnen bei der Erfassung helfen. So hat Google Anfang 2019 zugegeben, versehentlich persönliche Daten aus den Konten seiner Nutzer gesammelt zu haben.
• Fehler im KI-Code sind nicht auszuschließen.
• Künstliche Intelligenz kann den Menschen in vielen Bereichen nicht ersetzen. So ist KI beispielsweise nicht in der Lage, in komplexen Situationen eine Empfehlung auszusprechen.
• Die Automatisierung von Geschäftsprozessen trägt zum Abbau von Arbeitsplätzen bei.
• KI-Systeme setzen eine zentralisierte Verwaltung voraus. Unternehmen können darunter leiden, wenn die Kontrolle in die falschen Hände gerät.

 

Anwendung von KI im Finanzwesen: die 8 wichtigsten Optionen

 

Vertreter des Finanzsektors haben viele Anwendungen von KI in der 

 

Wirtschaft gefunden. Betrachten wir die beliebtesten Optionen.

 

1. Risikobewertung und prognose

 

KI kann schnell eine große Menge an Informationen verarbeiten, um das Risiko der Bereitstellung einer Finanzdienstleistung, z. B. eines Kredits, für eine bestimmte Person zu bewerten. Dazu analysiert das System die Kredithistorie und andere Aufzeichnungen, die dazu beitragen, die Aussichten auf den Abschluss eines Vertrags zu bestimmen.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Identifizierung skrupelloser Kunden hilft Finanzinstituten, ihre Leistung zu verbessern, indem sie ihr Geschäft auf ein solventes Publikum ausrichten.

 

2. Aufdeckung und Bekämpfung von Betrug

 

Nach Angaben von IBM werden sich die weltweiten Betrugsverluste bis 2025 auf 44 Mrd. Dollar belaufen. 72 % der Vorstandsvorsitzenden halten diese Höhe der potenziellen Verluste für ein ernstes Problem. Künstliche Intelligenz soll Finanzunternehmen bei der Betrugsbekämpfung helfen.

 

KI analysiert große Datenmengen, um verdächtige Transaktionen zu erkennen. So kann die künstliche Intelligenz beispielsweise das Nutzerverhalten mit in die Software eingebetteten Mustern vergleichen. Die Handlungen von Betrügern gehen oft über normale Transaktionen hinaus, so dass KI verdächtige Aktivitäten schnell erkennen und Vertreter der Kreditinstitute alarmieren kann.

 

3. Finanzielle Beratung

 

Automatisierte Berater auf der Grundlage von KI können den Nutzern auf der Grundlage der Ergebnisse der Verarbeitung von Informationen über die Marktbedingungen umgehend Empfehlungen geben oder die Effizienz der Portfolioanlagen der Kunden eines Finanzinstituts bewerten. Solche Systeme können zum Beispiel Anlageempfehlungen auf der Grundlage historischer Trends geben.

 

Die eigenständige Suche nach Anlagemöglichkeiten kann zeitaufwendig sein. Fehler aufgrund menschlichen Versagens sind nicht auszuschließen. Die Automatisierung des Prozesses wiederum hilft, Zeit zu sparen, und eröffnet neue Möglichkeiten, Geld zu verdienen.

 

Interessant! Statista prognostiziert, dass bis 2025 478,89 Millionen Nutzer KI in ihrer Vermögensverwaltung einsetzen werden.

 

4. Künstliche Intelligenz im Handel

 

Manchmal kann das Verhalten des Finanzmarktes selbst die erfahrensten Händler verwirren. KI ist in der Lage, vergangene Bewegungen zu analysieren, den Nachrichtenhintergrund zu untersuchen, wichtige Muster zu erkennen und sie mit den aktuellen Gegebenheiten zu vergleichen, um Vorhersagen zu treffen und gewinnbringende Geschäfte zu tätigen. 

Zugleich kann die künstliche Intelligenz aus ihren Fehlern lernen.

 

Der Mensch kann in Bezug auf die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung nicht mit der KI konkurrieren. Deshalb nutzen viele Händler Signale der künstlichen Intelligenz für ihre Arbeit. Einige ziehen es vor, den Handel zu automatisieren, indem sie der KI Zugriff auf die Eröffnung und Schließung von Geschäften geben.

 

Interessant! Nach Angaben von JPMorgan werden bereits im Jahr 2020 mehr als 60 % der Transaktionen im Wert von mehr als 10 Millionen Dollar mit Hilfe von Algorithmen durchgeführt. Experten zufolge wird diese Zahl bis 2024 auf 19 Millionen Dollar ansteigen.

 

5. Personalisierung von Finanzdienstleistungen

 

Ein personalisierter Ansatz ist einer der Faktoren für die Qualität von Dienstleistungen. Die manuelle Anpassung von Angeboten für jeden Kunden ist sehr zeitaufwändig. Aus diesem Grund setzen viele Unternehmen zu diesem Zweck KI ein.

 

Künstliche Intelligenz kann die Verhaltensmuster der Kunden analysieren und ihre Präferenzen auf der Grundlage der verfügbaren Daten ermitteln. Die Ergebnisse helfen der Software, Finanzdienstleistungen für einen bestimmten Nutzer zu personalisieren. So erhalten die Kunden der Bank einen guten Service und das Kreditinstitut den Standort des Publikums.

 

6. Automatisierung von Abläufen

 

Künstliche Intelligenz übernimmt einen großen Teil der Routinearbeiten, die viel Zeit und Mühe kosten. So kann die KI beispielsweise selbstständig Mailings verschicken, den Umfang des Anlagevermögens von Kunden berechnen und sogar einige Anfragen von Nutzern der Kreditorganisation bearbeiten.

 

Die Automatisierung der Systeme hilft den Banken, wertvolle Mitarbeiter freizusetzen und die Ressourcen auf wichtigere Aufgaben zu lenken. Außerdem kann die KI einen Teil des Personals ersetzen, was bedeutet, dass sie den Bankern helfen kann, Gehälter zu sparen.

 

7. Regulierung und Durchsetzung von Vorschriften

 

In KI eingebettete Skripte helfen Banken bei der Einhaltung von Regeln und internen Richtlinien im Umgang mit Kunden. In Momenten, in denen ein echter Berater ins Straucheln geraten und zum Beispiel Emotionen nachgeben könnte, wird die künstliche Intelligenz ihre Arbeit nach streng geregelten Regeln fortsetzen.

KI kann auch schnell Daten zusammentragen, um zum Beispiel die Rechtmäßigkeit einer bestimmten Transaktion zu ermitteln.

8. Geschäftsprognosen

 

Mit Hilfe von KI ist es möglich, zeitnah aktuelle Finanzübersichten und Prognosen zu erhalten, die für eine kompetente Unternehmensführung notwendig sind.

 

Interessant! Laut Forbes nutzen bereits 70 % der Finanzinstitute maschinelles Lernen, um eingehende Cashflows und Kreditratings vorherzusagen.