Banken sind heutzutage veraltet, insbesondere angesichts des rasanten Aufstiegs des Fintech-Sektors, der darauf abzielt, eine effizientere, kostengünstigere und benutzerorientiertere Alternative zu herkömmlichen Finanzdienstleistungen bereitzustellen. 

Basierend auf
Daten von StatistaIm Jahr 11.1 hatten Neobanken in Europa einen Marktanteil von 15.5 % im Bankensektor, während ihre in den USA ansässigen Pendants im Jahr 2023 XNUMX % aller Bankkonten ausmachten. Mit dem gesamten Neobanking-Transaktionswert
wird voraussichtlich ansteigen Von 2024 Billionen US-Dollar im Jahr 6.37 auf 10.44 Billionen US-Dollar im Jahr 2028 bei einer jährlichen Wachstumsrate von 13.15 % stellen diese Fintech-Startups eine erhebliche Bedrohung für traditionelle Banken dar.

Gleichzeitig stehen Banken vor zahlreichen Herausforderungen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit weiter schwächen könnten. Strengere Regulierung und mangelnde Automatisierung stellen erhebliche Probleme dar, und Finanzinstitute müssen neue Technologien nutzen, um diese zu lösen.

Manuelle Arbeit und regulatorische Änderungen stellen für Banken eine hohe Belastung dar

folgende Bankpleiten im letzten JahrZiel der Regulierungsbehörden ist es, strengere Maßnahmen für Finanzinstitute einzuführen, um Bankenzusammenbrüche zu verhindern
und Verbraucher schützen. Ein Beispiel hierfür ist die Basel III Endspiel, eine letzte Reihe von Maßnahmen, die vom Basler Ausschuss vorgeschlagen wurden, um die Leistungsfähigkeit von Finanzinstituten zu verbessern.
Regulierung, Risikomanagement und Aufsicht.

Mit mehr Regulierungen und strengeren Regeln wird es für Banken immer schwieriger und teurer, die Anforderungen der Aufsichtsbehörden zu erfüllen. Sie müssen hochbezahlte Spezialisten einstellen und zusätzliche Personalressourcen für die Compliance bereitstellen, eine Tätigkeit, die von den Banken übernommen wird.
Kunden-Onboarding-Teams bereits verbringen 91 % ihrer Zeit neben operativen Aufgaben weiter.

Darüber hinaus führt die mangelnde Automatisierung in Bereichen wie Kundenservice und Kreditwürdigkeitsprüfung zu einem erheblichen manuellen Aufwand für Banken. Dies erfordert viele Mitarbeiter und erhöht die Kosten der Einrichtung.

Um im Vergleich zu Fintechs relevant und wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Banken von ihrem traditionell vorsichtigen Ansatz abrücken und neue Technologien wie KI einführen. Tatsächlich zeigten widerrufende Daten, dass künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt
könnte steigern Die Einnahmen des Bankensektors werden bis 1 um bis zu 2030 Billion US-Dollar steigen.

Wie können Banken also KI in ihrer technologischen Entwicklung nutzen?

Erhöhte Effizienz bei geringeren Betriebskosten

Banken sollten die potenziellen Anwendungsfälle von KI für die AML-Compliance und Betrugserkennung untersuchen.

Heutzutage erfordert die AML-Compliance die strikte Einhaltung von Verfahren und Mustererkennung, eine Routineaufgabe, die ständige Aufmerksamkeit erfordert. Und aktuelle Methoden, wie Transaktionsüberwachungssysteme, sind ressourcenintensiv und ineffizient, was oft zu zahlreichen Problemen führt
falsch positive Warnungen. 

KI kann AML-Compliance und Betrugserkennung viel effektiver bewältigen als Menschen, bei deutlich geringeren Betriebskosten und mit schnelleren Reaktionszeiten. In Kombination mit maschinellem Lernen können Tools der künstlichen Intelligenz kontinuierlich lernen und Neues und mehr finden
leistungsfähige Methoden zur Erkennung von Verstößen.

Entgegen der landläufigen Meinung macht der Einsatz von KI- und ML-Tools für solche Aufgaben die Überprüfung der Endphase durch einen Menschen nicht überflüssig. Tatsächlich beauftragen die Aufsichtsbehörden in diesen Fällen einen Compliance-Beauftragten, die finanzielle Entscheidung zu treffen.

Im Gegensatz zur landläufigen Meinung muss festgehalten werden, dass die Implementierung von KI-Tools in die Prozesse der Banken die Mitarbeiter nicht ersetzen wird. Stattdessen unterstützen sie sie bei ihren beruflichen Aufgaben, um ihre Produktivität zu steigern. Künstliche Intelligenz wird es tun
Führen Sie den ressourcenintensivsten Teil eines Prozesses durch, wobei ein menschlicher Mitarbeiter ihn am Ende überprüft und abschließt.

Darüber hinaus können Banken KI nutzen, um die Effizienz zu steigern und die Kosten ihrer Kundenbetreuungs- und Risikoanalyseteams zu senken. Außerdem können große Sprachmodelle eine Lösung für die minderwertigen Dienste herkömmlicher regelbasierter Chatbots bieten. Sie können interagieren
Sie können schneller und mit maßgeschneiderten Nachrichten mit Kunden in Kontakt treten, sich an jeden Benutzer anpassen, rund um die Uhr arbeiten und kontinuierlich lernen, die Qualität der Kommunikation zu verbessern. Zum Beispiel,

McKinsey hat sich entwickelt ein virtueller KI-Experte, der auf der Grundlage proprietärer Informationen und Unternehmensressourcen personalisierte Antworten geben kann.

Gleiches gilt für die Kundenrisikobewertung und Bonitätsbewertung. Basierend auf den verfügbaren historischen Daten wird die generative KI eine genauere Einschätzung des Kunden anhand des Risikomodells vornehmen. Am Ende werden solche Aufgaben eher in Sekundenschnelle erledigt
als, wie es derzeit oft der Fall ist, in Tagen.

Die nächsten großen KI-Banking-Trends der Zukunft

Es wird erwartet, dass KI in den kommenden Jahren bei Finanzinstituten weit verbreitet sein wird. In dieser Zeit streben die meisten Banken an, alle routinemäßigen Bankprozesse mithilfe von KI zu automatisieren. Derzeit Finanzinstitute
zwischen 60 % und 80 % verteilen ihrer Gehaltsabrechnungen oder mehr auf Positionen, die wahrscheinlich von generativer KI betroffen sind.

Aus diesem Grund wird es zu einem starken Rückgang der Zahl der Bankmitarbeiter kommen, wodurch die Banken ihre Betriebskosten erheblich senken können. Die verbleibenden Fachkräfte werden diejenigen sein, die am besten in der Lage sind, KI zur Verbesserung ihrer Arbeit und zum Abschluss zu nutzen
Prozesse wie AML-Compliance und Betrugserkennung.

Mit der Implementierung von KI werden Banken bei der Bekämpfung von Geldwäsche und Betrug effektiver. Darüber hinaus wird der Einsatz generativer KI im Kundensupport einen personalisierteren Ansatz ermöglichen und ein auf jeden Kunden zugeschnittenes Erlebnis schaffen
Bedürfnisse und Vorlieben.

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