KI im Bankwesen - Wie künstliche Intelligenz im Bankwesen verwendet werden kann

Künstliche Intelligenz hat erhebliche Auswirkungen auf den Bankensektor: Sie bringt einen Mehrwert von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar und steigert die Gewinne der Branche um bis zu 15 Prozent (Statista). Sie hilft Unternehmen, Innovationen voranzutreiben, die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und sich eine führende Position auf dem Finanzmarkt zu sichern.

Laut The Economist glauben über 80 % der leitenden Bankangestellten, dass die Einführung von KI der Schlüssel zum Erfolg in der Finanzbranche ist.

Die KI-Technologie schreitet weiter voran und beeinflusst zunehmend die Arbeitsweise von Banken, indem sie die Effizienz, die Sicherheit und das KundInnenerlebnis verbessert. Dieser Artikel befasst sich mit der Rolle der KI im Bankwesen, einschließlich ihrer Anwendungsfälle, Implementierungsstrategien und potenziellen Risiken.

Was ist KI im Bankwesen?

Künstliche Intelligenz im Bankwesen bedeutet, dass fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Lerntechniken eingesetzt werden, um interne Abläufe und kundInnenorientierte Anwendungen in der Finanzbranche zu verbessern. KI-Technologie hilft bei der Automatisierung und Optimierung von Prozessen wie KundInnenservice, Betrugsprävention, Risiko- und Anlagemanagement und personalisierter Finanzberatung.

Mehrere KI-gestützte Tools beeinflussen die betriebliche Effizienz des Bankensektors. Chatbots und virtuelle Assistenten, die von KI angetrieben werden, bieten einen 24/7-KundInnenservice und wickeln einfache Anfragen und Transaktionen nahtlos ab. Gleichzeitig analysieren maschinelle Lernmodelle große Datenmengen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Betrug zu verhindern. Darüber hinaus bieten KI-gesteuerte Analysen den KundInnen personalisierte finanzielle Erkenntnisse und Empfehlungen, wodurch das KundInnenerlebnis weiter verbessert wird.

Laut Statista hat der Finanzsektor eine der höchsten Verbreitungsraten von Künstlicher Intelligenz in allen Branchen. Durch den Einsatz von KI können Banken ihre Produktivität steigern, Kosten senken, bessere und sicherere Dienstleistungen für ihre KundInnen anbieten und vieles mehr.

Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in im Banken- und Finanzwesen

KI-Technologie hat das Potenzial, den Banken- und Finanzsektor durch die Einführung innovativer Lösungen zur Verbesserung von Effizienz, Sicherheit und KundInnenzufriedenheit zu fördern.

Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Bank- und Finanzwesen:

Cybersecurity und Betrugserkennung

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Cybersicherheit und der Betrugserkennung im Bankensektor. KI-gestützte Algorithmen können ungewöhnliche Muster und Anomalien in Echtzeit erkennen und potenzielle Bedrohungen viel früher identifizieren als Menschen.

KI-Systeme analysieren riesige Datenmengen, um Malware und Phishing-Angriffe zu erkennen und passen sich kontinuierlich an die sich weiterentwickelnden Cyber-Bedrohungen an. Durch die Automatisierung der Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen hilft KI den Banken, sensible KundInnendaten zu schützen und die Integrität ihrer Systeme zu wahren.

Eine EIU-Umfrage unter IT-Führungskräften im Bankensektor hat ergeben, dass die Betrugserkennung bei fast 58 % der Banken, die KI zu diesem Zweck einsetzen, an erster Stelle der Anwendungen steht. Diese Systeme können verdächtige Transaktionen und Verhaltensweisen wie ungewöhnliche Ausgabemuster oder unbefugte Zugriffsversuche aufzeigen, so dass die Banken schnell auf potenziellen Betrug reagieren können.

Kreditwürdigkeitsprüfung

Herkömmliche Kreditwürdigkeitsprüfungen beruhen oft auf begrenzten Daten und unflexiblen Kriterien wie Kredithistorie, Kreditbewertungen und KundInnenreferenzen, die Kreditentscheidungen negativ beeinflussen und viele potenzielle Kreditnehmer ausschließen können. KI in der Banktechnologie kann die Kreditwürdigkeitsprüfung erheblich verbessern, indem sie mehrere Datenquellen einbezieht, wie z. B. die Aktivität in sozialen Medien, die Transaktionshistorie und andere nicht-traditionelle Metriken.

