Künstliche Intelligenz (KI) hat sich für Finanzdienstleistungsinstitute in vielerlei Hinsicht als nützlich erwiesen. Von der Erkennung potenziell betrügerischer Transaktionen bis hin zur Automatisierung komplexer Kredit- und Darlehensprozesse hat sich KI-gestützte Fintech als unschätzbar wertvoll erwiesen, wenn es darum geht, intern Wert für Finanzdienstleistungsinstitute zu schaffen.

KI-Anwendungsfälle im Fintech

Es gibt eine Vielzahl von KI-gestützten Anwendungen, die sowohl interne als auch externe Verbesserungen innerhalb von Finanzdienstleistungsinstituten vorantreiben.

Prädiktive Analytik

Im Bereich der Analytik gibt es Tausende von Anwendungen und Anwendungsfällen. Banken verlassen sich auf KI-Lösungen, um das Investitionsrisiko zu reduzieren, Modelle basierend auf historischen Daten und Trends zu erstellen und diese Modelle zu nutzen, um ihr Geschäft zu verbessern. Prädiktive Analysen sind in vielen Bereichen wertvoll, von der Investitionsanalyse bis hin zu Software für das operationelle Risikomanagement. Diese Lösungen bieten Einblicke, wie bestimmte Entscheidungen das Geschäft in der Zukunft beeinflussen könnten.

Gute, saubere Daten

Maschinelles Lernen Software und künstliche Intelligenz Werkzeuge, die es antreiben, sind von einer Sache abhängig – guten Daten, und zwar in großen Mengen. Wenn die Daten schlecht sind, sind die Vorhersagen und die darauf basierenden Modelle nutzlos. KI basiert auf Daten, unabhängig davon, welchen Maschinellen Lernalgorithmus (überwacht, unüberwacht oder verstärkendes Lernen) sie verwendet. Alle modernen KI verwenden begrenzte Speicher-KI; das bedeutet, dass der „Speicher“ oder die Aufzeichnung vergangener Interaktionen auf den aktuellen Daten aufbaut, von denen zukünftige Interaktionen abhängen werden. Mit anderen Worten, die Daten, die Sie Ihrer Anwendung zuführen, werden ihre Leistung in der Zukunft beeinflussen.

Kreditentscheidungen

Kreditentscheidungen zu treffen war früher ein mühsamer Prozess, der mehrere Parteien und eine eingehende Untersuchung der Anmeldeinformationen der antragstellenden Person erforderte. Jetzt verwenden Teams eine KI-gestützte Darlehensabwicklungssoftware, um Kreditentscheidungen basierend auf einer Vielzahl von Datenpunkten zu treffen, die automatisch durch das Tool laufen. Wenn jemand eine Kreditwürdigkeit unter einem bestimmten Betrag hat oder andere Kriterien, die dem Bot gegeben wurden, nicht erfüllt, wird er automatisch abgelehnt. Während Entscheidungen über hohe Geldbeträge immer noch die Eingabe eines Menschen erfordern, reduziert diese Technologie die Anzahl der Stunden, die mit der Recherche und Analyse vieler dieser Entscheidungen verbracht werden, erheblich. Verbesserungen in dieser Technologie werden diesen Prozess in Zukunft noch weiter beschleunigen.

Betrugserkennung

KI-Anwendungen helfen, die erste Verteidigungslinie für Betrugserkennungssoftware zu stärken, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, um Modelle zu erstellen, die die Vertrauenswürdigkeit einer bestimmten Transaktion bewerten. Diese Anwendungen verarbeiten riesige Datenmengen in großem Maßstab und in Echtzeit, um potenziell betrügerische Transaktionen zu kennzeichnen. Ein wichtiger Punkt hierbei ist, dass ein qualitativ hochwertiges Betrugserkennungsprogramm die Anzahl der Fehlalarme begrenzen wird. Offensichtlich möchten Sie nicht, dass das Programm potenziell betrügerische Aktivitäten unbemerkt lässt, aber Fehlalarme sind eine enorme Verschwendung von Ressourcen, und diese zu begrenzen, ist der Schlüssel zu einem effektiven und effizienten Betrugserkennungsprogramm.

