3 Gründe, warum Banken & Finanz­dienst­leister jetzt auf KI setzen

Seit einigen Jahren wächst die Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) für Unternehmen stetig. Der Banken- und Finanzsektor ist geradezu prädestiniert für den Einsatz von KI. Laut einer aktuellen Studie von Business Insider sehen bereits 80 % der Unternehmen im Banken- und Finanzsektor Vorteile bei der Einführung von KI. Die Studie schätzt das Einsparpotenzial für Banken, die ihre digitalen Abläufe mit KI erweitern, bis 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 schon 2021 helfen, Geschäftsprozesse zu optimieren, ihren Kundenservice, Compliance und das Risikomanagement zu verbessern und so Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

1. Bessere Entscheidungen, zufriedenere Kunden

2021 müssen Entscheider*innen 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.

2. Maßgeschneiderte KI –Lösungen für Compliance & Risikomanagement

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.

Fallbeispiel

Die Einführung neuer, strengerer gesetzlicher Vorgaben für das Verwalten und Aufbewahren von Daten kann mitunter dafür sorgen, dass die zuständigen Mitarbeiter*innen monatelang damit beschäftigt sind. Ein internationaler Kunde aus dem Bankensektor wandte sich vor kurzem mit der Bitte an uns, ihn bei der Auswertung von Kreditverträgen zu unterstützen. Außerdem suchte er eine Lösung, mit der er Regulierungsvorgaben erfüllen kann, welche die Speicherung eines Metadatensatzes für jeden Vertrag vorschreiben. Ohne den Einsatz spezieller Technologie zur Content-Analyse und -Extraktion wäre dieses Unterfangen sehr kostspielig und in der vorgegebenen Zeit für das Team nicht zu stemmen gewesen. Da der Kunde aber bereits eine Plattform für Content Services nutzt, konnte die Extraktion auf der Basis kundeneigener Datensätze erfolgen – mit einer hohen Ergebnisqualität, die nicht durch externe Daten verfälscht wird.

3. Arbeitserleichterung bei dokumentengetriebenen Prozessen

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

KI als Teil der Digitalstrategie im Next Normal

Bedingt durch die Pandemie wurden viele Arbeitsplätze ins Home Office verlagert. Der Trend, ortsunabhängiges Arbeiten zu ermöglichen, ist im Management angekommen: Die Stärkung der digitalen Kompetenz steht in den Chefetagen ganz oben auf der Tagesordnung. Laut einem Bericht aus dem Jahr 2021 liegt die digitale Transformation für 79 % der befragten Unternehmen auf Platz 1 ihrer anstehenden Business-Initiativen. Beinahe die Hälfte dieser Unternehmen nennt die Pandemie als Hauptgrund. Und 59 % der befragten Unternehmen nennen als Schwerpunkte ihrer Digitalisierungsagenda für 2021 die Themen KI und ML. Bereits vor Beginn der Pandemie waren FinTech-Unternehmen auf dem Vormarsch. Seit Corona verzeichnet der Banken- und Finanzsektor sogar eine europaweite Zunahme um 72 % bei der Nutzung von Finanzanwendungen und mobilen Banking-Services. Eine Studie der Bank of England von Ende 2020 belegt, dass der Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) und Data Science (DS) seit Pandemiebeginn weitestgehend konstant ist. Die Anzahl der Anwendungen blieb dabei stabil bzw. stieg leicht an. Der Bericht weist aber auch darauf hin, dass die Einführung von KI in dieser Branche zwei Seiten hat: „ML und DS sind aufgrund ihrer zunehmenden Nutzung und der möglichen Risiken – die es neben den Vorteilen auch zu nennen gilt –, auf der Prioritätenliste der Entscheider nach oben gewandert.“ KI mag in den Digitalstrategien der Bank- und Finanzdienstleister für die Zeit nach Corona immer wichtiger werden – ebenso wichtig sind aber auch eine sichere Umsetzung und ein geregelter Umgang damit.

Die Basis für den Einsatz von KI im Bank- & Finanzwesen

In zahlreichen Gesprächen mit unseren Kund*innen im Laufe des vergangenen Jahres konnten wir immer wieder feststellen, dass der Übergang in die „neue Normalität“ 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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