Künstliche Intelligenz ist eine der größten Revolutionen der letzten Jahre und Sprachmodelle, die sie benutzt, werden immer beliebter. Ohne weiteres ist ChatGPT, ein Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, die schnellste Plattform in der Geschichte des Internets, die 100 Millionen aktive Benutzer erreicht hat, weit über Facebook, Instagram oder TikTok hinaus.
Ihre Anwendungen sind unendlich, aber wenn es ein Gebiet gibt, in dem KI noch einen langen Weg vor sich hat, ist es kein anderes als die Finanzen. Im Folgenden werden wir uns die wichtigsten Anwendungen von KI in der Finanzbranche ansehen und wie sie diesen wichtigen Bereich unseres täglichen Lebens revolutionieren kann.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das verschiedene Gebiete menschlicher Intelligenz wie Lernen, Wahrnehmung, Schlussfolgerung und Entscheidungsfindung nachbildet. Dabei kommen Algorithmen und mathematische Modelle zum Einsatz, die es Systemen ermöglichen, aus Daten zu lernen und ihre Leistungen kontinuierlich zu verbessern.
Obwohl die ersten historischen Referenzen auf die 1930er Jahre zurückgehen, als Alan Turing seine berühmte "Turing-Maschine" entwarf, hat KI erst jetzt große Popularität erlangt. Dies ist vor allem auf die Verbreitung von offenen Anwendungen zurückzuführen, die sie nutzen und dass die Nutzung öffentlich und kostenlos geworden ist.
KI hat sich zweifellos in einer Vielzahl von Anwendungen als nützlich erwiesen, von Gesundheitswesen und Fertigung bis hin zu Logistik, Handel und natürlich Finanzen. Im Laufe der Zeit wird erwartet, dass künstliche Intelligenz einen noch größeren Einfluss darauf haben wird, wie wir arbeiten, kommunizieren und mit der Welt um uns herum interagieren.
Der Finanzsektor befindet sich in einer digitalen Transformation. Statt physischer Bankfilialen setzen immer mehr Menschen auf digitale Anwendungen von Fintech/Unternehmen. Zudem öffnet das Open Banking die Finanzinfrastruktur für externe Dienstleister. Als Ergebnis hat diese finanzielle Innovation dazu beigetragen, die Benutzererfahrung zu verbessern und die finanzielle Bildung in Ländern mit geringer Bankenangebot zu erweitern.
Dies wurde zum Teil durch den Einsatz künstlicher Intelligenz in ihren finanziellen Prozessen ermöglicht. Obwohl die Anwendungen von KI nahezu unendlich sind, gibt es einige Bereiche, in denen diese Technologie besonders interessant ist, insbesondere wenn es darum geht, Prozesse zu optimieren oder neue zu schaffen. Ziel davon ist, die Kundenerfahrung zu verbessern und die operativen Kosten zu senken.
Die Fähigkeit der KI zur Erkennung und Verhinderung von Finanzbetrug ist einer ihrer wichtigsten Mehrwerte. Insbesondere ist KI in der Lage, große Mengen an Finanzdaten in Echtzeit zu filtern, um Muster zu finden, die auf Betrug hinweisen können, wie beispielsweise Transaktionen an ungewöhnlichen geografischen Standorten oder über Konten, die zuvor noch nie genutzt wurden.
Aber damit ist es noch nicht getan, denn die Technologien zur Betrugsverbesserung entwickeln sich schneller weiter, als moderne Anti-Betrugssysteme es können. KI kann lernen und sich an neue Betrugsmuster anpassen, wenn sie auftauchen. Die automatischen Lernalgorithmen können anhand historischer Betrugsdaten trainiert und dann in Echtzeit angewendet werden, um verdächtige Transaktionen zu erkennen.
Bei Betrug ist KI in der Lage, automatisch Sicherheitslücken im großen Stil zu identifizieren und zu beheben. Diese Gefahren im Internet gehören heutzutage zur Tagesordnung. KI kann darauf trainiert werden, sich an neue Bedrohungen anzupassen.
Einige der Anwendungen von KI in diesem Bereich sind die Erkennung von unbekannten Mustern in einem Datensatz, die Analyse von Sicherheitsprotokollen von Servern, die Analyse von Phishing E-Mails oder die Erkennung von gemeinsamen Mustern in Nachrichten oder Absendern.
KI ermöglicht es zusammen mit Daten- und Big-Data-Analysetools, umfangreiche Informationen über Ihre Kunden zu analysieren, einschließlich ihrer Transaktionen und ihrer Online-Finanzaktivitäten.
Hierbei beschränkt sich KI nicht nur auf die finanziellen Informationen der Benutzer, sondern kann auch die Kommentare von Kundenfeedback in sozialen Medien und anderen Plattformen analysieren, um deren Bedürfnisse und Vorlieben besser zu verstehen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Dienstleistungen an die spezifischen Bedürfnisse der Kunden anzupassen.
