Künstliche Intelligenz ist längst auch im hochregulierten Finanzsektor ein brennendes Thema. Doch wie gelingt der konkrete Einsatz im Alltag? Die Studie «Generative AI in Finance 2024» der Hochschule Luzern liefert praxisnahe Antworten.
Alle Branchen möchten sich die Chancen der künstlichen Intelligenz erschliessen. Doch im Geschäftsalltag ist dies oftmals äusserst anspruchsvoll. Darum widmet sich unter anderem die Studie «Generative AI in Finance 2024» der Hochschule Luzern der Frage, wie man generative KI (generative AI) in der Finanzbranche anwenden kann. Die Untersuchung zeigt unter anderem, dass für Finanzdienstleister Chat- und Voicebots besonders wertvoll sind, um den Kundenservice rund um die Uhr zu gewährleisten oder Spitzen zu brechen, wie zum Beispiel bei der Einführung einer neuen Mobile App oder E-Banking-Version. Denn Kundinnen und Kunden haben häufig einfache, automatisierbare Fragen technischer oder fachlicher Natur. Mit dem Einsatz von «generative AI» können Finanzinstitute sicherstellen, dass diese Anfragen schnell und präzise beantwortet werden. Dies erhöhe nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern entlaste auch die Service-Mitarbeitenden, die sich auf komplexere Anfragen konzentrieren können. Wichtig sei in diesem Zusammenhang aber zu erwähnen, dass Bots ihr volles Potenzial erst nach einer Identifikation und Authentifizierung der Kundin oder des Kunden entfalten können.
Für Finanzdienstleister ist es ferner entscheidend, dass ihre Beratenden in der Lage sind, auf spezifische und oft komplexe Kundenanfragen schnell und präzise zu reagieren. KI-Assistenten, die während des Gesprächs mithören und relevante Informationen sowie Lösungsvorschläge in Echtzeit bereitstellen, können laut HSLU-Studie die Effizienz und Qualität der Kundeninteraktionen erheblich verbessern – zum Beispiel in der Kreditberatung für Reglementdetails. Wertvoll könne auch eine automatisierte Zusammenfassung von Kundengesprächen, im CRM für die Kundenberater:innen oder bei technischen Anliegen im Ticketsystem sein. Weiter können KI-Assistenten zu Compliance- und regulatorischen Zwecken mithören und dokumentieren oder das Gespräch auf Betrug analysieren. Auch die Bearbeitung von E-Mail-Anfragen oder weiteren schriftlichen Anfragen lassen sich durch generative AI optimieren: Finanzdienstleister erhalten täglich eine grosse Anzahl an schriftlicher Kommunikation, die schnell und genau beantwortet werden muss, zum Beispiel E-Mails, Secure Messages im Kundenportal oder in der App oder mittels Kontaktformular über die Webseite. KI-basierte Systeme können diese Anfragen analysieren, Zusammenfassungen und Antwortvorschläge erstellen und so den Prozess beschleunigen. Dies gewährleistet eine konstante und qualitativ hochwertige Kundenkommunikation.
Mehr als nur Kommunikation
Allerdings wird die Nutzung generativer KI für den optimierten Kundendialog nur den unmittelbarsten Schritt auf der KI-Leiter darstellen. Schon jetzt wird KI auch bei Risiko- und Compliance-Themen eingesetzt, wo bisher regelbasierte Modelle dominiert haben, sagte Gianfranco Mautone, Leiter des Bereichs für Finanzkriminalität und Forensik bei PwC Switzerland, vor knapp einem Jahr in einem FuW-Artikel. Betrugserkennung, Geldwäscheprävention und das Screening von negativen Nachrichten seien vielversprechende Bereiche. Dazu kommen Kreditanalysen durch KI – computergenerierte Ideen für die Geldanlage oder zur Preisfindung.
Besondere Stärken könne KI dort ausspielen, wo es um grosse Datenmengen geht. Denn KI ist nicht neu im Fintech-Sektor, sagt Mautone im Artikel weiter. Neu seien hingegen die Chancen durch generative KI, «die einen wahren Hype ausgelöst hat». Wie in anderen Industrien sei auch für die Banken- und Versicherungswelt das Versprechen nach mehr Effizienz und niedrigeren Kosten durch den Einsatz von KI entscheidend, wie eine Untersuchung von PwC bei Banken und Versicherern in Deutschland, Österreich und der Schweiz gezeigt hat. Doch die Potenziale sind weit grösser und würden vermehrt als solche erkannt. «KI wird einer der entscheidenden Wettbewerbsfaktoren für Finanzinstitute darstellen», sagt Michael Berns, der die besagte Studie für PwC verantwortet hat, im gleichen FuW-Artikel. Dort kommt auch Kyriakos Voutsas zu Wort, der bei Accenture unter anderem für die KI-Transformation im Finanzsektor ist: «Jedes Unternehmen muss zumindest die übergeordneten KI-Themen angehen, um nicht den Anschluss zu verlieren.»
Automatisierung und Augmentierung durch KI seien die Schlüsselkategorien für den Einsatz im Fintech-Sektor, führt er weiter aus. Die junge Technik werde also überall dort eingesetzt, wo sie Prozesse vereinfachen, beschleunigen oder anreichern kann. «Die Finanzbranche investiert zwar vorsichtig, aber dennoch in Technologien wie KI, um mit der Entwicklung Schritt zu halten», erläutert Voutsas. «Bei früheren technologischen Umbrüchen, etwa bei der Cloud, hat die Industrie länger benötigt.» Ein Grund für das bedächtige Vorgehen der Marktplayer liegt in der hohen Regulierung des Sektors. Allerdings sehen Branchenkenner:innen, dass die Behörden aus vergangenen Technologieumbrüchen gelernt haben und weniger restriktiv auf KI reagieren.
Schreibe einen Kommentar