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KINOTE 02 // 2022

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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.

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38 02 | 2022 lität mit den prognostizierten Ergebnissen zu vergleichen und diese Erkenntnisse anzuwenden, um eine kontinuierliche Verbesserung zu fördern. Künstliche Intelligenz und verwandte Technologien wie Maschinelles Lernen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache, die optische Zeichenerkennung (OCR: Optical Character Recognition) sowie Cognitive Computing (die Simulation menschlicher Denkprozesse in einem Computer-Modell) umfassen, bieten eine breite Palette aktueller und künftiger Anwendungsfälle für Finanzdienstleister. Diese Anwendungsfälle reichen von Robo Advice (Kundenunterstützung mit teil- oder vollautomatisierten Systemen) über Empfehlungen zu neuen Produkten bis hin zur Einhaltung der Vorschriften zur Bekämpfung von Geldwäsche (AML: Anti-Money Laundering) oder zum Schutz vor Kreditkartenbetrug. Hindernisse für die KI-Einführung Trotz des offensichtlichen Nutzens von KI-Tools für Finanzdienstleister sowie des wachsenden Bewusstseins und der Wertschätzung der damit verbundenen Vorteile gibt es eine Reihe von Hindernissen, die einer erfolgreichen Einführung im Wege stehen. So ergab eine Studie der Investmemt-Gesellschaft Temasek aus dem Jahr 2021, dass nur 13 Prozent der Unternehmen KI wirklich in den meisten ihrer Prozesse nutzen. Die Analyse weist darauf hin, dass die Daten-Ethik ein großes Hindernis darstellt. Drei Viertel der Unternehmen fordern demnach klarere KI-Ethik- und Daten-Standards. In Anbetracht der langen Liste strenger Vorgaben, die Banken einhalten müssen, ist es leicht nachzuvollziehen, warum viele Finanzdienstleister den Einsatz von KI angesichts der erheblichen Governance-Anforderungen, die mit der Implementierung dieser Technologie verbunden sind, hinauszögern. Ein weiteres großes Hindernis für den Wandel sind die bestehenden Legacy-Technologien der Banken. Viele Organisationen betreiben immer noch eine Kombination aus On-Premises- und Cloud- Lösungen – und damit eine hochkomplexe Infrastruktur. Bei Unternehmen, die durch Fusionen und Übernahmen gewachsen sind, steigt die Komplexität zusätzlich. Sind die Geschäftsprozesse eines Finanzinstituts auf mehrere, unterschiedliche Systeme verteilt, ist es schwierig, kognitive Technologien zu implementieren, die ein vollständiges und genaues Bild liefern. Ein weiteres großes Hindernis für die Einführung von KI ist der Mangel an Fachkräften: 23 Prozent der Unternehmen, die KI-Technologien bereits umfassend einsetzen, gaben in der Temasek-Studie an, dass eine erhebliche Qualifikationslücke bei der KI-Implementierung besteht. Erschwerend kommt demzufolge hinzu, dass Daten von ausreichend hoher Qualität oft kaum verfügbar beziehungsweise zugänglich sind. Dem KI-Imperativ gerecht werden Auch wenn sich Finanzdienstleister der Hindernisse einer erfolgreichen KI-Einführung bewusst sind, sollten diese nicht als Entschuldigung für Untätigkeit dienen. Unternehmen, die sich KI erfolgreich nutzbar machen, profitieren von bedeutenden Wettbewerbsvorteilen. Hierzu zählen prädiktive Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung, personalisierte Dienstleistungen für die Kundschaft und ein verbessertes Risikoprofil. Ein Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Einführung von KI stellt die Nutzung Cloud-basierter Plattformen, die notwendige Modernisierungsprozesse vereinfachen und ein einziges, durchgängiges Bank-Operating-System für das gesamte Unternehmen schaffen, dar. Anstatt sich der komplexen Aufgabe zu stellen, KI-Mechanismen in jede einzelne Anwendung zu integrieren, können Unternehmen ein End-to-End-System nutzen, das KI und Automatisierung bereits integriert. Gehen Banken diesen Weg, sind sie dazu in der Lage, den Mehrwert von KI unmittelbar zu realisieren. Zudem müssen sie sich nicht im gleichen Maß mit dem Fachkräftemangel auseinandersetzen, da Cloud Service Provider eine entscheidende Rolle in der KI-Entwicklung und KI-Integration übernehmen. Dieser plattformbasierte Ansatz ermöglicht eine Reihe von Anwendungen: ■ Verbesserter Kundenservice: Cloud-Plattformen, die im Front-, Middle- und Backoffice eines Unternehmens eingesetzt werden, bieten mehr Transparenz und KI-gestützte Einblicke, sodass die Mitarbeiter schneller und umfassender auf Kundenanfragen reagieren können. ■ Operative Effizienz: Dank Automatisierung, OCR und der Verknüpfung operativer Prozesse machen KI-gestützte Cloud-Plattformen kostenintensive und aufwändige Dateneingaben und Datenextraktionen überflüssig, beispielsweise für Jahresabschlüsse.