KI ermöglicht es, wiederholende und mühsame Aufgaben zu automatisieren, die bisher menschliches Eingreifen erforderten. Zum Beispiel ist KI in der Lage, Texte mit natürlicher Sprache zu lesen und zu verstehen, die von Menschen verfasst wurden, wie z.B. E-Mails, Berichte und Dokumente, und sogar an Meetings teilzunehmen, um alle Informationen zu synthetisieren oder Protokolle zu führen. Darüber hinaus kann KI Bilder und Videos verstehen und analysieren, was automatisierten Systemen ermöglicht, Aufgaben wie Objekterkennung, Bewegungsverfolgung und das Lesen von Barcodes durchzuführen.
Da KI weiterhin verschiedene Sektoren verändert, sind ihre Auswirkungen auf den Finanz- und Treasury-Bereich besonders signifikant. KI ermöglicht es, sich wiederholende und langwierige Aufgaben wie Buchhaltung und Bankabgleich durch Finanzteams zu automatisieren, Aufgaben, die bisher menschliches Eingreifen erforderten.
Künstliche Intelligenz ermöglicht es auch, personalisierten Kundenservice für Kunden von Finanzdienstleistern rund um die Uhr 7 Tage die Woche bereitzustellen. Dies wird durch Tools, wie Chatbots ermöglicht, die Kunden effektiver mit Kunden interagieren können. Sie nutzen maschinelles Lernen, um ihre Fähigkeit zur Beantwortung von Fragen und zum Verständnis der Kundenbedürfnisse zu verbessern.
Ein aktuelles Beispiel ist ChatGPT, ein Programm, das natürliche Sprache synthetisiert und antwortet, als ob eine Person hinter dem Gespräch stünde. Es verwendet eine Deep-Learning-Technik namens Transformers, um genauere und zusammenhängendere Antworten zu generieren. So entsteht der Eindruck einer menschlichen Interaktion, was die Kundenzufriedenheit steigert.
Eine der komplexesten Aktivitäten eines jeden Finanzintermediärs besteht darin, die Kreditwürdigkeit einer Person zu ermitteln, um einen Bankkredit zu gewähren. In der Tat kann dieser Prozess in vielen Fällen zu zahlreichen Verlusten führen, wenn er nicht korrekt durchgeführt wird. In jedem Fall ist es ein langwieriger Prozess, der nicht immer zum besten Ergebnis führt, weder für den Schuldner noch für den Gläubiger.
Durch die Analyse großer Datenmengen von Antragstellern in Echtzeit kann KI genaue Vorhersagen über die Zahlungsfähigkeit und das Kreditrisiko des Antragstellers treffen - einfach und vor allem schnell. Darüber hinaus kann sie Kreditangebote personalisieren, basierend auf den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen der Antragsteller, um die Kundenerfahrung zu verbessern und die Genehmigungsquoten zu erhöhen.
In den letzten Jahren sind einige von Robotern direkt durchgeführte Anlagedienstleistungen, wie automatisierte Anlageberater (besser bekannt als Robo-Berater), sehr beliebt geworden. Dies sind digitale Anlageberater, die Algorithmen und Technologie nutzen, um Anlageempfehlungen an Kunden zu geben. Momentan verwenden sie grundlegende Instrumente wie Indexfonds oder ETFs, um ein auf das Risikoprofil jedes Kunden zugeschnittenes Anlageportfolio zu erstellen.
Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, einen Schritt weiter zu gehen, indem sie versucht, den menschlichen Einfluss und das Talent der besten Anlageberater zu ersetzen oder zumindest zu ergänzen. Und obwohl es utopisch klingen mag, wird die Informationsfülle zunehmend größer, was es möglich macht, diese digitalen Manager besser zu schulen.
Die Versicherungsbranche ist ein weiteres Gebiet, auf dem künstliche Intelligenz eine Vielzahl praktischer Anwendungen hat. Es erleichtert die Verwaltung und die Identifizierung von Risiken für Versicherungsnehmer, wie in jedem anderen Finanzbereich. Aber vor allem erhöht sie auch die Effizienz und Geschwindigkeit bei der Identifizierung von Schadensfällen, entdeckt möglichen Betrug und verbessert die Beziehung zu Versicherungsunternehmen.
Die Digitalisierung von Prozessen hat Unternehmen ermöglicht, die Kosten erheblich zu senken und künstliche Intelligenz hatte bereits große Auswirkungen darauf. Letztendlich ist es die logische Konsequenz all der Anwendungen, die KI in der Finanzbranche hat. Dabei ersetzt KI nicht einfach menschliche Arbeitskräfte, sondern ergänzt sie dort, wo es sinnvoll ist. Letztendlich strebt jedes Unternehmen nach möglichst hohen Gewinnen, und die Finanzbranche bildet da keine Ausnahme.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI die Finanzwelt in vielen Bereichen revolutioniert, von der Datenanalyse über die Betrugsbekämpfung, der Automatisierung von Prozessen bis hin zum Risikomanagement.
Als Ergebnis können Investoren und Unternehmen fundiertere und effizientere Entscheidungen treffen, was ihnen ermöglicht, Erträge zu maximieren und Risiken zu minimieren. In den kommenden Jahren wird KI zweifellos weiterhin die Finanzwelt transformieren. Unternehmen, die diese Technologie übernehmen, werden besser positioniert sein, um in einem zunehmend anspruchsvollen und dynamischen Marktumfeld zu konkurrieren.
