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Finanzdienstleistungen im Zeitalter der Digitalisierung

Die Digitalisierung bietet neue Marktchancen für branchenfremde Anbieter und stellt klassische Banken vor neue Herausforderungen.

Das Jahr 2020 markiert für viele Branchen einen Wandel. Durch die Covid-19 Pandemie wurde die Digitalisierung schneller denn je vorangetrieben. Der Fortschritt der Digitalisierung erhöht gleichzeitig auch den Druck auf das Bankwesen, da der technologische Wandel ebenfalls neue Wettbewerber auf den Markt ruft. Oft handelt es sich hierbei um Technologieanbieter von FinTech Applikationen. Unter dem Begriff FinTech versteht man im allgemeinen junge Unternehmen, die innovative und technologische Systeme zur Digitalisierung von Finanzgeschäften anbieten. Die angebotenen Dienstleistungen sind in der Regel spezifisch und kundenorientiert. Bekannte FinTechs sind zum Beispiel: Paypal oder Paydirekt. Der zunehmende Wettbewerb, verschärfte Regelungen sowie steigende Kundenanforderungen sind nur wenige Beispiele für die Herausforderungen, vor denen das Bankwesen gestellt wird. Jedoch ist klar, dass veraltete Geschäftsmodelle im Bankwesen überdacht und digital ausgerichtet werden müssen.

Chancen und Potenzial durch Künstliche Intelligenz im Rahmen der Digitalisierung von Geschäftsprozessen

Ein technologischer Ansatz im Zeitalter der Digitalisierung ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (im Folgenden: KI). KI wird beschrieben als „die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.“ (Quelle: Europäisches Parlament) Sie wird als eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts angesehen, die in den kommenden Jahren und Jahrzehnten unternehmerisches Handeln, aber auch das Leben von Verbrauchern in vielfacher Hinsicht beeinflussen wird.

Die Zukunft der Finanzbranche ist ohne die Nutzung von KI nicht mehr vorstellbar, vor allem aber auch nicht mehr darstellbar.

So werden bereits KI-basierte Tools, wie z. B. Textanalysetools, zur Vertragsprüfung oder Vertragsauslesung von ersten Banken genutzt. Ziele der Textanalyse sind Zeitersparnis und Effizienzsteigerung, Unterstützung im Umgang mit großen Texten sowie die Informationsextraktion aus großen Textmengen. Ermöglicht wird dies durch KI-Algorithmen, die auf neuronale Netze zurückgreifen. In der Textanalyse werden sie verwendet, um zum Beispiel eine Klassifizierung durch Wortvektoren (Word Embedding) zu generieren.

In einem Beispiel für einen Use-Case, wird ein bankextern erstellter Kreditvertrag mit einem bankinternen Dokument, wie beispielsweise einer Kreditvorlage, abgeglichen. Eine aufwendige Angelegenheit für einen Bankangestellten, wenn diese Prüfung manuell durchgeführt werden muss. Denn derartige Kreditverträge können je nach Geschäft äußert umfangreich ausfallen. Mithilfe der KI-Technologie kann jedoch der Zeitaufwand während der Vertragsprüfung deutlich reduziert werden. Durch den Einsatz der KI-Algorithmen wird geprüft, ob die Anforderungen, also die vertraglichen Rahmenbedingungen aus der Kreditvorlage der Bank, im externen Vertrag eingehalten wurden.

In einem weiteren Use-Case können zudem zuvor definierte Datenpunkte (wie z. B. kundenbezogene Daten, Kredithöhe, Zinssatz, Laufzeit, Sondertilgungen, etc.) für die systemgebundene Anlage eines Neugeschäftes automatisch ausgelesen und in das führende Programm über API-Schnittstellen transferiert werden.

Neben der Zeitersparnis beim Dokumentenmanagement, hilft der Einsatz von KI zusätzlich Betrug vorzubeugen und das Risiko von potenziellen Fehlerquellen zu reduzieren. Besonders wiederholende Prozesse, die ressourcenintensiv sind, können durch ein Auswertungstool zu einer angemessenen Qualität automatisiert werden. Gleichzeitig fördert die Nutzung von künstlicher Intelligenz die Entstehung neuer Geschäftsfelder. Durch die Anwendung von KI-Lösungen und der durchgehenden Analyse von Kundendaten, gewinnen die Banken ein umfangreiches Bild vom Kunden. Somit sind Banken und dessen Kundenbetreuer in der Lage ihre Kunden gezielter zu aktuellen Entwicklungen zu beraten sowie maßgeschneiderte Angebote zu offerieren.

Zusammenfassend kann der Einsatz von künstlicher Intelligenz, Banken bei der Optimierung von Geschäftsprozessen unterstützen. Durch die Analyse von Daten bzw. großen Textmengen können komplexe Bewertungen und aufwendige manuelle Tätigkeiten vereinfacht oder sogar vollständig abgenommen werden; dem Kunden können personalisierte Services in Form von Chatbots oder RoboAdvisor zur Verfügung gestellt werden und indessen bedürfnisorientierte Angebote unterbreitet werden.

Obwohl Banken das Potenzial zum Einsatz von künstlicher Intelligenz bereits erkannt haben, wird dieses Potenzial aktuell nicht vollständig ausgeschöpft. Der Einsatz von KI-Lösungen im Bankwesen steckt noch in den Kinderschuhen. Für die Zukunft gilt, die Lücke zwischen dem Wunschzustand und der realen Umsetzung zu schließen. Deshalb arbeitet ENGINEERING bereits heute an zukunftsfähigen Lösungen. Neben den technologischen Anforderungen werden auch neue Anforderungen an eine Bank berücksichtigt. Unser Expertenteam verfügt über ein tiefes Verständnis der Finanz- und Versicherungsbranche, so wie eine tiefe Methoden- und Konzeptionskompetenz. Neben der Konzeption unterstützen wir unsere Kunden bei der Implementierung sowie der Schulung von Mitarbeitenden. Mithilfe von aktuellen Technologien wie Künstlicher Intelligenz, Cloud Computing und Robotic Process Automation bieten wir unseren Kunden maßgeschneiderte Lösungen und treiben die Digitalisierung in Unternehmen voran.

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Ihab Yousef

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