Seit einigen Jahren wächst die Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) für Unternehmen stetig. Der Banken- und Finanzdienstleistungensektor ist geradezu prädestiniert für den Einsatz von KI. Laut einer aktuellen Studie von Business Insider sehen bereits 80 % der Unternehmen in diesem Sektor Vorteile bei der Einführung von KI. Die Studie schätzt das Einsparpotenzial für Banken, die ihre digitalen Abläufe mit KI erweitern, bis Ende 2023 auf insgesamt 447 Mrd. USD (367,5 Mrd. EUR). Vor diesem Hintergrund ist es wenig überraschend, dass das Investitionsvolumen in KI in diesem Sektor bis 2035 voraussichtlich um 1,2 Bio. USD (986,5 Mrd. EUR) steigen wird. Nachfolgend stellen wir 3 Gründe vor, warum KI-Technologien als Teil eines intelligenten Informationsmanagements Banken und Finanzdienstleistern helfen, Geschäftsprozesse zu optimieren, ihren Kundenservice, Compliance und das Risikomanagement zu verbessern und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

ExtraktionEntscheider*innen müssen im Banken- und Finanzwesen nicht mehr davon überzeugt werden, dass künstliche Intelligenz das Potenzial hat, ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Es gibt bereits heute zahlreiche intelligente Funktionen zur Optimierung von Abläufen in diesem Sektor, z.B.:

• Machine Learning-gestütze Identitätsprüfung und Dokumentenerkennung: z.B. automatisches Einlesen, Klassifizieren und Extrahieren von Ausweisdokumenten im Zuge einer Kontoeröffnung
• Schnellere Kommunikation und Bearbeitung von Kundenanliegen durch Sentiment-Analyse: Erkennung von Emotionen oder Intentionen in digitaler und sogar nicht-digitaler Kommunikation, z. B. in Kundenportalen, eingescannten Briefen oder E-Mails
• Extraktion wertvoller strukturierter Daten aus Dokumenten: z.B. um ein besseres Verständnis über die Vorlieben und Entscheidungen von Kund*innen zu gewinnen
• „Process Mining“, also die detaillierte Analyse von Prozessen, z.B. bei der Kreditvergabe, um diese zu verbessern und wiederkehrende Störungen der Abläufe zu beheben

Solche KI-basierten Lösungen können Mitarbeiter*innen dabei unterstützen, Entscheidungen schneller und besser zu treffen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Künstliche Intelligenz eignet sich perfekt zur Gewinnung unmittelbarer und qualitativ hochwertiger Erkenntnisse über das Kundenverhalten. Zudem erleichtert sie die Entwicklung von personalisierten Dienstleistungen, ermöglicht individuell angepasste Produktempfehlungen und erlaubt Vorhersagen über künftige Kauf-Entscheidungen von Kund*innen. Acht von zehn Banken, die aktuell bereits KI in ihren Kundenprozessen einsetzen, berichten von einer höheren Zufriedenheit bei Kund*innen und Mitarbeiter*innen. Die Mehrzahl unter ihnen verzeichnet eine Zunahme bei KI-gestützter Kundenkommunikation, z.B. durch die Nutzung von Chatbots. Dies kann ein wichtiges Alleinstellungsmerkmal in einer Branche sein, in der das Vertrauen der Kund*innen und ein positives Kundenerlebnis wie keine andere in den Mittelpunkt steht.

In streng regulierten Branchen wie dem Bank- und Finanzwesen spielt künstliche Intelligenz eine immer wichtigere Rolle. Während sich Daten aus externen Quellen gut als Trainingsdaten für allgemeine Einsatzzwecke eignen, z.B. für die Bilderkennung, können sie bei der Risikobewertung zu weniger zuverlässigen Ergebnissen oder mangelnder Rückverfolgbarkeit führen. Banken und Finanzdienstleister möchten sich zudem nicht unbedingt auf branchenfremde externe Trainingsdaten für ihre ML-Systeme verlassen, sondern lieber ihre eigenen, hochwertigen Daten nutzen. Die AutoML-Technologie ermöglicht es ihnen, neue KI-Modelle auch ohne das Wissen von ML-Experten schnell und einfach zu trainieren und in Betrieb zu nehmen. Durch die Kombination aus anpassbarer KI und AutoML können Banken und Finanzinstitute ihre Betrugs- und Risikoerkennung beschleunigen und ihre Compliance verbessern.