KI-Modelle analysieren diese verschiedenen KundInnendatensätze, um die Kreditwürdigkeit genauer zu bewerten und so fairere und umfassendere Kreditmöglichkeiten zu schaffen. Dieser Ansatz hilft den Banken, schnell fundierte Kreditentscheidungen zu treffen und Kreditdienstleistungen auf eine breitere Bevölkerungsgruppe auszuweiten.

Risikomanagement

Ein wirksames Risikomanagement ist entscheidend für die Stabilität und Rentabilität von Finanzdienstleistern. KI im Bankwesen kann das Risikomanagement verbessern, indem sie die potenziellen Auswirkungen von externen Risiken wie Währungsschwankungen, politischen Unruhen und Naturkatastrophen auf Banken und Finanzinstitute vorhersagt.

Fortschrittliche KI-Analysen und maschinelle Lernmodelle können auch Markttrends, wirtschaftliche Veränderungen und das KundInnenverhalten vorhersagen und ermöglichen es Banken, fundierte Entscheidungen zu treffen.

KI-gesteuerte Risikobewertungstools bewerten die Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen, Marktvolatilität und anderen finanziellen Bedrohungen, so dass Banken die Risiken genau einschätzen und Verluste minimieren können.

Prozessautomatisierung

Die KI-gestützte Prozessautomatisierung rationalisiert verschiedene Bankvorgänge und reduziert den manuellen Aufwand und die Betriebskosten. Durch KI gestützte Robotic Process Automation (RPA) können repetitive Aufgaben wie Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Compliance-Prüfungen automatisiert werden. Darüber hinaus lernt sie gleichzeitig aus historischen Daten und laufenden Interaktionen, um die Effizienz und Genauigkeit der Bankprozesse kontinuierlich zu verbessern.

Laut Autonomous können Banken weltweit ihre Betriebskosten bis 2030 mit KI-Technologien um 22 % senken.

Durch die Automatisierung von Routineprozessen und sich wiederholenden Aufgaben können die Banken Ressourcen für strategischere Aktivitäten einsetzen, so dass sich die MitarbeiterIn auf den Aufbau von KundInnenbeziehungen konzentrieren und die Gesamtproduktivität und den KundInnenservice verbessern können.

AML-Überwachung

Die Einhaltung von Anti-Geldwäsche-Richtlinien (AML) erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Analyse von Transaktionen, um sicherzustellen, dass verdächtige Aktivitäten sofort erkannt werden, um Finanzverbrechen zu verhindern.

KI im Bankwesen verbessert die AML-Überwachung, indem sie große Mengen an Transaktionsdaten analysiert und verdächtige Muster und Beziehungen identifiziert, die traditionellen regelbasierten Systemen entgehen könnten. KI verringert auch die Zahl der Fehlalarme, so dass sich die Unternehmen auf die tatsächlichen Geldwäschebedrohungen konzentrieren können.

Einhaltung von Rechtsvorschriften

Der Bankensektor ist einer der am stärksten regulierten Sektoren der Welt und unterliegt strengen regulatorischen Anforderungen. Generative KI gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften in Finanzdienstleistungsunternehmen durch die Automatisierung von Datenerfassungs-, Analyse- und Berichterstattungsprozessen.

Natural Language Processing (NLP) und Deep-Learning-Modelle helfen Compliance-ExpertInnen bei der Interpretation von Gesetzestexten, verbessern ihren Entscheidungsprozess und stellen sicher, dass die Praktiken der Bank mit den aktuellen Vorschriften übereinstimmen.

KI-gestützte Compliance-Management-Tools überwachen Transaktionen und identifizieren Risiken für die Nichteinhaltung von Vorschriften, wodurch die Belastung der Compliance-Teams verringert und das Risiko von Strafzahlungen minimiert wird.

KundInneneinblicke und -segmentierung

Generative KI ermöglicht es Banken, durch fortschrittliche Datenanalyse tiefere Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen ihrer KundInnen zu gewinnen. Durch die Analyse von Transaktionsdaten, Social-Media-Aktivitäten und vergangenen KundInneninteraktionen können generative KI-Modelle KundInnen auf der Grundlage ihrer Bedürfnisse, Präferenzen und ihres Finanzverhaltens segmentieren.

