Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist nicht mehr nur ein Schlagwort. Es entwickelt sich zu einer transformativen Kraft, die die Welt neu gestaltet. 2023 war ein Jahr des Durchbruchs für GenAI-Startups mit einer Eigenkapitalfinanzierung von über 21.8 Milliarden US-Dollar, was dem Vierfachen im Vergleich dazu entspricht
2022

Die Banken- und Finanzdienstleistungsbranche war schon immer Vorreiter bei der Anpassung bahnbrechender Technologien und der Entwicklung von Anwendungsfällen. GenAI hat im Bankwesen eine enorme Bedeutung und läutet eine neue Ära der Effizienz, Genauigkeit und Innovation ein.
Laut McKinsey könnte die Technologie im gesamten Bankensektor einen Mehrwert in Höhe von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar pro Jahr schaffen.

Während kundenorientierte Anwendungen wie Konversations-KI, Chatbots, Voice-Bots usw. oft im Rampenlicht stehen, wird das Bank-Backoffice außer Acht gelassen. In einer Branche, in der Daten ein Eckpfeiler sind, ist die Verarbeitungsfähigkeit von GenAI enorm
Informationsmengen zu verwalten, Zusammenhänge zu verstehen, komplizierte Muster zu erkennen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, kann die Zukunft des Backoffice wirklich prägen.

Obwohl Gen AI eine Fülle von Möglichkeiten bietet, werden wir uns in diesem Blog eingehend mit vier ausgewählten Anwendungsfällen aus dem Bank-Backoffice befassen, die das Potenzial haben, bedeutende Auswirkungen zu haben: 

1-      Kreditrisikobewertung und Underwriting:

Banken sammeln eine große Menge an Daten über Bewerber, darunter Kreditwürdigkeit, Finanzhistorie, Einnahmen- und Ausgabendetails und mehr. Herkömmliche Underwriting-Prozesse erfordern die manuelle Dateneingabe und -analyse, was zu Verzögerungen und potenziellen Fehlern führt. GenAI
greift ein, indem es automatisch Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, bereinigt und aufbereitet und so Genauigkeit und Konsistenz gewährleistet.

Sobald qualitativ hochwertige Daten verfügbar sind, nutzt GenAI fortschrittliche Algorithmen, um relevante Merkmale aus den Daten zu extrahieren. Es identifiziert Muster, Korrelationen und Trends, die bei einer manuellen Analyse möglicherweise nicht erkennbar sind. Dies hilft, komplizierte Zusammenhänge aufzudecken
Dies könnte das Kreditrisiko beeinflussen. GenAI nutzt Deep Learning und erstellt hochkomplexe Risikomodelle, die über herkömmliche Kreditbewertungssysteme hinausgehen und dynamische Daten in Echtzeit einbeziehen.

GenAI generiert synthetische Szenarien, die unterschiedliche Wirtschaftsbedingungen, Markttrends und Kreditnehmerverhalten simulieren. Diese Szenarien helfen bei der Beurteilung der möglichen Auswirkungen externer Faktoren auf die Kreditrückzahlung und können Banken dabei helfen, die Risikogenauigkeit zu verbessern
Vorhersagen. Durch die Analyse von Transaktionsmustern, Ausgabegewohnheiten und anderen Datenpunkten kann es auch Frühwarnzeichen für finanzielle Schwierigkeiten oder Zahlungsausfälle erkennen.

Dies verkürzt nicht nur die Zeit bis zur Kreditentscheidung, sondern stellt auch sicher, dass Entscheidungen auf datengesteuerten Erkenntnissen und nicht auf subjektiven und voreingenommenen Urteilen basieren. 

2-      Bearbeitung von Kundenanweisungen und -anfragen:

Selbst nach revolutionären Veränderungen und Verbesserungen der Self-Service-Funktionen werden Banken mit Mengen an Kundenanweisungen und -anfragen überhäuft, die manuell in Middle- und Backoffices bearbeitet werden müssen.

GenAI ist mit fortschrittlichen Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ausgestattet, die es ihm ermöglichen, Kundenanfragen zu verstehen und zu interpretieren, unabhängig von der verwendeten Formulierung oder Sprache. Dazu gehört das Erkennen von Schlüsselwörtern, Absichten und Stimmungsanalysen, um sie zu erfassen
genau auf die Bedürfnisse des Kunden eingehen. Sobald die Anfrage des Kunden interpretiert ist, kann GenAI relevante Daten aus dem Aufzeichnungssystem der Bank abrufen. Dazu gehören Kontoinformationen, der Transaktionsverlauf und alle anderen relevanten Details im Zusammenhang mit dem Kunden
Anfrage. Basierend auf den Anweisungen des Kunden und den verfügbaren Daten trifft GenAI automatisierte Entscheidungen innerhalb vordefinierter Parameter.

Wenn ein Kunde beispielsweise eine Änderung des Abrechnungszeitraums einer Kreditkarte wünscht, kann GenAI Kundendaten abrufen, auf die Richtlinien der Bank verweisen, ähnliche Anfragen analysieren, eine Entscheidung treffen und die Anfrage im Kreditkartensystem ohne manuelles Eingreifen bearbeiten.
In Fällen, in denen es bei Kundenanfragen Ausnahmen gibt, kann GenAI die Situation analysieren und entsprechende und personalisierte Antworten generieren. Es kann auch mögliche Lösungen vorschlagen, die auf historischen Mustern oder dem Kontext basieren. 

