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KI in Banken?

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KI/AI | © insspirito (CC0), Pixabay

Was bewirkt KI im Bankensektor?

Die Künstliche Intelligenz (KI) spielt in der heutigen Geschäftswelt eine immer größere Rolle. Auch im Finanzbereich ist diese nicht mehr wegzudenken, gerade wenn es darum geht aus bestehenden Daten mehr über die Kunden zu erfahren. Künstliche Intelligenz im Bankensystem nimmt immer mehr zu und viele Unternehmen investieren hohe Summen in die Weiterentwicklung. Schwerpunkte sind dabei der algorithmische Handel, Transaktionsanalysen und eine zuverlässige Betrugserkennung. Auch geht es darum den Kunden zielgerichtete Dienstleistungen anzubieten und somit neue Geschäftsfelder zu erschließen.

Hohes Einsparpotenzial

Durch die KI in Banken ist ein hohes Einsparpotenzial vorhanden, denn dadurch lassen sich Aufgaben schneller und effizienter erledigen. Gerade im Bankenwesen ist der Faktor „Zeit“ oft sehr wichtig, wenn es zum Beispiel darum geht Kreditverträge zu bearbeiten. Anstatt mehrere Stunden mit einem Auftrag zu verbringen, lässt sich ein solcher Vorgang innerhalb weniger Minuten realisieren. Hier ist das Einsparpotenzial durch den Einsatz der KI-Technik sehr groß. Außerdem ist es für Banken immer wichtiger, ein genaues Profil der Kunden zu bekommen. Eine große Herausforderung ist es daher, die bestehenden Daten zu sammeln und effektiv auszuwerten. Das Ziel dabei ist es, eine hohe Kundenzufriedenheit zu bekommen. Der Kunde soll am Ende das Gefühl haben, sich für die richtige Bank entschieden zu haben.

Kundenverhalten erkennen

Besonders interessant wird es für Finanzinstitute, wenn es um das Kundenverhalten geht. Durch die KI ist es möglich, ein genaueres Muster über das Verhalten der Kunden zu erstellen. Dadurch lassen sich Bedürfnisse genauer an den Markt anpassen. So lässt sich genau analysieren, was sich ein Kunde zu einem bestimmten Zeitpunkt ansieht. Banken können somit ihr Serviceangebot verbessern und gezielter auf die Kundenwünsche abstimmen. Auch die Kunden profitieren am Ende von einer solchen Maßnahme, denn das Angebot an neuen Produkten lässt sich somit deutlich vereinfachen. Zudem ist es für die Kundschaft wichtig, dass ein Angebot oder eine Serviceleistung sich einfach nutzen lässt. Gerade in diesem Bereich wird sich die KI in Banken weiter durchsetzen und für neue Akzente sorgen. Die Künstliche Intelligenz im Bankensystem kann besonders bei webbasierten und mobilen Anwendungen für ein verbessertes Kundenerlebnis führen, denn dadurch sind Dienstleistungen überall und jederzeit verfügbar. Für die Banken ist es daher eine große Herausforderung eine Implementierung der KI in das vorhandene Datenmanagement zu integrieren. Dazu müssen Kernanwendungen mit der KI-Technologie verbunden werden.

Daten richtig erfassen

Um die Fülle an Kundendaten richtig einzuordnen, müssen diese strukturiert werden. Nur dann lassen sich Angaben zum Kundenverhalten gewinnen. Wichtig sind allerdings dabei, die strengen Datenschutzverordnungen nicht zu verletzten. Werden die Daten richtig und passend miteinander verknüpft, lassen sich personalisierte Angebote und Lösungen erstellen. Außerdem lassen sich mit Hilfe der KI die Ausfallenzeiten deutlich reduzieren, was zu großen finanziellen Einsparungen führen kann. Die Beschaffung von Informationen in Echtzeit stellt eine wesentliche Verbesserung mit Hilfe der KI-Technologie dar. Daraus ergibt sich für die Finanzinstitute ein Wettbewerbsvorteil, gerade im Bereich der Dienstleistungen. Somit lassen sich zum Beispiel Fehler oder Probleme schnell und effizient lösen. Gerade im internationalen Wettbewerb ist es wichtig, Informationen und Daten möglichst schnell von überall abrufen zu können. Jeder Standort ist somit in der Lage in Echtzeit zu agieren. Dafür müssen Datenplattformen so ausgerichtet sein, dass diese auch zuverlässig verarbeitet werden können.

Fortschreitende Technologie

Die KI-Technologie wird in den nächsten Jahren weiter voranschreiten und in einigen Finanzbereichen eine Innovation darstellen. Allerdings wird noch einiges an Zeit benötigt, um das volle Potenzial ausschöpfen zu können. Dazu muss nicht nur viel Geld in die weitere Forschung investiert werden, auch die Infrastruktur muss entsprechend auf- oder umgerüstet werden. Vor allem im Bereich der Vernetzung muss sichergestellt sein, dass Daten in hoher Geschwindigkeit von einem Standort zum anderen transportiert werden können.