Diese Segmentierung ermöglicht es Banken, ihre Produkte, Dienstleistungen und Marketingstrategien auf verschiedene KundInnengruppen zuzuschneiden und so die KundInnenzufriedenheit und -treue zu erhöhen. Personalisierte Empfehlungen und gezielte Angebote, die durch KI gesteuert werden, können das KundInnenerlebnis deutlich verbessern und die Loyalität erhöhen, was letztlich die Erträge der Banken steigert.

Investment-Management

KI kann beim Portfoliomanagement, beim Handel und bei Beratungsdienstleistungen unterstützen. KI-Algorithmen analysieren die Marktstimmung, Finanznachrichten und historische Trends, um Anlagechancen und -risiken zu ermitteln. So genannte KI-gestützte Tools bieten personalisierte Anlageberatung und erstellen Risikoprofile, um KundInnen bei der Auswahl der am besten geeigneten Anlageprodukte zu unterstützen.

Diese KI-gesteuerten Tools ermöglichen eine präzisere Vermögensverwaltung, Vermögensverteilung, Risikobewertung und Portfoliooptimierung und helfen dadurch den Anlegern, ihre finanziellen Ziele zu erreichen.

Investmentmanager können KI und Automatisierung auch nutzen, um eine große Menge an Daten zu erhalten, die für die Bewertung von Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsaspekten (ESG, Environmental, Social and Governance) benötigt werden. Dies hilft bei der Bewertung der Nachhaltigkeitspraktiken, der sozialen Auswirkungen und der Corporate Governance von Unternehmen und ermöglicht fundiertere und verantwortungsvollere Anlageentscheidungen.

Chatbots

KI-Chatbots und virtuelle Assistenten können eine breite Palette von KundInnenanfragen bearbeiten, von Kontoständen und Umsatzverläufen bis hin zu Kreditanträgen und Betrugswarnungen. Rund um die Uhr verfügbare Chatbots bieten sofortige Antworten und personalisierten KundInnensupport, was die KundInnenzufriedenheit erhöht und die Arbeitsbelastung der menschlichen Mitarbeiter verringert.

Generative KI-Modelle, die auf natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) basieren, ermöglichen es Chatbots, KundInnenanfragen in natürlicher Sprache zu verstehen und zu beantworten, sodass die Interaktion nahtlos und natürlich verläuft. Diese Chatbots sind in der Lage, eine breite Palette von KundInnenfragen zu bearbeiten, schnell genaue Informationen zu liefern und einen Konversationston beizubehalten, der dem eines Menschen ähnelt.

Ein fortschrittlicher KI-Chatbot oder virtueller Assistent kann auch komplexe Probleme automatisch an menschliche MitarbeiterIn weiterleiten und so einen reibungslosen und umfassenden KundInnensupport gewährleisten. Durch die effektive Bearbeitung von Routineanfragen und die Eskalation komplizierterer Fälle tragen KI-Chatbots zur Effizienz und Effektivität von KundInnensupport-Teams bei.

Prädiktive Analyse

Prädiktive, KI-gestützte Analysen helfen Banken dabei, künftige Markttrends und KundInnenverhalten vorherzusehen. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern können KI-Modelle KundInnenbedürfnisse, Marktveränderungen und potenzielle Risiken vorhersagen.

Prädiktive Analysen ermöglichen es Banken, proaktive Entscheidungen zu treffen, z. B. personalisierte Produkte anzubieten, Marketingstrategien anzupassen, neue Absatzmöglichkeiten zu erkunden, Cross-Sell-Angebote bereitzustellen und Risiken effektiver zu managen. Mit Hilfe von Vorhersagemodellen können beispielsweise KundInnen identifiziert werden, bei denen eine Abwanderung wahrscheinlicher ist, so dass Banken Strategien zur KundInnenbindung umsetzen und die KundInnenloyalität verbessern können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI einen enormen Einfluss auf die Art und Weise hat, wie Banken in der heutigen digitalen Realität arbeiten - von Cybersicherheit und Kreditwürdigkeitsprüfung bis hin zu Prozessautomatisierung und Anlagemanagement. Durch den Einsatz generativer KI können Finanzinstitute wettbewerbsfähig bleiben, regulatorische Anforderungen erfüllen und ihren KundInnen bessere Dienstleistungen anbieten.

