Geldinstitute

14.05.2019 von ah

Nur Amazon und Apple? Finanzdienstleister sind bei KI-Investitionen führend

Ein allgegenwärtiger Begriff. Nicht nur Firmen wie Amazon oder Apple setzen mit ­Produkten wie Alexa und Siri auf Künstliche Intelligenz (KI). Tatsächlich führend bei den Investitionen in diese Technologie ist momentan der Finanzdienstleistungssektor. Mit Xavier Guerin, Vice President Southern EMEA bei DataStax, sprach gi Geldinstitute.

„Seit fünf bis zehn Jahren mausert sich das Thema zu einer Schlüsseltechnologie mit einem immer stärkeren Einfluss auf unser Leben.“ Xavier Guerin, Vice President Southern EMEA bei DataStax (Bildquelle: DataStax)

Warum investiert denn der Finanzdienstleistungssektor in Künstliche Intelligenz, was verspricht er sich davon?
Xavier Guerin: Tatsächlich investiert der Finanzdienstleistungssektor momentan wie keine andere Branche in Künstliche Intelligenz. Der Schwerpunkt liegt auf Transaktionsanalysen in Echtzeit, Betrugserkennung, Trading und Fondsverwaltung. Banken und FinTechs wollen mithilfe von KI neue Geschäftsfelder erschließen und individuellere Dienstleistungen anbieten. Das Ziel: Dem Kunden soll zu jeder Zeit das passende Produkt angeboten werden.

Nennen Sie mir doch bitte ein Beispiel, was eine Bank bereits mit dem Einsatz von KI in der Praxis erreicht hat.

Noch ist KI im Bankensektor zwar nicht „Mainstream“, aber das wird sich in ­Kürze ändern. Die australische Bank Macquarie zum Beispiel bietet KI-basiertes digitales Banking mit mehr Kontrolle und verbesserten Vorhersagen an. Dazu gehört zum einen die Bereitstellung von Informationen für einzelne Kunden über ihre Konten, aber auch die Verwendung von Analysen, um der Bank ein besseres Kundenverständnis zu geben. Bei diesem Beispiel geht es also nicht nur um intelligente Automatisierung, sondern um Erkenntnisse, die aus der Analyse von Daten gewonnen werden.

Was unterscheidet KI von früheren, ­technologischen Sprüngen?
Viele reden mittlerweile von einem Quantensprung in der Technik. Vergleiche werden gezogen mit der Erfindung der Dampfmaschine oder der Druckerpresse. Den Begriff KI gibt es schon Jahrzehnte, aber seit fünf bis zehn Jahren mausert sich das Thema zu einer Schlüsseltechnologie mit einem immer stärkeren Einfluss auf unser Leben. Was bisher nur der Mensch konnte, z. B. Muster erkennen, Ereignisse basierend auf Erfahrungen vorhersagen und komplexe Entscheidungen treffen, all das können zunehmend auch Computer, oft sogar besser. „Deep Learning“ ist das Stichwort, bei dem mit einer Kombination aus Rechnerleistung und Datenbergen neuronale Netze geschaffen werden, die in Sekundenbruchteilen Texte verstehen können, Stimmungen in Gesichtern oder das Risiko eines Finanzbetrugs erkennen.

Welche Kundenerwartungen können mit Künstlicher Intelligenz besser befriedigt werden, und was können Banken schon jetzt liefern?

Wenn Computer „lernen“, wie Aufgaben effektiver erledigt werden können, dann lässt sich zum Beispiel der Zeitaufwand für die Bearbeitung von Kreditverträgen stark reduzieren. Aber auch viele weitere Prozesse können durch Automatisierung beschleunigt werden. Künstliche Intelligenz hilft auch Muster im Kundenverhalten zu entdecken. Dadurch können Banken ihren Kunden besser Empfehlungen machen, die deren Bedürfnissen entsprechen. Kunden erwarten heutzutage jederzeit mobilen Zugriff auf sämtliche Bankdienstleistungen. Ohne eine schnell verfügbare, integrierte und nahtlose Benutzererfahrung werden diese Kunden sehr schnell abwandern.

Was muss sich technisch und organisatorisch bei Banken ändern um Künstliche Intelligenz jetzt und auch in Zukunft ­effektiver zu nutzen?­
Banken brauchen den Echtzeit-Zugriff auf sämtliche Kundendaten. Heutzutage sind diese Daten oft in verschiedenen isolierten Datensilos verteilt. Die Analyse der Daten ist wichtig, um die Bedürfnisse der Kunden möglichst in Echtzeit zu erfüllen. Auch auf Fehler und Betrug muss blitzschnell reagiert werden können. Moderne Datenplattformen müssen in der Lage sein, Daten mit flexibler Skalierbarkeit zu verwalten. Datenmanagement ist eine fundamentale Ebene der KI-Technologie und für die Unternehmen. Mit ihren Entscheidungen bezüglich der IT-Struktur können sich Banken daher heute schon auf die KI von morgen vorbereiten.