Die Finanzbranche erlebt eine bedeutende Transformation, die durch Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und Datenwissenschaft vorangetrieben wird, welche traditionelle Bankmodelle umgestalten und die betriebliche Effizienz steigern.
Über 70 % der Finanzdienstleistungsunternehmen haben KI-Anwendungen implementiert, wobei die wichtigsten Anwendungen Betrugserkennung, algorithmischen Handel, Kreditbewertung und personalisierte Kundenservices umfassen.
KI-Systeme sind entscheidend für die Betrugserkennung, da sie große Transaktionsdaten in Echtzeit analysieren, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren. Beispielsweise hat das KI-gesteuerte System COiN von JPMorgan Chase die betrugsbedingten Verluste um bis zu 40 % reduziert und damit die Sicherheit erheblich verbessert.
Im Risikomanagement ermöglichen KI und prädiktive Analytik den Banken, Markttrends und Kundenverhalten genauer vorherzusagen. HSBC nutzt KI, um die Risikobewertung zu verbessern, was zu besseren Entscheidungen und der Einhaltung von Vorschriften zur Bekämpfung von Geldwäsche führt.
Der algorithmische Handel, der von KI unterstützt wird, macht mittlerweile 60 bis 70 % des Handelsvolumens an den US-Aktienmärkten aus. Goldman Sachs verwendet KI-Modelle, um Transaktionen schnell auszuführen und Kosten zu minimieren, was ihre Wettbewerbsfähigkeit stärkt.
Auch das Kundenerlebnis wird durch KI verbessert, mit Tools wie dem virtuellen Assistenten Erica von Bank of America, der über eine Milliarde Interaktionen verwaltet, personalisierte Finanzberatung bietet und Wartezeiten reduziert.
Unternehmen wie TMA Solutions entwickeln KI-gesteuerte Werkzeuge zur Optimierung der Kundeninteraktionen und verbessern somit erheblich die Effizienz und Zufriedenheit des Services.
Die Integration von KI und Datenwissenschaft ist entscheidend für Finanzinstitute, die im digitalen Raum wettbewerbsfähig bleiben wollen, und markiert den Beginn eines vollständig KI-gesteuerten Finanzökosystems.