Risiken von KI im Bankwesen

KI bietet dem Bankensektor zwar zahlreiche Vorteile, birgt aber auch einige Risiken und Herausforderungen, denen sich die Finanzinstitute annehmen müssen.

Diese beinhalten:

• Datenschutz und -sicherheit: KI verarbeitet große Mengen sensibler Informationen, und die Gewährleistung des Datenschutzes und der Sicherheit von KundInnendaten ist von entscheidender Bedeutung. Unbefugter Zugriff oder Datenschutzverletzungen können zu erheblichen finanziellen Verlusten und zur Schädigung des Rufs der Bank führen.
• Mangel an qualitativ hochwertigen Daten: Die Effektivität von KI-Systemen hängt stark von der Qualität der Daten ab, auf denen sie trainiert werden. Qualitativ minderwertige, unvollständige oder ungenaue Daten können zu unzuverlässigen KI-Ergebnissen führen, die den Nutzen untergraben und potenziell Schaden verursachen.
• Voreingenommenheit und Fairness: KI kann ungewollt bestehende Voreingenommenheit bei der Entscheidungsfindung im Finanzbereich verstärken oder sogar noch verschlimmern. Wenn ein KI-Modell auf voreingenommenen Daten trainiert wird, können die von ihm getroffenen Entscheidungen unfair sein und zur Diskriminierung bestimmter KundInnengruppen führen. Dies geschah 2019 bei Apple, als dem von dem Unternehmen verwendeten KI-gesteuerten Algorithmus geschlechtsspezifische Voreingenommenheit vorgeworfen wurde - er gewährte Frauen weniger Kreditlinien als Männern.
• Einhaltung von Vorschriften: Die dynamische Natur von KI-Modellen kann es zu einer Herausforderung machen, die Einhaltung der sich entwickelnden regulatorischen Bedingungen zu gewährleisten. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass ihre KI-Lösungen alle relevanten Gesetze und Vorschriften einhalten, was komplex und zeitaufwendig sein kann.
• Transparenz und Erklärbarkeit: Viele KI-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Algorithmen, arbeiten als „Black Boxes“, so dass es schwierig ist, zu verstehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen kommen. Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit können das Vertrauen untergraben und es schwierig machen, KI-getriebene Entscheidungen gegenüber Aufsichtsbehörden und KundInnen zu rechtfertigen.
• Operatives Risiko: Die Integration von KI in den Bankbetrieb kann neue operative Risiken mit sich bringen, wie etwa Systemausfälle oder Fehler in KI-Modellen. Diese Risiken können die Bankgeschäfte stören und zu finanziellen Verlusten führen.
• Ethische Erwägungen: Der Einsatz von KI im Bankwesen wirft verschiedene ethische Fragen auf, darunter Bedenken hinsichtlich der Überwachung, der Datennutzung und des Potenzials von KI, Entscheidungen zu treffen, die möglicherweise nicht mit menschlichen Werten übereinstimmen.
• Übermäßige Technologieabhängigkeit: Ein übermäßiges Vertrauen in die KI-Technologie kann Banken anfällig für Technologieausfälle und Cyberangriffe machen. Um dieses Risiko zu mindern, ist es wichtig, robuste Backup-Systeme und Notfallpläne zu schaffen.
• Qualifikationsdefizit: Die Implementierung von KI erfordert spezielle Fähigkeiten, die in der bestehenden Belegschaft möglicherweise nicht ohne Weiteres vorhanden sind. Die Banken müssen in die Aus- und Weiterbildung investieren, um das notwendige Fachwissen für den effektiven Umgang mit KI-Technologien aufzubauen.

Die Bewältigung dieser Risiken ist für Banken von entscheidender Bedeutung, um die Vorteile der KI in vollem Umfang zu nutzen und sich gleichzeitig vor möglichen Nachteilen zu schützen.

Wie implementiert man KI im Bankwesen

Der Einsatz von generativer KI im Bankwesen nimmt rasant zu. Mehr als 85 % der IT-Führungskräfte im Banking haben eine klare Strategie für den Einsatz von KI bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.

Die Implementierung von KI im Bankensektor erfordert jedoch einen strategischen und methodischen Ansatz, um eine erfolgreiche digitale Transformation zu gewährleisten.

Nachfolgend sind die wichtigsten Schritte aufgeführt, die Banken für eine effektive Implementierung von KI befolgen sollten:

1. Ziele und Strategie definieren

Der erste Schritt bei der Implementierung von KI besteht darin, die Ziele klar zu definieren und eine umfassende Strategie zu entwickeln. Banken sollten Bereiche identifizieren, in denen KI einen Mehrwert schaffen kann, z. B. die Verbesserung des KundInnenservice, die Verbesserung des Risikomanagements oder die Automatisierung von Prozessen.

Wie unter anderem:

• Klare Zielsetzung: Festlegung der Ziele, die die Bank mit der KI erreichen will, z. B. Senkung der Betriebskosten, Verbesserung der KundInnenzufriedenheit, Verbesserung der Betrugsprävention usw.
• Abstimmung mit der Geschäftsstrategie: Sicherstellen, dass die KI-Initiativen mit der allgemeinen Geschäftsstrategie und den Zielen der jeweiligen Bank in Einklang stehen.
• Einbindung der Stakeholder: Einbindung wichtiger Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen, um Erkenntnisse und Unterstützung für die KI-Implementierung zu gewinnen.

2. Dateninfrastruktur und -qualität bewerten

KI ist in hohem Maße auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen. Daher müssen die Banken ihre bestehende Infrastruktur bewerten und etwaige Lücken schließen, um sicherzustellen, dass die für die KI verwendeten Daten korrekt, vollständig und zugänglich sind.

Dieser Schritt umfasst:

• Dateninventarisierung: Durchführung einer gründlichen Bestandsaufnahme der verfügbaren Datenquellen, einschließlich KundInnendaten, Transaktionsdaten und externer Daten.
• Datenbereinigung und -integration: Sicherstellung, dass die Daten bereinigt, standardisiert und in ein zentrales Verzeichnis integriert werden, in dem sie für KI-Modelle leicht zugänglich und nutzbar sind.
• Daten-Governance: Einführung solider Governance-Praktiken, um Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten.

3. Die richtigen KI-Partner auswählen

Die Wahl des richtigen KI-Partners ist entscheidend für eine erfolgreiche Umsetzung. Banken sollten verschiedene KI-Tools und -Plattformen bewerten, um diejenigen zu finden, die ihre Anforderungen am besten erfüllen.

Dieser Schritt beinhaltet:

• Auswahl eines Anbieters: schließen Sie eine Partnerschaft mit renommierten KI-Anbietern, die über Fachwissen im Bankensektor verfügen.
• Pilotprogramme: Führen Sie Pilotprogramme durch, um die ausgewählten KI-Technologien in kleinem Maßstab zu testen, bevor sie in vollem Umfang eingeführt werden.

4. KI-Modelle entwickeln und trainieren

Sobald die richtigen Technologien und Partner zur Verfügung stehen, besteht der nächste Schritt darin, KI-Modelle zu entwickeln und zu trainieren.

Dies beinhaltet:

• Modellentwicklung: Zusammenarbeit mit DatenwissenschaftlerInnen und KI-ExpertInnen, um Modelle zu entwickeln, die auf die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Bank zugeschnitten sind.
• Training und Validierung: Training der Modelle anhand historischer Daten und Validierung ihrer Leistung, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
• Verbesserungen: kontinuierliche Verfeinerung und Verbesserung der Modelle auf der Grundlage von Feedback und neuen Daten, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

5. KI-Lösungen integrieren und überwachen

Nach der Entwicklung und dem Training der KI-Modelle müssen die Banken diese in ihre bestehenden Systeme und Prozesse integrieren.