3-      Betrugserkennung, -prävention und -untersuchung:

Betrüger entwickeln sich ständig weiter und ändern ihre Taktiken. Daher müssen Betrugsmanagementsysteme auf adaptiven Strategien basieren. GenAI ist ein starkes Instrument zur wirksamen Betrugsbekämpfung. GenAI verlässt sich nicht auf statische Regeln. Es verwendet adaptive und kontextbezogene Strategien.
Wenn Betrüger ihre Taktik ändern, entwickeln sie sich weiter, um neue und aufkommende Muster und Anomalien zu erkennen.

GenAI sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Transaktionen, Kanäle, Benutzerverhalten, Gerätemuster, IP-Adressen, geografische Standortdaten, Datenbanken von Drittanbietern, historische Betrugsfälle und externe Risikoindikatoren, und integriert diese verschiedenen Daten, um Daten zu erstellen
eine umfassende und ganzheitliche Sicht auf das Bankenökosystem. Es erkennt Muster, Anomalien und Zusammenhänge, die auf potenziell betrügerische Aktivitäten hinweisen.

GenAI generiert synthetische Daten, die normales und betrügerisches Transaktionsverhalten simulieren. Diese synthetischen Daten werden zum Trainieren von Betrugserkennungsmodellen verwendet, um sie robuster und anpassungsfähiger an neue Taktiken von Betrügern zu machen. Wenn ein potenziell betrügerischer Vorgang angezeigt wird
Bei einer Transaktion oder einem Verhalten löst es eine Warnung an menschliche Analysten oder automatisierte Systeme zur weiteren Untersuchung aus. Für gekennzeichnete Transaktionen stellt GenAI menschlichen Analysten Einblicke und Kontext zur Verfügung und hilft ihnen so, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen. Es kann sogar automatisch erfolgen
Genehmigen Sie Transaktionen mit geringem Risiko, verkürzen Sie die Zykluszeit und steigern Sie die Produktivität. Die Entscheidungen und Rückmeldungen menschlicher Analysten fließen in den Lernprozess der GenAI ein, um die Leistung zu stärken und sie an die neuesten Betrugserkennungsstrategien anzupassen. 

4-      Beschleunigen Sie die Backoffice-Automatisierung zur Hyperautomatisierung:

GenAI kann eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Fähigkeiten von Automatisierungstools wie Robotic Process Automation (RPA) und Optical Character Recognition (OCR) spielen. Es kann dabei helfen, Ausnahmen und Fehler zu beheben, auf die RPA-Bots stoßen, und so den manuellen Bedarf verringern
Intervention und Verbesserung der Gesamteffizienz automatisierter Prozesse. RPA-Bots befolgen vordefinierte Regeln, stoßen jedoch häufig auf Ausnahmen, die außerhalb dieser Regeln liegen. GenAI kann eingesetzt werden, um diese Ausnahmen zu analysieren, den Kontext zu verstehen und zu generieren
passende Antworten oder Lösungen. Bei komplexen Ausnahmen kann GenAI die Fehlerdaten analysieren und für Menschen lesbare Erklärungen generieren, die IT-Teams oder Geschäftsanwendern helfen, zu verstehen, warum die Ausnahme aufgetreten ist. Ebenso kann GenAI OCR analysieren und korrigieren
Fehler durch Vergleich des extrahierten Textes mit bekannten Mustern, historischen Daten und Kontextinformationen.

GenAI kann im Laufe der Zeit kontinuierlich aus Ausnahmen und Fehlern lernen. Je mehr Fälle festgestellt werden, desto besser kann es Muster erkennen und potenzielle Ausnahmen vorhersagen. Dieses Echtzeitlernen ermöglicht es GenAI, immer komplexere Ausnahmen zu bewältigen
mit der Zeit.

Durch die Kombination von GenAI mit RPA und OCR können Banken einen höheren Grad an Automatisierungsreife erreichen. Diese Synergie ermöglicht eine Hyperautomatisierung, reduziert manuelle Eingriffe und erhöht die Effizienz und Genauigkeit von Prozessen, was letztendlich zu besseren Kunden führt
Erfahrungen und operative Exzellenz.

Die Integration von GenAI in die Back-Office-Abläufe des Bankwesens stellt einen bedeutenden Fortschritt auf dem Weg der digitalen Transformation der Branche dar. Banken werden von einer verbesserten Entscheidungsfindung und einer Verbesserung der betrieblichen Effizienz erheblich profitieren
um Sicherheitsmaßnahmen zu stärken und den Weg für Hyperautomatisierung zu ebnen. Da sich die Finanzlandschaft weiter weiterentwickelt, wird der Einsatz von GenAI-Technologien für Banken von größter Bedeutung sein, um in einem sich ständig verändernden Marktumfeld wettbewerbsfähig, agil und widerstandsfähig zu bleiben. 

References:

Ökonomisches Potenzial generativer KI | McKinsey

CB Insights Report Der Stand der generativen KI

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• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs