Was bedeutet künstliche Intelligenz (KI) im Finanzwesen? Die Zukunft der Finanzwelt

Künstliche Intelligenz verändert die Finanzdienstleistungsbranche, indem sie die KundInnenfreundlichkeit erhöht, die Unternehmensproduktivität durch Automatisierung steigert und komplexe Vorgänge wie die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erkennung von Trends bewältigt, die für Menschen unmöglich wären.

Die Integration von KI im Finanzwesen bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen und Vorsichtsmaßnahmen mit sich. Unternehmen müssen sich mit Fragen wie der Auswahl der richtigen Software und der Einhaltung gesetzlicher und ethischer Standards auseinandersetzen.

In diesem Artikel gehen wir auf die Gründe für die Implementierung von KI in Finanzdienstleistungen ein, beleuchten gängige Anwendungsfälle für KI im Finanzwesen, untersuchen die aktuellen Herausforderungen, mit denen Finanzinstitute konfrontiert sind, und diskutieren aufkommende Trends, die die Zukunft der KI im Finanzwesen prägen werden.

Was ist KI im Finanzwesen?

Künstliche Intelligenz im Finanzwesen bezieht sich auf eine Reihe fortschrittlicher Technologien, die darauf ausgelegt sind, menschliche Intelligenz und Entscheidungsprozesse nachzubilden. Diese Technologien ermöglichen es Finanzinstituten, komplexe Daten zu analysieren, Abläufe zu automatisieren, fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Finanzaktivitäten zu verbessern.

Zu den im Finanzsektor genutzten KI-Technologien gehören:

• Maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Systemen, mithilfe neuronaler Netze selbständig zu lernen und sich zu verbessern. Indem sie große Datenmengen in ML-Algorithmen einspeisen, können Finanzinstitute Modelle trainieren, um bestimmte Probleme zu lösen und Erkenntnisse für die laufende Verbesserung zu gewinnen.
• Deep Learning (DL) ist eine spezielle ML-Technik, bei der mehrschichtige neuronale Netze zum Einsatz kommen und die es Systemen ermöglicht, aus riesigen Datensätzen wie Finanztransaktionsverläufen zu lernen. DL wird bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, beim automatisierten Handel, bei Chatbots und bei der Geldwäschebekämpfung eingesetzt.
• Bei der natürlichen Sprachverarbeitung (engl.: Natural Language Processing, NLP) geht es um das Verständnis der menschlichen Sprache. Im Finanzwesen analysiert NLP KundInnengespräche, Nachrichten, regulatorische Dokumente, interne Kommunikation wie Sitzungsprotokolle und andere Texte, um die Prozessautomatisierung zu unterstützen und datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen.
• Computer Vision (CV) ermöglicht es Computern, digitale Bilder und Videos zu interpretieren und zu verstehen. Im Finanzwesen wird CV für Aufgaben wie die Bearbeitung von Schecks, die Überwachung von Sachwerten, die Analyse von Gesichtsausdrücken und mehr eingesetzt, um Betrug zu bekämpfen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Durch den Einsatz von KI kann der Finanzsektor seine Leistung optimieren, sein Produktivitätsniveau steigern, Risiken reduzieren und ein KundInnenerlebnis bieten, das den sich wandelnden Marktanforderungen entspricht.

Wie KI in der Finanzdienstleistungs-Branche eingesetzt wird

Zu den Kernfunktionen von KI in Finanzunternehmen gehören derzeit die Verarbeitung und Analyse von Daten zur schnellen Gewinnung von Erkenntnissen, die Ermittlung von Trends und Abweichungen von diesen Trends sowie die Automatisierung von Workflows und Kommunikation. Diese Anwendungen können zu erheblichen Unternehmensvorteilen führen.

KI-Algorithmen können manuelle Aufgaben automatisieren, so dass sich die MitarbeiterInnen auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können. Beispielsweise erledigen KI-Chatbots jetzt routinemäßige KundInnendienstanfragen zu Kontoständen und Zahlungen, so dass MitarbeiterInnen für komplexere Aufgaben frei werden.

Die Automatisierung der Informationssammlung und -analyse unterstützt die KYC- (engl.: Know Your Customer, z. Dt. Kenne deinen KundIn) und KundInnen-Due-Diligence-Prozesse und hilft Finanzfachleuten, KundInnen und Transaktionen zu verifizieren und die Betrugsprävention und -erkennung zu verbessern. Modelle für maschinelles Lernen können Millionen von Transaktionen analysieren, um subtile Muster, die auf Betrug hindeuten, schneller und genauer zu erkennen als Menschen.

Durch die Analyse von KundInnendaten und die Automatisierung von Gesprächen können KI-Agenten darüber hinaus personalisierte Produktempfehlungen auf der Grundlage der Transaktionshistorie und des Ausgabeverhaltens geben. Dies verbessert nicht nur das KundInnenerlebnis, sondern wirkt sich auch positiv auf die Konversionsraten der Unternehmen aus.

Insgesamt unterstützt KI im Finanzwesen die folgenden Aktivitäten:

• Personalisierung
• Risikomanagement
• Erkennung von Betrug
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
• Sorgfältige Prüfung von KundInnen
• Front-Office-Unterstützung
• Prognosen und vorausschauende Modellierung
• Business Intelligence

Vorteile von Finanz-KI

Operative Exzellenz verbessern

KI optimiert die Abläufe von Finanzunternehmen, indem sie ihnen hilft, Fehler zu vermeiden, die menschlichen MitarbeiterInnen aufgrund des Datenvolumens und der Natur der Abläufe leicht unterlaufen können. Routineprozesse wie Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Compliance-Prüfungen sind anfällig für Fehler, wenn sie manuell durchgeführt werden. KI-Systeme hingegen können diese Aufgaben mit hoher Präzision und Konsistenz ausführen und so Genauigkeit und Zuverlässigkeit gewährleisten.

Dank ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, verbessert die künstliche Intelligenz die Genauigkeit von Prognosen, Planung und Modellierung. Bei der Absatzprognose beispielsweise können KI-Algorithmen große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Dies führt zu genaueren Vorhersagen und einer besseren Entscheidungsfindung.

Bessere KundInnenerfahrung

KI verbessert die Art und Weise, wie Finanzfachleute mit KundInnen in Kontakt treten, und automatisiert routinemäßige KundInneninteraktionen, wodurch Dienstleistungen leichter zugänglich werden. So können KundInnen beispielsweise Kredite und Kreditkarten beantragen und erhalten sofortige Antworten von einem KI-Chatbot, ohne auf verfügbare AgentInnen warten zu müssen. Derselbe KI-Bot kann kompliziertere Fälle, die ein menschliches Eingreifen erfordern, kennzeichnen und so sicherstellen, dass alle KundInnen rechtzeitig und angemessen betreut werden, was zu einer höheren Gesamtzufriedenheit führt.

Darüber hinaus ermöglicht KI den Finanzfachleuten, personalisiertere Interaktionen. Marketingabteilungen können KI-gesteuerte Daten nutzen, um ihre Kampagnen anzupassen, während VertriebsmitarbeiterInnen und KundendienstmitarbeiterInnen maßgeschneiderte Kommunikation und Erfahrungen anbieten können.

In der Vermögensverwaltung kann ein KI-Assistent beispielsweise Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen, um umfassende Zusammenfassungen für KundInnenpräsentationen zu erstellen und BeraterInnen mit genauen und zeitnahen Informationen zu unterstützen. KI-gestützte Automatisierung kann auch personalisierte Empfehlungen für KundInnen anbieten und so Möglichkeiten für Upselling schaffen.

Gesteigerte Produktivität

KI steigert die Produktivität von Finanzunternehmen durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben wie Marktforschung oder Betrugserkennung, wodurch die Arbeitsbelastung der MitarbeiterInnen verringert und Fehler minimiert werden.

Darüber hinaus werden automatisierte Aufgaben mit einer höheren Geschwindigkeit ausgeführt, was bedeutet, dass ein höheres Volumen an Vorgängen mit weniger Ressourceneinsatz durchgeführt werden kann. So können KI-gesteuerte Algorithmen Handelsvorgänge mit hoher Geschwindigkeit und Präzision ausführen, die Handelsstrategien optimieren und die Rendite steigern, während gleichzeitig der Bedarf an manuellen Eingriffen verringert wird.

Verbesserte, durch Datenerkenntnisse unterstützte Entscheidungsfindung

KI unterstützt die Entscheidungsfindung in Finanzunternehmen, indem sie tiefere Einblicke aus strukturierten und unstrukturierten Daten ermöglicht. Sie deckt Muster und Trends auf, die für Menschen unmöglich zu erkennen wären. Diese fortschrittliche Datenanalyse ermöglicht es Finanzinstituten, fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen und so ihre Leistung zu verbessern.

So können Banken beispielsweise KI-Algorithmen zur schnellen Analyse von Marktdaten und Nachrichten einsetzen, um das Risikomanagement zu verbessern und Anlageentscheidungen und Handelsstrategien zu steuern.

Verbesserte Sicherheit

KI-Systeme und maschinelle Lernmodelle können potenzielle Bedrohungen aufgrund der Echtzeitberechnungen und -analysen von Transaktionen effektiver erkennen als menschliche AnalystInnen. Durch die genaue Beobachtung des Kaufverhaltens und den Vergleich mit historischen Daten kann KI anormale Aktivitäten aufzeigen und sowohl das Finanzinstitut als auch die betroffene Person automatisch benachrichtigen, um den Kauf oder die Überweisung in Echtzeit zu überprüfen und gegebenenfalls Maßnahmen zur Lösung des Problems zu ergreifen.

KI im Finanzwesen: Häufige Anwendungsfälle

Die Anwendungen von KI-Tools in der Finanzbranche werden ständig erweitert und entwickeln sich mit der Technologie selbst weiter. Im Folgenden finden Sie eine Liste aktueller Anwendungsfälle für KI, die jedem Finanzinstitut geschäftlichen Nutzen bringen können.

• Automatisierung von traditionell manuellen Bankprozessen: KI kann sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren und ermöglicht es Finanzinstituten, große Datenmengen schneller und genauer zu verarbeiten. So können ERP-Systeme mit integrierter KI-Technologie jetzt beispielsweise physische Rechnungen scannen, die wichtigsten Informationen wie den Namen der LieferantIn, die gekauften Materialien und die damit verbundenen Kosten identifizieren und automatisch in ihre ERP-Systeme eingeben. Oracle nutzt seine KI-Lösungen für die Buchhaltung, um seine regelmäßigen Finanzberichte zu optimieren, wodurch das Finanzteam mehr Zeit für Aufgaben hat, die mehr Konzentration erfordern.
• KundInnenbetreuung: Konversationsfähige KI-Chatbots ermöglichen es BankkundInnen, rund um die Uhr schnell und effizient auf Kontoinformationen zuzugreifen. Diese Technologien verringern den Bedarf an menschlichen Eingriffen, bieten personalisierten KundInnenservice und Empfehlungen und verbessern den Schutz vor Betrug und die Cybersicherheit für VerbraucherInnen. KundInnen können mit einem KI-Assistenten zusammenarbeiten, um Ihre Anliegen einzureichen und den Fortschritt zu verfolgen, ohne darauf zu warten, dass eine menschliche MitarbeiterIn während der Geschäftszeiten antwortet. American Express bietet zum Beispiel einen Chatbot namens Ask Amex an, um Abbuchungen zu reklamieren. KI-Agenten helfen bei der Beilegung beanstandeter, aber rechtmäßiger Einkäufe, ohne in der Warteschleife zu hängen oder sich mit verwirrenden Websites auseinandersetzen zu müssen. KundInnen können dem KI-Agenten die Details der beanstandeten Transaktion mitteilen, der ihnen hilft, die Transaktion zu erklären, Quittungen hochzuladen und ihre Identität zu überprüfen.
• Cybersicherheit: Mit KI können Sie die Cybersicherheit automatisieren, indem Sie Aktivitäten und Netzwerkverkehr kontinuierlich überwachen und analysieren, um Cyberangriffe und Bedrohungen zu erkennen, zu verhindern und darauf zu reagieren.
• Betrugserkennung und -prävention: Dank ML-Modellen und Deep Learning kann KI das Kaufverhalten von KundInnen analysieren und Warnungen auslösen, wenn ungewöhnliche Muster, wie z. B. betrügerische Transaktionen, Finanzkriminalität oder Spoofing im Handel, erkannt werden. Dies erhöht die Sicherheit im Handel, beim Online-Banking und bei Kreditkartentransaktionen.
• Finanzplanung für KundInnen: KI kann Menschen bei der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen helfen, indem sie Ziele, Ausgabenmuster und Risikotoleranz analysiert, um Budgetierungsempfehlungen und Sparstrategien zu entwickeln. KI-Agenten nutzen ausgefeilte Algorithmen, um auf der Grundlage der Ziele, der Risikotoleranz und der Marktbedingungen der KundInnen erschwingliche, personalisierte Anlageempfehlungen zu geben. Ein KI-gestützter Recherche-Assistent kann beispielsweise dabei helfen, verlässliche Chancen zu erkennen und Empfehlungen auszusprechen, wie man sie nutzen kann, während ein von generativer KI gestützter Finanzcoach dabei helfen kann, intelligentere Entscheidungen bei den Ausgaben zu treffen.
• Handel: KI kann in Handelsalgorithmen eingesetzt werden, die Markttrends und historische Daten analysieren und so eine schnellere Entscheidungsfindung und Handelsausführung als menschliche Fähigkeiten ermöglichen.
• Kreditwürdigkeit: Kreditgebende nutzen KI, um Daten schnell zu analysieren und die Kreditwürdigkeit von KundInnen zu bestimmen. Durch die Automatisierung von Risikobewertung, Kreditwürdigkeitsprüfung und Dokumentenüberprüfung verbessert KI die Vorhersage und Bewertung von Kreditrisiken und rationalisiert das Genehmigungsverfahren für KreditnehmerInnen.
• Einhaltung von Vorschriften: KI kann Überwachungs- und Berichtsprozesse verfolgen und automatisieren, um die Einhaltung lokaler und internationaler Vorschriften zu gewährleisten.
• Kreditwürdigkeitsprüfung: KI kann verschiedene Daten analysieren, die über Finanzdaten hinausgehen, z. B. Aktivitäten in sozialen Medien und Online-Verhalten, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Zuverlässigkeit und Kreditwürdigkeit von KundInnen zu bewerten.
• Risikomanagement: KI kann umfangreiche Datensätze analysieren, um Finanzunternehmen bei der genauen Bewertung und Minderung von Risiken zu unterstützen und so die Sicherheit und Stabilität im Finanzsektor zu verbessern.
• Personalisierte Marketingkommunikation und Empfehlungen: KI kann personalisierte Empfehlungen für Finanzprodukte und -dienstleistungen bereitstellen, z. B. Anlageberatung oder Banking-Angebote, die auf die Customer Journey, die Interaktionen mit Gleichgesinnten, Risikopräferenzen und finanziellen Ziele zugeschnitten sind. Darüber hinaus kann generative KI durch die Analyse der Customer Journeys dabei helfen, zielgruppengerechte E-Mails und Online-Kampagnen zu erstellen, die zu höheren Konversionsraten und besseren Geschäftsergebnissen führen.
• Dokumentenverarbeitung: KI kann Daten aus Dokumenten extrahieren und analysieren, um dokumentenintensive Prozesse wie die Bedienung von Krediten und die Erkennung von Investitionsmöglichkeiten zu rationalisieren. Dieser Bericht von Forrester beschreibt ein Versicherungsunternehmen, das einen Textanalyse-Agenten zur Umbenennung, Ablage und Kategorisierung von Dokumenten einsetzt. Die EigentümerInnen des Unternehmens sagen dazu: „Mit den KI-Agenten konnten wir den AssistentInnen 25 % der Verantwortung abnehmen, so dass sie sich auf sinnvollere Aufgaben konzentrieren können, statt auf banale Arbeiten. Aufgaben wie das Umbenennen von Dokumenten sind zeitraubende Tätigkeiten, die die Motivation der Mitarbeitenden hemmen.“
• Entwicklung von Geschäftsanwendungen mit generativer KI: Die Kombination aus No-Code-Tools und generativer KI ermöglicht es Finanzdienstleistern, ihre eigenen Business-Apps zu entwickeln, um ihre digitale Transformation weiter voranzutreiben. Mit Creatio.ai können Sie zum Beispiel Apps zur Automatisierung einzigartiger Geschäftsprozesse auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache entwickeln.