Im Banken- und Finanzwesen lagert eine Fülle von Informationen – in Form von Kreditanträgen, Risikobewertungen und Ratings, Immobilienbewertungen, Wertpapierabrechnungen usw. Für die Mitarbeiter*innen bedeutet dies aber auch, dass sie es tagtäglich mit riesigen Dokumentenbeständen zu tun haben. Dabei besteht nicht nur die Gefahr, dass viel Zeit mit der Suche nach Dokumenten verloren geht. Wird eine benötigte Information endlich gefunden (was nicht immer der Fall ist), kann es auch vorkommen, dass sie veraltet oder für den Vorgang nicht wirklich relevant ist. Künstliche Intelligenz kann dokumentenintensive Abläufe für die Mitarbeiter*innen schneller, effizienter und einfacher machen, z. B. durch:

• automatisches Ablegen, Analysieren, Prüfen und Verarbeiten von Informationen, um sicherzustellen, dass sie dauerhaft verfügbar, sofort zugänglich, aktuell und frei von Fehlern sind
• frühzeitige Benachrichtigung, dass alle benötigten Informationen zu einem Vorgang vorliegen, z. B. bei einem Kreditantrag
• automatische Weiterleitung einer Anfrage oder eines Antrags an die zuständigen Mitarbeiter*innen durch Named Entity Recognition (NER)
• die Automatisierung von wiederkehrenden Routineaufgaben, damit Mitarbeiter*innen ihre wertvolle Arbeitszeit für wertschöpfendere Aufgaben nutzen können
• das Vorschlagen von Suchbegriffen oder Schlagwörtern bei der Suche und Ablage von Dokumenten mithilfe eines speziellen Algorithmus für Wortassoziationen: z.B. um die Suche zu vereinfachen, indem dabei gleichbedeutende Begriffe ergänzt werden
• die Erkennung inhaltlicher Überschneidungen zwischen Dokumenten, sodass Mitarbeiter*innen leichter alle Dokumente zu einer ähnlichen Thematik finden können

Hey Doxi, nenne mir bitte ein Fallbeispiel!

In zahlreichen Gesprächen mit unseren Kund*innen im Laufe in den vergangenen Jahren konnten wir immer wieder feststellen, dass der Übergang in die hybriden Arbeitsmodelle besonders einfach war, wenn sie bereits über eine Lösung verfügten, die Services für Informations- und Prozessmanagement sowie Collaboration auf einer Plattform vereint. Einer unserer Kunden, ein Bankmanager, erklärte uns, was für sein Unternehmen entscheidend war, damit von einem Tag auf den anderen Hunderte Mitarbeiter*innen im Home Office arbeiten konnten: „Aus unserer Sicht ist mobiles Arbeiten ohne ein gutes Dokumentenmanagement-System heute nicht mehr denkbar. Eine reine Collaboration-Lösung reicht nicht mehr aus.“

Für die Raiffeisen Bank International (RBI) war die Tatsache, dass man dort bereits über eine Lösung für Dokumenten- und Prozessmanagement verfügte, der Ausgangspunkt für die Suche nach weiteren Möglichkeiten der Prozess-Optimierung mithilfe von KI. Wolfgang Rachbauer, Abteilungsleiter im Kreditwesen bei der RBI, erklärt dazu: „Als nächster wichtiger Schritt wird der Einsatz Künstlicher Intelligenz im Rahmen der Kreditvertragsverwaltung analysiert. Dabei geht es nicht nur um die effiziente und sichere Erstellung von Kreditverträgen, sondern auch um das rasche Auffinden von Vertragsinhalten jenseits von OCR-Suchen. Das Anspruchsniveau ist der Einsatz von sogenanntem „Natural Language Processing“ in der Dokumentengestaltung und -verwaltung, also nicht weniger als „reading a loan agreement like a human being“.

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