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Die GPT-Technologie ist aktuell dabei, ganze Branchen zu verändern. Insbesondere im Banken- und Technologiesektor wird der größte Einfluss auf den Umsatz erwartet. Allein in der Bankenbranche könnte die vollständige Implementierung von KI-basierten Anwendungsfällen laut McKinsey-Forschung einen zusätzlichen jährlichen Wert von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar generieren.
Automatisierung: Mehr Zeit für Innovationen
Generative KI-Technologien haben zusammen mit anderen technologischen Fortschritten das Potenzial, einen erheblichen Teil der Arbeitsaktivitäten zu automatisieren, die derzeit 60 bis 70 Prozent der Arbeitszeit der Mitarbeiter in Anspruch nehmen. Dies stellt eine bemerkenswerte Steigerung im Vergleich zu früheren Schätzungen dar, die besagten, dass die Technologie nur die Hälfte der Arbeitszeit automatisieren könnte.
Die Einführung von generativer KI könnte zu einem exponentiellen Wachstum der Arbeitsproduktivität führen, das jährlich zwischen 0,1 und 0,6 Prozent bis 2040 liegt (laut einer aktuellen Studien von McKinsey). In Kombination mit anderen Technologien könnte die Gesamtautomatisierung der Arbeit jährlich 0,2 bis 3,3 Prozentpunkte zum Produktivitätswachstum beitragen. Um jedoch diese Vorteile vollständig nutzen zu können, benötigen die Mitarbeiter Unterstützung beim Erlernen neuer Fähigkeiten und bei der Anpassung an sich ändernde Arbeitsbedingungen.
Akzeptanz von generativer KI: Mehr wirtschaftliches Wachstum
Generative KI kann erheblich zum wirtschaftlichen Wachstum beitragen und eine nachhaltigere und inklusivere Welt fördern. Durch die Integration von Anwendungen für generative KI kann die Bankenbranche einen Wert von 2,8 bis 4,7 Prozent ihres Jahresumsatzes erschließen, was zusätzlichen 200 bis 340 Milliarden US-Dollar entspricht. Ferner kann die Einführung von generativen KI-Tools zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit, einer verbesserten Entscheidungsfindung, einer bereicherten Mitarbeitererfahrung und einer Verringerung von Risiken durch bessere Betrugs- und Risikoüberwachung führen (eigene Studie).
Bankenbranche: viel Potenzial für den Einsatz von generativer KI
Die Bankenbranche hat aufgrund ihrer Vielzahl an Daten (Kundendaten, Zahlungsdaten, Kreditkartendaten, etc.) und ihrer technologiegetriebenen Natur bereits von Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Bereichen wie Marketing und Kundenbetrieb profitiert. Generative KI kann mit ihrer Fähigkeit zur Verarbeitung textbasierter Modalitäten die Vorteile der Branche weiter verstärken, insbesondere im Bereich der regulatorischen Compliance sowie im Risikomanagement und der Betrugserkennung. Weiterhin überzeugt die Nutzung von generativer KI mit ihrem kundenorientierten Fokus, der sowohl B2C- als auch KMUs bedient, günstig für die
Die Bankenbranche weist mehrere wesentliche Merkmale auf, die sie zu einem optimalen Kandidaten für die Integration von generativer KI machen. Hier sind einige der prominentesten Anwendungsfälle von KI in der Bankenbranche:
Dokumentation: Vereinfachung von Compliance und Büroarbeit
In der Bankenbranche sind akribische Dokumentation und Compliance-Vorschriften von entscheidender Bedeutung. KI und ChatGPT haben sich als unschätzbare Hilf zur Optimierung des Dokumentationsprozesses, zur Steigerung der Effizienz und zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen erwiesen. Überdies kann automatisierte Dokumentation zu einem bestimmten Standard für Dokumente und Prozesse führen, was die Datenqualität erhöht (z. B. werden Kundenberichte nach einem bestimmten Standard verfasst; es geht keine Information verloren oder fehlt).
Durch die Nutzung von KI-gesteuerter natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) kann ChatGPT komplexe Bankdokumente wie Kreditverträge, Hypothekenverträge und Versicherungsrichtlinien analysieren. Diese fortschrittliche Technologie reduziert signifikant den Zeitaufwand und die Mühe, die für die Überprüfung und Extraktion relevanter Informationen aus diesen Dokumenten erforderlich sind.
Durch automatische Dokumentenklassifizierung und Datenextraktion erkennt ChatGPT zuverlässig wichtige Datenpunkte, eliminiert manuelle Dateneingabe und minimiert menschliche Fehler.
Automatisierung: Steigerung der Effizienz der Arbeitsabläufe
Die Automatisierung liegt im Zentrum der digitalen Transformation in der Bankenbranche. KI und ChatGPT ermöglichen es Banken, repetitive und zeitaufwendige Aufgaben zu automatisieren, was den Mitarbeitern ermöglicht, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren und die Betriebseffizienz zu steigern. Die Integration neuer Kunden, die Suche nach kundenspezifischen Daten und die Navigation durch eine Vielzahl von Compliance-Dokumenten waren noch nie so einfach.