Herausforderungen der Implementierung von KI im Finanzwesen

Obwohl KI-Technologie FinanzdienstleisterInnen und UnternehmensleiterInnen einen unglaublichen geschäftlichen Nutzen bringen kann, gibt es noch einige Herausforderungen. In diesem Abschnitt gehen wir auf die Herausforderungen ein, die KI-Tools mit sich bringen, und geben Tipps, wie sie gelöst werden können.

Probleme in der Kommunikation

Trotz der vielen Vorteile von Conversational AI (z. Dt. Konversationelle KI) kann es sein, dass KundInnen von Finanzdienstleistungsunternehmen diese aufgrund von Ungenauigkeiten in der Kommunikation mit einem Chatbot negativ wahrnehmen. KI-Chatbots können zu unpersönlich oder formelhaft wirken, und ihre Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, ist begrenzt, was zu Frustration und geringerem Engagement führt.

Um diese Probleme zu bekämpfen, ist es entscheidend, eine ausgefeilte Technologie zu entwickeln und zu implementieren, die komplexe Anfragen bearbeiten und personalisierte Antworten liefern kann. Stellen Sie sicher, dass Ihre Bots in der Lage sind, eine Vielzahl von KundInneninteraktionen zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren, und dass sie die Konversation beim ersten Anzeichen von Missverständnissen und Frustration an eine menschliche AgentIn weiterleiten.

Darüber hinaus können regelmäßige Aktualisierungen der KI-Algorithmen, um menschenähnliche Interaktionen besser zu imitieren, und die Überwachung des KundInnenfeedbacks dazu beitragen, die KundInnenzufriedenheit auf einem hohen Wert zu halten.

Der Bedarf nach hervorragenden Entwicklungsressourcen

Unternehmen verweisen oft auf Entwicklungs- und logistische Probleme, wenn sie über die Gründe für das Scheitern ihrer KI-Projekte sprechen. Die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Technologien erfordert oft viele talentierte Software-Ingenieure, was diese Tools für einige Unternehmen unzugänglich macht.

Um dieses Problem zu entschärfen, sollten Unternehmen eine intelligente Ressourcenzuweisung bevorzugen, eine effektive Software zur Geschäftsautomatisierung auswählen und No-Code-Tools nutzen. Stellen Sie sicher, dass qualifizierte Fachkräfte für die besonders wichtigen Bereiche eingesetzt werden. Die Auswahl robuster Geschäftsautomatisierungsplattformen mit leistungsstarken schlüsselfertigen KI-Tools beschleunigt den Implementierungsprozess.

No-Code-Entwicklungsplattformen wie Creatio ermöglichen es Instituten, ihre eigenen ML-Modelle zu erstellen, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich werden. Dieser Ansatz verringert nicht nur die Abhängigkeit von spezialisierten Entwicklern, sondern beschleunigt auch die Projektlaufzeiten und erhöht die Flexibilität, was letztlich die Chancen auf eine erfolgreiche KI-Projektimplementierung verbessert.

