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Künstliche Intelligenz in Banken – Wie ist der Stand der Dinge?

Künstliche Intelligenz In Banken – Wie Ist Der Stand Der Dinge?

Auch die Finanzbranche kann vom Einsatz Künstlicher Intelligenz profitieren. Mit Hilfe von KI können größere Datenmengen schneller und effizienter analysiert werden, wodurch sich Wettbewerbsvorteile erzielen lassen. KI als Turbo der Finanzbranche, aber wie werden die Institute mit den Herausforderungen fertig? Dr. Ralph Werner und André Koriath zeigen, inwieweit KI in Banken bereits eingesetzt wird und wie Sie KI in Ihrem Institut erfolgreich etablieren. 

Dr. Ralph Werner ist Head of Financial Data Management bei Capgemini Invent in Frankfurt/M. Dort begleitet er Kunden bei der strategischen Weiterentwicklung des Datenmanagements von der Nutzung öffentlicher Daten bis zur Gestaltung von Reporting-Plattformen. Die Schwerpunkte seiner Expertise liegen im umfassenden Verständnis der End-to- End-Geschäftsprozesse von Banken. Seine Erfahrung sammelte er unter anderem als Verantwortlicher für den zentralen Risikodatenhaushalt bei einer großen Bank.

Dr. Ralph Werner

Dr. Ralph Werner

André Koriath

André Koriath

André Koriath, Senior Manager „Insights Driven Business Innovation“, ist als Strategieberater und Projektleiter bei Capgemini Invent in Frankfurt/M. tätig. Er verfügt über weitreichendes Wissen und Erfahrung in der Konzeptionierung und der Implementierung von analytische Prototypen in den Bereichen Risikomodellierung, Data Science, Analytics & Machine Learning und Projektmanagement. Zuvor arbeitete André Koriath in verschiedenen Positionen bei einem Beratungshaus sowie im Risikocontrolling einer Bank.

Künstliche Intelligenz im Fokus der digitalen Transformation

Es ist mittlerweile unumstritten, dass die von künstlicher Intelligenz (KI) ermöglichte digitale Unternehmenstransformation stetig an Relevanz gewinnt.


Die Entwicklung zum Standard in vielen Industrien erscheint unaufhaltsam. Erste erfolgreiche KI-Anwendungen in Banken zeigen die Entwicklung vom „Fear of Missing Out“ (FOMO) zum festen Bestandteil der Strategie zur Generierung von Wettbewerbsvorteilen und damit zum Überleben des Unternehmens entwickelt hat. Dies beruht insbesondere darauf, dass sich die Methoden der KI in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt haben. Es gibt inzwischen zahlreiche Anwendungsfälle, die von KI-Systeme mindestens so gut wie, wenn nicht sogar besser als, von Menschen ausgeführt werden. Dazu gehören unter anderem Objekt- und Gesichtserkennung, Sprechererkennung, Sprache-zu-Text-Konvertierung sowie Spiele wie Schach und Go.

Daher verwundert es nicht, wenn die Mehrzahl aller Führungskräfte angeben, dass ihre Unternehmen mindestens ein KI-System in ihre Geschäftsprozesse eingebettet haben oder dies für die Zukunft planen. Im Retailgeschäft ist der Einsatz von KI von 4% in 2016 auf 28% in 2018 gestiegen [1]. In 2018 war KI in 31% der Banken im Einsatz [2] und hat damit RPA als Automatisierungs-Technologie überflügelt [3].

Werte schaffen durch gezielten Einsatz von KI

Während sich in der Vergangenheit die Anstrengungen zur Automatisierung auf die Reduktion von Prozesskosten fokussierten, beseht inzwischen eine klare Tendenz zur Verbesserung des Kundenservices und Steigerung des Geschäftsvolumens [3]. Insbesondere der Einsatz von KI findet zum großen Teil im Front Office statt.

Erste Prototypen zeigen, dass sich die Einrichtung von Analytics-Einheiten ausgestattet mit der notwendigen Infrastruktur innerhalb von 1 bis 2 Jahren amortisieren kann. 2018 haben ein Drittel der befragten Banken eine Umsatzsteigerung von 2%-5% im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI erreichen können [3].

Das Potential zur Weiterentwicklung der KI ist nach wie vor enorm. Der Einsatz komplexer KI-Methoden wie „Machine Learning“ liegt erst bei 4% unter den Automatisierungs-Technologien, erst 10% der Banken haben KI-Methoden umfassend in der Organisation ausgerollt [3].

Wege zum erfolgreichen Einsatz der KI

Die führenden Herausforderungen beim schnelleren Ausbau der KI sind intransparente Business Cases, Bedenken zur Datensicherheit, unvollständige Systemintegration, Widerstände aus Angst um Arbeitsplätze sowie der Wettbewerb um Experten.

Künstliche Intelligenz
Um die Potenziale von KI voll auszuschöpfen, müssen Führungskräfte genau verstehen:

  • Was kann KI und was kann es aktuell noch nicht?
  • Wo liegen für ihren Bereich relevante Anwendungsfälle und wie sie können KI-Anwendungen in ihren Prozessen umgesetzt werden
  • Welche organisatorischen, prozessualen und technologischen Rahmenbedingungen müssen vorhanden sein bzw. müssen geschaffen werden?
  • Welche regulatorischen Anforderungen bestehen für den Einsatz von KI?
  • Wie kann ich den bekannten Herausforderungen beim Einsatz der KI begegnen?

Die Relevanz des Themas und die grundlegende Natur der Fragen zeigt, dass KI einerseits als strategisches Thema der Bank verfolgt werden muss und andererseits schnell Erfahrungen mit geeigneten Prototypen gesammelt werden sollten.

 

[1] Capgemini Research Institute: Digital Transformation Review, 12. Ausgabe
[2] Capgemini Research Institute: Where are banks and insurers on their digital mastery journey?
[3] Capgemini Research Institute: Growth in the Machine (How financial services can move intelligent automation from a cost play to a growth strategy)

Konkrete Einsatzmöglichkeiten und erste Praxiserfahrungen

Das Thema wird in unserem Seminar „Künstliche Intelligenz und Data Analytics in Banken“ im Detail dargestellt und anhand von konkreten Praxisbeispielen erörtert.

KI in der Finanzbranche

Rückblick: Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche

Die Finanzbranche befindet sich im Umbruch und hat mit der Künstlichen Intelligenz ein neues Anwendungsfeld im Bereich der digitalen Transformation geschaffen. Welche Methoden können bei der Optimierung von Geschäftsprozessen helfen? Und was kommt in den kommenden Jahren noch auf die Branche zu?
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