Risikomanagement

Finanzdienstleistungsinstitute können KI nutzen, um Risikomanagementanalysen auf verschiedenen Ebenen durchzuführen. Risikomanagement ist in das Gefüge vieler verschiedener Abteilungen innerhalb eines Finanzdienstleistungsunternehmens verwoben. Da Finanzdienstleistungsinstitute so stark unter Beobachtung stehen und die Kosten für unterdurchschnittliche Leistungen oder das Scheitern von Kunden erheblich sind, ist Risikomanagement notwendig, um ein funktionierendes Geschäft zu führen. KI-Tools können helfen, den Risikomanagementprozess zu automatisieren und zu gestalten. Sie sind in der Lage, wesentliche Punkte aus riesigen Datenmengen zu extrahieren und sie einem menschlichen Entscheidungsträger zu liefern. Sobald die KI genug gelernt hat, könnte sie sogar Maßnahmen auf der Grundlage der von ihr gesammelten und analysierten Daten ergreifen.

Kundendienst-Chatbots

Eine der interaktivsten und menschenzentriertesten Anwendungen von KI im Fintech ist ihre Verwendung in kundenorientierten Chatbots. Finanzdienstleister haben zunehmend darauf geachtet, ein fantastisches Kundenerlebnis zu bieten, vom potenziellen Kunden bis zum onboarded Kunden. Chatbots sind für Banken unerlässlich, um ein großartiges Erlebnis zu bieten, ohne zu viele ihrer Ressourcen zu verbrauchen. Die KI, die diese Lösungen antreibt, kann Kunden leiten und komplizierte Funktionen ausführen, die in der Vergangenheit möglicherweise einen Menschen erfordert hätten. Die meisten Chatbots nutzen emotional intelligente Designs, um den Nutzern ein menschlicheres Erlebnis zu bieten. Jede Interaktion hilft, das Design und die Logik, die der Bot verwendet, um seine Funktionen auszuführen, zu verbessern. Immer mehr Banken verwenden Sprachassistenten in Fintech-Anwendungen, um Kunden zu ermöglichen, Bankgeschäfte durchzuführen.

Handel

Investoren nutzen KI, um ihren Investitionsprozess zu unterstützen. Dazu gehören KI-gestützte Tools, die das Internet nach relevanten Informationen basierend auf den Eingaben des Investors durchsuchen, sowie prädiktive Analysetools, die Szenarien basierend auf historischen Daten modellieren. Es gibt eine Vielzahl von Tools, die den Handelsprozess rationalisieren und bessere Investitionsentscheidungen fördern sollen.

Die Demokratisierung des Zugangs zu Anlageprodukten

Die Möglichkeit, Geld zu investieren, war historisch gesehen eine Möglichkeit, die auf sozioökonomische Eliten beschränkt war. Maklergebühren und andere Komplexitäten waren prohibitive Barrieren für die unteren Schichten. Jetzt jedoch öffnen viele verbraucherorientierte Apps mit niedrigen oder keinen Handelsgebühren die Märkte für einen größeren Anteil der Menschen. Niedrigere Mindestanlagebeträge und die Möglichkeit, problemlos hochvolumigen Handel für Personen mit geringem Nettovermögen zu erleichtern, machen das Spielen am Markt und Investieren zu einer realen Möglichkeit. Es gibt viele sichere Anlageoptionen, darunter Investmentfonds, Indexfonds und ETFs (börsengehandelte Fonds), die das Risiko verringern und im Allgemeinen besser abschneiden als aktiv verwaltete Fonds, wenn sie über lange Zeiträume gemessen werden. Sie nehmen die Möglichkeit, groß zu wetten und groß zu gewinnen, dennoch bieten diese gebündelten Anlageprodukte höhere Renditen als selbst die höchstverzinslichen Sparkonten. Mehr Zugang zu Anlageprodukten bedeutet (hoffentlich) mehr sozialen Aufstieg für diejenigen, die in der Vergangenheit von der Investitionsparty ausgeschlossen waren.

Die Zukunft der KI im Fintech

Die Zukunft der Finanzdienstleistungen ist KI-intensiv. Die Branche verlässt sich zunehmend auf KI-gestützte Tools, um wichtige Funktionen auszuführen; dieser Trend wird sich in den kommenden Monaten und Jahren fest etablieren. Während wir noch Jahre von einer legitimen Theorie der Geist-KI entfernt sind, wird sich der Umfang der begrenzten Speicher-Tools so weit erweitern, dass kreative Entscheidungen fast nicht mehr von denen zu unterscheiden sind, die ein Mensch getroffen hat, nur weil sie alle vorherigen Entscheidungen gelernt haben, die Menschen in derselben Rolle getroffen haben.