Für KI benötigte IT- und Dateninfrastruktur

Die Verwaltung von KI-Workloads mit ihren beträchtlichen Datenmengen und intensivem Modelltraining kann aufgrund der erforderlichen Serverleistung unverhältnismäßig teuer sein. Obwohl sich viele Institutionen für eine Cloud-Infrastruktur entscheiden, stellen strenge regulatorische Anforderungen in Bezug auf Datensicherheit und Aufenthaltsort oft ein Hindernis für die Cloud-Lösung dar.

Die Menge an unstrukturierten Daten in Unternehmen ist eine weitere Herausforderung. Saubere, repräsentative Daten für das Training von KI-Modellen sind unerlässlich, da die Qualität dieser Modelle direkt von der Qualität der verwendeten Daten abhängt. Damit KI-Lösungen effektiv arbeiten können, müssen die Daten geordnet sein.

Viele Banken haben jedoch fragmentierte Datenarchitekturen, die jahrzehntealte Systeme umfassen. Außerdem kann die Integration moderner KI-Tools in diese alten IT-Systeme eine Herausforderung darstellen.

Es wird empfohlen, tragfähige Datenverwaltungsprozesse zu implementieren, um die Qualität und Integrität der Daten zu gewährleisten. Sie können auch individuell anpassbare Unternehmenstools verwenden, die die Datenverwaltung und die Integration der KI mit Ihrem System erleichtern.

Sicherheit und Compliance

Finanzunternehmen haben täglich mit sensiblen persönlichen Daten zu tun, daher hat Sicherheit eine hohe Priorität. KI-Lösungen müssen diese Daten schützen und die branchen- und regionalspezifischen Vorschriften einhalten, angefangen bei Kreditentscheidungen bis hin zur Handelsüberwachung. Die Einhaltung dieser Vorschriften erfordert oft umfangreiche Aufzeichnungen und Modelldokumentationen.

Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen verwendeten KI-Systeme über zuverlässige Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten verfügen und so konzipiert sind, dass sie branchen- und regionalspezifische Richtlinien erfüllen. Überprüfen Sie außerdem die Governance-Funktionen der von Ihnen genutzten Plattformen und legen Sie proaktive Governance-Verfahren fest.

KI-Ethik

KI, die auf von Menschen bereitgestellten Daten trainiert wird, kann als Nebeneffekt Vorurteile aufgreifen und in ihre Modelle einbauen, was zu diskriminierenden Entscheidungen führen kann. Wenn zum Beispiel historische Daten über Kreditbewertungen Vorurteile gegenüber bestimmten demografischen Gruppen widerspiegeln, könnte ein auf diesen Daten trainiertes KI-Modell diese Gruppen weiterhin benachteiligen.

Um dieses Problem zu bewältigen, sollten Finanzinstitute eine konsequente Aufsicht und klare Regeln für die Anwendung von KI einführen und diese strengen ethischen Richtlinien umsetzen.

Wie Creatios KI-getriebene No-Code-Plattform die Finanzdienstleistungsbranche revolutioniert

Creatio ist eine No-Code-Plattform für die Automatisierung von Workflows und CRM, die KI stark integriert, einschließlich des vielseitigen KI-Assistenten Creatio.ai. Mit seinen No-Code-Funktionen, der intuitiven Benutzeroberfläche und der kompatiblen Architektur ermöglicht es Creatio Finanzunternehmen, Workflows ohne zusätzliche Softwareentwickler anzupassen und zu individualisieren.

Darüber hinaus bietet Creatio mehrere vertikale Lösungen für verschiedene Bereiche des Finanzsektors, darunter das Bankwesen, Kreditgenossenschaften und Versicherungen, die zahlreiche schlüsselfertige Funktionen für die Automatisierung von Finanzprozessen bieten.

