Jede Branche der globalen Wirtschaft profitiert von künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data. Es war nur eine Frage der Zeit, bis Banken, Finanzinstitute und Vermögensverwaltungsorganisationen diese Technologie nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

KI und Big Data haben zahlreiche Anwendungen im Finanzsektor. Die Branche wird stärker von digitalen Daten getrieben, da immer mehr Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen KI- und Big-Data-Lösungen einführen.

5 Big Data und KI-Anwendungen in der Finanzbranche

Big Data und KI mögen wie Schlagworte der Branche erscheinen, aber sie sind ganz einfach. Big-Data-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, Rohinformationen in umsetzbare Erkenntnisse zu sortieren. KI kann routinemäßige, sich wiederholende oder monotone Aufgaben automatisieren, um Mitarbeiter für komplexere Projekte zu entlasten.

„KI-gestützte und Big-Data-Anwendungen können Finanzinstituten, Banken, Vermögensverwaltern und Verbrauchern helfen, effizienter und effektiver zu arbeiten.“ 

Hier sind Beispiele für Big-Data- und KI-Anwendungen, die die Finanzbranche in den kommenden Jahren verändern werden.

1. Betrugserkennung

Finanzinstitute verwalten viele Daten, die mit zunehmender Digitalisierung der Welt und steigender Kundenzahl noch weiter zunehmen. Betrugserkennung hat in der Finanzbranche höchste Priorität. Menschliche Mitarbeiter können große Informationsmengen nicht durchsuchen, um Anomalien zu finden, aber maschinelles Lernen (ML) und KI können genau das tun. 

KI-basierte Anomalieerkennung kann Finanzunternehmen dabei helfen, Betrugsfälle für ihre Kunden zu erkennen. Zum Beispiel, Wells Fargo verwendet FICO-Software Bekämpfung von Täuschung in Echtzeit zum Schutz von Verbrauchern und Unternehmen. Die renommierte Bank gewann sogar den 

FICO Choice 2022 Industry Vanguard Award für den Einsatz von ML und KI für Betrugserkennungsprozesse.

2. Gesprächs-Chatbots

Konversations-KI beschreibt Lösungen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, wodurch virtuelle Bots in Echtzeit menschenähnliche Gespräche mit Kunden führen können. Unternehmen mit Arbeitskräftemangel können KI-Chatbots verwenden, um grundlegende Kundendienstaufgaben zu erledigen, sodass sich menschliche Mitarbeiter auf sinnvollere Aufgaben konzentrieren können.

„Konversations-Chatbots werden in der Finanzbranche immer beliebter, insbesondere da die Nachfrage nach schnellen und hilfreichen Antworten des Kundendienstes steigt.“ 

Ein Paradebeispiel für KI-Chatbots im Finanzsektor ist Erica von der Bank of America. Erica ist ein KI-gestützter Bot innerhalb der mobilen Anwendung der Bank. Die Der virtuelle Finanzassistent kann Fragen beantworten über Bankkonten, Kreditkartenanträge und mehr. Benutzer können vermeiden, den Kundendienst für viele Fragen anzurufen, da Erica sie effizient beantworten kann.

3. Personalisierte Einblicke

Eine weitere Anwendung von Big-Data-Analysen und KI ist die Möglichkeit für Banken, das Finanzmanagement und die Banking-Erfahrung der Kunden zu personalisieren. Der Wettbewerb ist hart – die Institutionen, die Kunden personalisierte Einblicke bieten, werden andere oft übertreffen. 

Obwohl Banken wissen, wie wertvoll personalisierte Informationen für Kunden sind, nur 16 % haben Standardprotokolle Algorithmen dafür zu entwickeln, laut Untersuchungen von McKinsey.

4. Predictive Analytics

Predictive Analytics ist eine vorteilhafte Big-Data-Anwendung, die Banken nutzen können. Diese Lösungen machen Zukunftsprognosen, die für Kunden und Unternehmen nützlich sind. Die Finanzinformationen, die Unternehmen sammeln unbrauchbar gemacht würden ohne Analyselösungen, da es für die Mitarbeiter zu komplex und umfangreich ist, um es zu verstehen.

Predictive Analytics ermöglicht es Unternehmen, Markttrends besser zu verstehen, zukünftige Veränderungen in der Finanzbranche zu antizipieren und zu bestimmen, wie Kunden am besten bedient werden können. Es kann einen Teil der Arbeit menschlicher Mitarbeiter übernehmen, sodass sie sich auf sinnvollere Projekte für ihre Organisationen konzentrieren können. 

5. Verwaltung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Banken müssen viele regulatorische Anforderungen erfüllen. Compliance-Management ist ein herausfordernder Aspekt der Finanzbranche, aber dennoch wichtig. Beispielsweise müssen Banken Folgen Sie der Geldwäschebekämpfung (AML)-Vorschriften, die dazu beitragen, verdächtige oder betrügerische Aktivitäten einzudämmen.

Unternehmen wenden sich KI- und Big-Data-Lösungen zu, um die Verwaltungsprozesse zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen. Diese Systeme ermöglichen Banken und anderen Finanzinstituten um ihre Compliance-Prozesse zu rationalisieren durch die Reduzierung menschlicher Fehler und die Automatisierung der Entscheidungsfindung.

Diese fünf Anwendungen geben nur einen Einblick in den sich wandelnden Finanzsektor. Einige andere grundlegende Anwendungen umfassen:

• Kreditrisiko managen
• Handelsstrategien optimieren
• Unterstützung des algorithmischen Handels
• Versicherung und Verwaltung von Ansprüchen

Da die Finanzbranche riesig ist, gibt es heutzutage scheinbar endlose Möglichkeiten für Unternehmen, KI- und Big-Data-Lösungen zu nutzen.

Finanzunternehmen: Nutzen Sie weiterhin die Möglichkeiten von Big Data und KI

Wie viele andere Wirtschaftszweige auch, Die Banken- und Finanzdienstleistungsbranche wird immer abhängiger von digitalen Technologien, und Big Data und KI sind da keine Ausnahme. 

„Banken und Finanzorganisationen rüsten ihre Legacy-Systeme auf fortschrittlichere Hightech-Lösungen auf, um Kunden besser zu bedienen, die Produktivität zu steigern und die Effizienz zu steigern.“ 

Jetzt ist es an der Zeit für Banken, Vermögensverwalter und andere Finanzunternehmen, KI, ML und Big Data zu nutzen, um mit ihren Konkurrenten und Kunden Schritt zu halten. Es wird interessant sein zu sehen, wie KI und Big Data die Finanzdienstleistungslandschaft im Jahr 2023 und darüber hinaus weiter verändern werden. Künstliche Intelligenz entwickelt sich ständig weiter und verändert Branchen, und Unternehmen tun gut daran, mit den Veränderungen Schritt zu halten.

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