Hier setzen Banken und Fintechs heute schon KI ein

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Bankensektor zu verändern. Das liegt vor allem daran, dass die Systeme in der Lage sind, Texte, Bilder, Codes und Sprache zu generieren. Dadurch hilft KI dabei, Prozesse zu automatisieren und zu personalisieren.

Diese Chance haben die Unternehmen längst erkannt. Dennoch hinkt die Umsetzung. Laut einer Studie des Beratungsunternehmens Deloitte haben deutsche Banken mögliche Gewinne von 20 bis 40 Milliarden Euro noch nicht vollständig ausgeschöpft. Payment & Banking gibt einen Überblick, wo deutsche Banken und Fintechs gerade bei der Umsetzung von KI stehen. 

Anwendung in der Betrugserkennung und -prävention

KI kann große Mengen von Transaktionsdaten auswerten und dabei helfen, potenzielle Betrugsfälle zu erkennen. Seit 2021 nutzt HSBC künstliche Intelligenz, um Transaktionen auf Auffälligkeiten zu analysieren. Das Bankhaus konnte somit Fehlalarme bei Betrugswarnungen um 60 Prozent reduzieren. Auch die Fintechs Spotixx und Qwist nutzen KI, um Betrug bei Transaktionen zu erkennen. Die Digital-Assets-Plattform Bitpanda arbeitet mit Datenanalysen und Verfahren wie Graph-Analyse und Machine Learning, um auffällige Kryptotransaktionen nachzuverfolgen.

Mit Hilfe von KI können Banken und Fintechs Betrug auch vorbeugen: So nutzt Lexware KI-gestützte Systeme, um das Internet nach Phishing-Seiten zu durchsuchen.

Anwendung in der Kreditrisikobewertung 

Um das Risiko von Kredit- und Zahlungsausfällen genau zu bestimmen, sind viele Daten notwendig. Die KI kann diese aggregieren, analysieren und schnell ein Urteil fällen. Das Düsseldorfer Fintech Auxmoney betreibt eine digitale Kreditplattform und nutzt KI-gestützte Data-Science-Modelle. Sie können ein ganzheitliches Bild der finanziellen Situation der Kund:innen zeichnen, die Kreditwürdigkeit bewerten und die Rückzahlungswahrscheinlichkeit prognostizieren. So erhalten Kund:innen ihre Kredite weitgehend automatisiert und vollständig digital in Echtzeit

Der Technologie-Anbieter Senacor hat Machine Learning-Modelle trainiert, um Kredite zu klassifizieren und die Risikobewertungen zu überprüfen. Die Neobank N26 nutzt die Technologie, um Kreditrisiken zu modellieren. C24 will mit KI-Unterstützung die Scorecard für die Kreditvergabe verfeinern.

Anwendung in der Finanzberatung und im Kundenservice 

KI-gestützte Chatbots sind aus dem Kundenservice nicht mehr wegzudenken. Sie helfen rund um die Uhr dabei, einfachere Anfragen von Kunden zu beantworten. So bleibt den Mitarbeitern im Kundenservice mehr Zeit, um auf die komplizierteren Anfragen zu reagieren. Branchenstudien zeigen, dass bereits knapp zwei Drittel der Banken Chatbots im Kundenservice einsetzen.

Die Neobank Revolut gibt ihren Kund:innen mithilfe von KI außerdem personalisierte Hinweise auf passende Finanzprodukte.

Anwendung bei der Automatisierung von Prozessen

Überall dort, wo große Mengen von Daten verarbeitet werden müssen, gibt es ein großes Potenzial, um Prozesse mithilfe von KI zu automatisieren. Die Deutsche Bank nutzt die Technologie für die Nachhaltigkeits-Klassifizierung von Kundendaten, die Helaba automatisiert bei ihrer Kapitalanlage-Tochter Helaba Invest den Rechnungseingang.

Anwendung bei Regulierung und Compliance

Im Bereich Regulierung und Compliance ermöglicht KI eine schnelle Umsetzung neuer Richtlinien. Die Fintechs Sinpex und Alessa haben sich darauf spezialisiert, mit KI den Know-Your-Customer-Prozess und die Geldwäschebekämpfung zu automatisieren.

Die genossenschaftliche DZ Bank nutzt KI, um Cyberbedrohungen schneller zu erkennen und so Angriffe zu verhindern.

Anwendung beim algorithmischen Handel

Im Handel helfen Algorithmen, Veränderungen an den Finanzmärkten frühzeitig zu erkennen und automatisch mit dem Kauf oder Verkauf von Wertpapieren darauf zu reagieren.

Die Deutsche Bank hat zum Beispiel eine KI namens „Next best offer“ entwickelt, die Portfolios von vermögenden Kunden auf Risiken analysiert und alternative Produkte vorschlägt, wenn das Risiko für einen Posten im Portfolio steigt. Die Empfehlung wird dabei den Portfolios vergleichbarer Kunden entnommen. Auch SAP Fioneer und Scalable Capital sind im algorithmischen Handel aktiv.

Anwendungen als interne Assistenz

Viele Institute nutzen KI inzwischen als eine Art internen Copiloten für ihre Mitarbeiter und automatisieren so interne Abläufe. Banken wie Commerzbank, Deutsche Bank, KfW, LBBW oder die Sparkassen nutzen KI auf diese Weise. 

Anwendungen im Marketing

Im Marketing hilft KI Banken und Finanzdienstleistern, Angebote deutlich gezielter auszuspielen. DKB, ING, N26 oder Raisin nutzen KI-Modelle, um passende Produkte zu empfehlen oder zu personalisieren.

Euch sind weitere KI-Projekte von Banken und Fintechs bekannt? Meldet euch gerne bei uns unter infografiken@paymentandbanking.com.

Autorin: Lena Meyer

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