Ebenso erleichtern KI und ChatGPT die Automatisierung von Backoffice-Prozessen, einschließlich der Dateneingabe und des Follow-ups von Finanzdaten. Durch die Analyse großer Mengen von Finanzdaten und die Identifizierung von Mustern können KI-Algorithmen Informationen, die während eines Anrufs erwähnt wurden, proaktiv erkennen und eine Reihe von Dokumenten vorab ausfüllen, um die Daten später an das vorhandene CRM zu senden. Beispielsweise kann eine Aktientransaktion in einem Gespräch zuverlässig mit GPT-basierte Technologie erkannt und die Transaktionsmaske vorausgefüllt werden; der Kundenberater muss dann lediglich die Eingaben prüfen und die Transaktion freigeben («Human in the loop» als Kontrollmechanismus für die KI).
Datenextraktion aus internen Quellen: Neue Erkenntnisse
Banken generieren riesige Datenmengen, darunter Kundenumsätze, Markttrends, Zahlungsdaten und mehr. Die Extraktion handlungsrelevanter Erkenntnisse aus diesen Daten ist entscheidend für strategische Entscheidungsfindung und als Wettbewerbsvorteil. KI und ChatGPT spielen eine entscheidende Rolle bei der Erschließung des ungenutzten Potenzials interner Datenquellen im Bankensektor.
Durch den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lernalgorithmen kann ChatGPT unstrukturierte Daten wie Kundenfeedback, E-Mails, aufgezeichnete Kundengespräche und Support-Tickets analysieren. Diese Analyse ermöglicht Banken ein tieferes Verständnis für Kundenmeinungen, Kundenpräferenzen und -bedürfnisse. Diese Erkenntnisse wiederum können als Input für die Produktentwicklung genutzt werden, und ermöglichen effektive Marketingstrategien und personalisierte Kundenerlebnisse.
Ansonsten können KI-Algorithmen historische Kundendaten verarbeiten und analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Dies ermöglicht es Banken, das Kundenverhalten vorherzusagen, die Kreditwürdigkeit zu bewerten oder maßgeschneiderte Finanzlösungen anzubieten. Solche Informationen helfen Banken, z.B. bei personalisierten Empfehlungen, gezielt Marketingkampagnen durchzuführen und Betrug proaktiv zu erkennen.
Innovation durch generative KI: Die Bankenbranche auf neuem Kurs
Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben großes Interesse und eine Vielzahl an Investitionen geweckt. Das Management von börsennotierten Unternehmen erkennt zunehmend die Bedeutung von KI und dies spiegelt sich in einem starken Anstieg der Kapitalinvestitionen auf Unternehmensebene wider. Laut Global Economics Analyst beliefen sich die privaten Investitionen in KI bis 2021 in den USA auf 53 Milliarden US-Dollar und weltweit auf 94 Milliarden US-Dollar, was eine Verfünffachung in realen Werten über fünf Jahre darstellt. Wenn diese Investitionen in ähnlichem Tempo fortgesetzt werden, könnte allein die USA bis 2030 eine KI-Investition von etwa 1% des BIP verzeichnen.
Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Bankenbranche bewältigen
Obwohl die Möglichkeiten von KI im Bankwesen vielfältig sind, ist die Einführungsrate bislang recht gering. Um das Potenzial generativer KI voll auszuschöpfen, muss die Bankenbranche die Herausforderungen überwinden und die sich ergebenden Chancen nutzen. Durch die Integration von Anwendungen für generative KI können Banken nicht nur das wirtschaftliche Wachstum vorantreiben, sondern auch die Kundenerlebnisse verbessern, die Betriebsabläufe optimieren und ihre Mitarbeiter befähigen. Mit sorgfältiger Planung, Kompetenzentwicklung und effektiver Integration hat die generative KI das Potenzial, die Bankenbranche zu revolutionieren und den Weg für Innovation und Erfolg zu ebnen.
Die Einhaltung von regulatorischen Vorschriften ist eine der größten Herausforderungen bei der Einführung KI-basierter Lösungen. Da Unternehmen in der Bankenbranche strengen Regulierungen unterliegen, sind sie bei der Auswahl eines Dienstleisters sehr vorsichtig und achten genau auf darauf, wie die Daten verarbeitet werden. Daher müssen KI-basierte Dienstleister höchste Standards erfüllen, um mit ihrer Lösung erfolgreich zu sein.
Zur Autorin:
Dr. Sina Wulfmeyer ist Sina ist eine ausgewiesene Datenspezialistin für Finanzanwendungen mit über 15 Jahren Erfahrung. Sie ist Chief Data Officer und Lead Financial Industries bei Unique. Das Start-up bietet eine KI-gesteuerte Konversationsplattform an.
Unique hat ein Compliance-Layer entwickelt, das mehrere Elemente der IT-Sicherheit, des Datenschutzes und der rechtlichen Rahmenbedingungen kombiniert. Mit ähnlichen Maßnahmen wird die KI-Technologie besser handhabbar und vorhersehbar. Dies bedeutet geringere Risiken im Kontext ihrer Einführung für Finanz- und Versicherungsunternehmen.
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