02 | 2022 39 ■ Optimiertes Risikomanagement: Cloud-basierte Plattformen ermöglichen prädiktive Analysen zur Leistungsmessung und Risikoüberwachung im gesamten Unternehmen. Angewandt auf die wichtigsten Banking-Prozesse bietet KI in verschiedenen Anwendungsfällen erhebliche Vorteile. Hierzu zählen unter anderem: ■ Automatisierte Finanzanalyse: Unternehmen können den Zeitaufwand für die Gliederung von Jahresabschlüssen und Steuererklärungen reduzieren und gleichzeitig Analysen optimieren. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen auch, sich auf wesentliche Informationen und Kennzahlen zu konzentrieren, anstatt Daten manuell neu einzugeben. ■ Preisgestaltung und Rentabilität: Banken können mehr Geschäfte abschließen, wenn sie ihren Kunden verschiedene Optionen für die Darlehensstruktur anbieten, die Preisgestaltung nahtlos mit der Kreditvergabe abstimmen und einen direkten Einblick in die kalkulierte Rentabilität und Eigenkapitalrendite auf der Ebene der Geschäftsbeziehung, der Transaktion oder des Einzelkredits erhalten. ■ Portfolio-Analysen: Unternehmen können ihr Kreditportfolio mit anpassbaren Dashboards analysieren und den Aufwand bei aufsichtsrechtlichen Audits mithilfe entsprechender Analysen reduzieren. ■ ESG-Integration: Dank KI-basierter Automatisierung zur Integration der Datenerfassung in die Kreditvergabe-Workflows können Banken den Weg, wie sie ESG-Daten als Teil des Kreditvergabe-Prozesses erfassen, verschlanken und verbessern. Zudem können sie die Einführung neuer Produkte voranbringen und gleichzeitig das Reporting optimieren. Early Adopters werden erfolgreich sein Die Nutzung von KI-Technologien in der Cloud ist ein bedeutendes Differenzierungsmerkmal im steigenden Wettbewerb. Laut einer aktuellen Studie von Nvidia betreiben jedoch nur 23 Prozent der Unternehmen im Finanzsektor ihre KI-Workloads in der Cloud – verglichen mit 36 Prozent On-Premises und 42 Prozent in hybriden Systemen. Cloud-basierte Ansätze ermöglichen es Unternehmen, die Komplexität und die Herausforderungen der KI-Integration zu umgehen und gleichzeitig von den vielen Vorteilen der Technologie zu profitieren. Führende Unternehmen profitieren bereits von Cloud-basierten KI-Implementierungen. So konnte beispielsweise die Gulf Coast Bank & Trust, ein Kreditinstitut in der Region New Orleans in den USA, mithilfe einer durchgängigen Cloud-Plattform, die KI-Technologien nutzt, den Zeitaufwand für die Dateneingabe reduzieren und ihren Kreditanalyseprozess vollständig digitalisieren. Dank dieses Ansatzes war das Institut dazu in der Lage, auch die Datenintegrität zu verbessern, bessere Kreditentscheidungen zu treffen und seinen Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf Aufgaben mit einem höheren Mehrwert zu konzentrieren. Fazit Unternehmen wie das letztgenannte werden schneller als ihre Mitbewerber in die Welt der KI-gestützten Finanzdienstleistungen vordringen. Das wird nicht nur frühzeitig zu Kosteneinsparungen führen, sondern diese Firmen auch langfristig dabei unterstützen, überzeugendere Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln – und Kunden zu gewinnen. Laut der Nvidia-Studie „State of AI in financial services – trends 2022“ glauben bereits 37 Prozent der Finanzdienstleister, dass KI zu einem Wettbewerbsvorteil für ihr Unternehmen werden wird. Diejenigen, die KI über eine Cloud-basierte Plattform nutzen, werden diese Vorteile als erste realisieren können. Autorin Marlen Lawrenz ist seit Anfang 2020 als Product Specialist Manager für die PreSales-Aktivitäten von nCino im deutschsprachigen Raum (DACH) verantwortlich.

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