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KINOTE 01.2020

Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.

60 01 | 2020 01 | Das

60 01 | 2020 01 | Das größte Potenzial von Künstlicher Intelligenz sehen die Befragten im Backoffice, gefolgt von Kunden- und Produktprozessen In welchem Bereich sehen Sie das größte Potenzial für den Einsatz von KI? (Max. 2 Antworten, Angaben in Prozent) 70 60 50 47 50 61 40 30 20 10 0 Kunden Produkte Backoffice Corporate Functions Sonstige 18 1 Auffälligkeiten: Das größte Potenzial von KI sehen die Befragten in den Prozessen aus dem Backoffice Im Bereich Kunden und Produkte wird ebenfalls ein großes Potenzial erwartet Quelle: Eurogroup Consulting. Verarbeitung großer Datenmengen KI, etwa in Form von Cognitive RPA, erleichtert und verbessert die automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen und Prozessabläufe erheblich. Das Thema ist für Abwicklungseinheiten von großem Interesse. Ein intelligentes System kann zum Beispiel selbstständig erkennen, in welchem Feld der Name des Kunden steht oder wo eine bestimmte Zahl im Formular zu finden ist. So muss das System nicht jedes Mal neu programmiert werden, wenn sich ein Parameter ändert. Das erleichtert auch die Datenübertragung von einem System ins andere. Ebenfalls relevant auf dem Gebiet der KI, die über die reine Digitalisierung von Standardprozessen hinausgeht, ist die natürliche Sprachverarbeitung. So lässt sich eingehender Schriftverkehr verwalten, Briefe an die Kunden können vorformuliert werden. Nicht zuletzt helfen die neuen Technologien dabei, die gestiegenen Kundenansprüche zu erfüllen. So wollen Verbraucher bei der Interaktion mit ihrer Bank nicht immer wieder nach denselben Informationen gefragt werden. Zudem sind sie nicht länger bereit zu warten und bestehen auf die sofortige Bearbeitung ihrer Anliegen. Insbesondere bei Routineabläufen wünschen sie eine einfache und effiziente Abwicklung. KI im Asset Management und Private Banking Während direkt mit dem Kunden agierende Chatbots im Private Banking eine eher geringe Rolle spielen, geht es hier in erster Linie um die Software-Roboter, die ihre Arbeit im Hintergrund verrichten. Mit ihrer Hilfe können auch Asset Manager und Privatbanken Kunden zu Gruppen clustern, die der Berater anschließend individuell ansprechen kann. Anhand von Geo- und Bevölkerungsdaten kann KI Vorschläge für Immobilieninvestitionen machen. Ebenso ist es möglich, große Mengen von Analystenberichten automatisch auszuwerten. Und: KI kann anhand bestimmter Parameter einen Verdacht auf einen Betrugsfall äußern, der anschließend von Bankmitarbeitern überprüft wird. Auf diese Weise können die neuen Technologien gerade Privatbanken dabei helfen, den Spagat zu bewältigen, bei sinkenden Margen effizienter und gleichzeitig besser in der individuellen Kundenbetreuung zu werden. Was den Umsetzungsgrad solch innovativer Anwendungen im eigenen Unternehmen betrifft, scheinen die Banken laut der eingangs erwähnten Studie allerdings nicht ganz realistisch zu sein. So geben drei Viertel der Befragten an, mindestens zur frühen Mehrheit zu gehören, was den Einsatz von KI angeht. Knapp 30 Prozent bezeichnen sich als Frühanwender oder gar Innovatoren. Lediglich ein Viertel zählt sich zur späten Mehrheit bzw. zu den Nachzüglern. In der Studie findet sich auch ein deutlicher Hinweis darauf, dass die Befragten teilweise zur Selbstüberschätzung neigen: Finanzinstitute, die gerade erst ihr KI-Know-how aufbauen, schätzen sich oft innovativer ein als diejenigen, die bereits mehrere KI-Prozesse eingeführt haben.

01 | 2020 61 KI-Einsatz erfolgt ohne Strategie Entscheidender Handlungsbedarf zeigt sich vor allem bei der Einführung einer KI-Governance – der Verankerung entsprechender Prozesse, Methoden und Verfahren in der Organisation. 62 Prozent geben an, diese nicht in angemessener Form einzuführen, 28 Prozent haben erste Standards definiert, und nur 10 Prozent arbeiten bereits danach bzw. sind dabei, die Prozesse zu optimieren. Darüber hinaus verfügt kein einziges der beteiligten Institute über eine definierte und vollständig umgesetzte KI-Strategie. 32 Prozent geben an, dass KI nicht in der Unternehmensstrategie verankert ist. 53 Prozent erklären, dass die Strategie derzeit ausgearbeitet bzw. die Umsetzung geplant ist. Eine Minderheit von 15 Prozent gibt zu Protokoll, dass die KI-Strategie immerhin teilweise umgesetzt ist. Dabei fällt auf: Auch die Institute, die KI bereits vereinzelt im Einsatz haben, folgen weder einer festen Strategie, noch haben sie es geschafft, Prozesse, Verfahren und Methoden in der Organisation zu verankern. Das bedeutet, dass ein effizienter Einsatz von KI-Lösungen im größeren Umfang nur schwer zu realisieren ist. Wichtig ist es vor allem auch, eine systematische Vorgehensweise zu etablieren, mit der Erfolg versprechende Use Cases ausgewählt und ein Zeitplan für die Umsetzung aufgestellt wird. Dies erfordert auch, dass es einen KI-Verantwortlichen in der Firma gibt – dies kann, muss aber nicht unbedingt ein Chief Digital Officer sein. Investitionen notwendig Ebenfalls eine wichtige Erkenntnis aus der Studie: Bei der Einführung von KI werden die Finanzinstitute sehr bald an ihre eigenen Grenzen stoßen. Dabei sehen sie selbst als größte Herausforderung die Ressourcenverfügbarkeit, die von 54 Prozent als besonders drängender Engpass genannt wird, gefolgt von mangelndem KI-Know-how (47 Prozent) und Datenqualität (41 Prozent). » 2 Das bedeutet: Investitionen in interne und externe Ressourcen sind dringend nötig. Dessen sind sich auch die befragten Unternehmen bewusst und haben für das Jahr 2020 im Median 2 bis 5 Prozent ihres IT- und Projektbudgets für KI-Investitionen eingeplant. Gleichzeitig bestehen hohe Ansprüche an die Effizienz von KI. 6 bis 12 Prozent Gewinn- oder Kosteneinsparungspotenzial muss KI für die Mehrheit der Befragten erreichen, damit eine positive Umsetzungsentscheidung erfolgt. Dieses Potenzial besteht durchaus. Für die Unternehmen dürfte es jedoch – auch angesichts ihres derzeitigen Reifegrads in Bezug auf die Technologie – schwierig sein, derart treffsichere Prognosen zu erstellen. Aus der Studie ergeben sich klare Handlungsempfehlungen für Banken und Sparkassen: 1. Einen KI-Beauftragten ernennen Ein wichtiger erster Schritt ist festzulegen, wer im Unternehmen für die Entwicklung von KI-Prozessen zuständig ist. Das kann ein Chief Digital Officer ebenso wie der Innovations- oder Transformationsbeauftragte im Unternehmen sein. 2. KI-Strategie formulieren Um mit KI die gewünschten Erfolge zu erzielen, benötigen Unternehmen zudem eine ausformulierte KI-Strategie. In dieser sollte unter anderem festgeschrieben werden, in

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