KINOTE 01.2021

58 01 | 2021 Typische

58 01 | 2021 Typische Beispiele sind Einsätze in den Bereichen Betrug, Geldwäsche, Cyber Security und Ausfallprognosen bei Krediten inklusive geeigneter Gegenmaßnahmen. Auch wenn sich Banken damit schon seit Jahren beschäftigen, so hat die Pandemie hier eine neue Dynamik eingebracht – insbesondere durch die „digitale Öffnung“ der Unternehmen im Zug flexibler Arbeitsmodelle. Nicht selten mussten digitale Technologien in kürzester Zeit für eine große Anzahl von Mitarbeitern und Geschäftsbereichen bereitgestellt werden, um die Business Continuity zu sichern – Sicherheitsbedenken mussten dabei teilweise zurücktreten. Genau diese Situation nutzen Betrüger. Ohne Analytics und KI ist diese Bedrohung kaum in den Griff zu bekommen. Neue Angebote als positiver Nebeneffekt Banken, die ihre digitale Transformation mit Analytics und KI vorantreiben, sind in Krisenzeiten nicht nur handlungsfähiger, sie können die schwierigen Umstände sogar für sich nutzen und ihren Kunden neue und verbesserte Leistungen anbieten. Ein Beispiel ist eine verbesserte Kundenansprache. KI und Analytics unterstützen Banken dabei, jedem Kunden ein individuelles und persönlich zugeschnittenes Angebot zukommen zu lassen. Dieses Next Best Offer basiert auf sämtlichen Informationen, die der Bank über den Kunden und seine bisher in Anspruch genommenen Leistungen vorliegen, und sie schaffen auch in Zeiten eingeschränkten persönlichen Kontakts Vertrauen und Zufriedenheit. Fazit Die Finanzbranche hat im Pandemiejahr 2020 nach bisherige Erkenntnissen eine solide Figur abgegeben. Wie die letzten Finanzkrisen gezeigt haben, gibt es in Sachen Resilienz dennoch einen erheblichen Nachholbedarf. Das Krisenjahr 2020 zeigte Banken klar den Mehrwert auf, wenn sie längst überfällige Innovationen im Zuge der digitalen Transformation vorantreiben und mithilfe von Analytics und KI agiler und widerstandsfähiger werden wollen. Wer auf unternehmensweite analytische Infrastrukturen baut, kann in kritischen Situationen schnelle, informierte Entscheidungen auch unter Governance­Gesichtspunkten treffen. So ist er nicht nur für künftige Krisen gut aufgestellt, sondern kann die gewonnenen Kapazitäten sogar zur Basis neuer Umsatzmodelle machen und die Kundenzufriedenheit nachhaltig erhöhen. Autor Carsten Krah ist Business Solution Expert Risk bei SAS.

01 | 2021 59 Künstliche Intelligenz für Kreditinstitute Anwendungsbeispiele und Methoden Art.-Nr. 22.540-2000 ISBN: 978-3-86556-526-6 208 Seiten, Hardcover 59,00 Euro Ü ber das Buch Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bankensektor gewinnt immer mehr an Bedeutung: sowohl im Front­ als auch im Backoffice. Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf kunden­ und prozessorientierten Lösungen. Weitere Entwicklungen kündigen sich bereits an. Das Buch erläutert Begriffe und Methoden wie z. B. Big Data, Neuronale Netze, RPA, Deep Learning oder Maschinelles Lernen und erklärt anhand von zahlreichen Beispielen, in welchen Bereichen welche Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden können. Auch werden Aspekte zu Ethik und Datenschutz erörtert. Die Beitragsautorinnen und -autoren beschreiben sowohl mit Fokus auf die Bankpraxis als auch aus dem Blickwinkel der Wissenschaft die unterschiedlichen KI­unterstützten Anwendungsfelder in Kreditinstituten. Einfach bestellen per E-Mail oder im Webshop: medien@ bank-verlag.de | www.bank-verlag-shop.de Weitere Informationen rund um KI, Big Data und Robotic rcess utmatin finden Sie unter www.ki-note.de Bank-Verlag GmbH | www.ki-note.de