In Bezug auf die KI-Funktionen bietet Creatio robuste gebrauchsfertige Funktionen, darunter:

• Vorgefertigte KI- und ML-Modelle für die Datenanalyse, intelligente Bewertungen und Vorhersagen, KundInnensegmentierung, Fallweiterleitung und mehr.
• KI-gesteuerte Unternehmensregeln zur Automatisierung von Routineaufgaben in Marketing, Vertrieb und KundInnendienst.
• KI-getriebene No-Code-Tools für die KI-gestützte Entwicklung, mit denen BenutzerInnen Lösungen einfach erstellen und anpassen können.

Darüber hinaus können Sie Ihre eigenen ML-Modelle und Geschäftsregeln erstellen, um bestimmte Workflows zu automatisieren.

Creatio.ai integriert generative KI und No-Code-Technologie und ermöglicht es den Nutzern, vorgefertigte KI-Szenarien zu nutzen und neue über intuitive No-Code-Schnittstellen zu erstellen. Creatio.ai ist ein spezieller Arbeitsbereich für die Entwicklung und Anpassung von KI-Modellen und Anwendungsfällen auf Basis von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache.

Beispiele für Anwendungsfälle von Creatio.ai

Für Endanwender fungiert Creatio.ai als virtueller Assistent, der spezifische Informationen wie eine schnelle Zusammenfassung des Finanzverlaufs von KundInnen abruft und bei Bedarf maßgeschneiderte Dashboards mit Visualisierungen, Diagrammen, Prognosen und Analysen erstellt.

Vertriebsmitarbeitende können Creatio.ai für intelligentes KundInnen-Scoring, Interaktionszusammenfassungen und Echtzeit-Coaching-Tipps nutzen. Marketingfachleute können optimale Kampagnenabläufe entwerfen und Zielgruppen gezielt ansprechen. KundendienstmitarbeiterInnen können Fallanalysen automatisieren und mühelos personalisierte Antworten liefern.

Der Creatio.ai-Assistent fasst Verkaufsberichte zusammen

Durch die Nutzung von KI für prädiktive Analysen und umsetzbare Erkenntnisse versetzt Creatio Führungskräfte außerdem in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Umsatzwachstum effektiv zu steigern.

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Die Zukunft von KI im Finanzwesen

KI wird bei der Datenanalyse, der Erkennung von Mustern, der Automatisierung von Prozessen und der Erstellung personalisierter Empfehlungen eine breite Anwendung finden. Letzteres wird vor allem bei Finanzunternehmen eine Rolle spielen, die eine Personalisierung in großem Maßstab anstreben. Was den KundInnenservice betrifft, so werden KI-gestützte Chatbots und Digital-Wallet-Lösungen immer fortschrittlicher und in der Lage sein, die menschliche Intelligenz auf beeindruckende Weise zu imitieren.

Im Bereich Investitionen und Handel wird KI in der Lage sein, genaue Marktprognosen zu erstellen und ausgefeilte Anlagestrategien umzusetzen. Da KI jedoch eine größere Rolle bei der Entscheidungsfindung im Finanzbereich spielt, ist eine angemessene Führung der KI von zentraler Bedeutung.

Maschinelles Lernen wird die Bewertung von Finanzrisiken und Regulierungen verändern, indem es alternative Daten analysiert und Risiken aufdeckt, die Menschen möglicherweise übersehen. KI wird die für Regulierungen zuständigen Bereiche unterstützen, aber Transparenz und Rechenschaftspflicht bleiben weiterhin von entscheidender Bedeutung.

Alles in allem liegt die Zukunft der KI im Finanzbereich in hybriden intelligenten Systemen, die KI mit menschlichem Fachwissen, Ethik und Emotionen verbinden und so einen ausgewogenen und ethischen Ansatz bei der Entscheidungsfindung im Finanzbereich gewährleisten.

Schlussfolgerung

Im Finanzsektor wird KI eingesetzt, um Daten zu analysieren, Abläufe zu automatisieren, Risiken zu verwalten und bessere Entscheidungen zu treffen. Durch einen verantwortungsvollen Umgang mit KI können Unternehmen neue Möglichkeiten für KundInnenzufriedenheit und Wachstum erschließen.

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