Dieser Schritt umfasst:

• Systemintegration: Sicherstellung der nahtlosen Integration von KI-Lösungen in die bestehende IT-Infrastruktur, Kernbankensysteme und kundInnenseitige Anwendungen.
• Mitarbeiterschulung: Es müssen entsprechende Schulungen und Unterstützung angeboten werden, um eine reibungslose Einführung durch die MitarbeiterIn zu ermöglichen.
• Überwachung und Evaluierung: Die Echtzeitüberwachung der Leistung der KI ist entscheidend, um sicherzustellen, dass sie die erwarteten Ergebnisse liefert. Dazu gehören die Einrichtung von Dashboards und KPIs, um die Leistung der KI zu verfolgen.

6. Ethische und regulatorische Compliance sicherstellen

Während des gesamten Implementierungsprozesses müssen die Banken sicherstellen, dass sich ihre KI-Lösungen an ethische Standards und gesetzliche Vorschriften halten.

Dies beinhaltet:

• Ethische Überlegungen: Auseinandersetzung mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit der KI, z. B. Voreingenommenheit, Transparenz und Verantwortlichkeit.
• Einhaltung von Vorschriften: Sicherstellen, dass KI-Anwendungen Finanzvorschriften, Datenschutzgesetze und Branchenstandards einhalten.
• Audits und Überprüfungen: Durchführung regelmäßiger Audits und Überprüfungen, um etwaige Compliance-Probleme zu erkennen und zu lösen.

Die Implementierung von KI im Bankwesen ist ein komplexer Prozess, der sorgfältige Planung, Ausführung und kontinuierliche Verbesserung erfordert. Durch die Befolgung dieser Schritte können Banken die Leistung der generativen KI effektiv nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern, das KundInnenerlebnis zu steigern und in der sich schnell entwickelnden Landschaft der Finanzbranche wettbewerbsfähig zu bleiben.

KI im Bankwesen mit Creatio

Mit der Integration fortschrittlicher KI-Technologien, die die Finanzbranche revolutionieren, hat das Bankwesen eine glänzende Zukunft vor sich. In den kommenden Jahren wird KI noch ausgefeilter werden und Banken und Finanzinstitute in die Lage versetzen, hyper-personalisierte Dienstleistungen anzubieten, komplexe Prozesse zu automatisieren und datengesteuerte Entscheidungen mit größerer Genauigkeit zu treffen.

KI wird Innovationen in Bereichen wie prädiktive Analysen, verbesserte Cybersicherheits- und Betrugserkennungsmaßnahmen sowie die Echtzeit-Einhaltung von Vorschriften vorantreiben. An der Spitze dieses Wandels steht Creatio mit Creatio.ai, einem leistungsstarken Tool, das entwickelt wurde, um Banken bei der effektiven Nutzung von KI zu unterstützen.

Creatio.ai verbessert die KundInneninteraktion und hilft beim Aufbau langfristiger KundInnenbeziehungen, indem es auf der Grundlage von prädiktivem Scoring, KI/ML-gestützter Next-Best-Offer-Intelligenz und der Historie früherer KundInneninteraktionen hochgradig personalisierte Serviceangebote erstellt. Darüber hinaus bietet die Lösung fortschrittliche Analysen für tiefere Einblicke in das KundInnenverhalten und Markttrends, die es den Banken ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen besser auf die Bedürfnisse der KundInnen abzustimmen.

Creatio.ai automatisiert Routineaufgaben wie die Prüfung und Genehmigung von Kreditanträgen, die Überprüfung der KundInnenidentität und die Kontoeröffnung, um die Produktivität zu steigern und die Betriebskosten zu senken. Außerdem trägt es dazu bei, die Effizienz des Contact Centers mit Chatbots und digitalen KundInnenberatungen zu maximieren, um sicherzustellen, dass die KundInnen rund um die Uhr Zugang zu einem zeitnahen und hochwertigen Support haben.

Darüber hinaus hilft die KI von Creatio beim Risikomanagement und bei der Einhaltung von Vorschriften, indem sie Betrug aufdeckt, das Kreditrisiko bewertet und die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt. Als Teil von Creatios Workflow-Automatisierungs- und CRM-Plattform ermöglicht Creatio.ai es Banken, komplexe Workflows zu automatisieren und schnell auf Marktveränderungen zu reagieren.

Mit der weiteren Entwicklung der KI wird sich ihr Einfluss auf das Bankwesen noch weiter verstärken, wobei Lösungen wie Creatios Copilot Innovationen vorantreiben und die digitale Transformation fördern.

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