Illustration Absmeier foto freepik
Laut Forbes [1] ist Generative AI (GenAI) eines der wichtigsten Anwendungsgebiete der Artificial Intelligence. Sie ist in der Lage, aus einer enormen Menge an Informationen neue Inhalte zu generieren, von denen Kunden und Mitarbeiter von Finanzinstituten gleichermaßen profitieren. Wichtig ist dabei, dass die Trainingsdaten korrekt, überprüfbar und möglichst umfassend sind. GenAI dient als Verstärker menschlicher Fähigkeiten und signalisiert damit einen transformativen Wandel von Arbeits- und Geschäftspraktiken. Sie lernt zudem von großen Datenmengen und kann gleichzeitig qualitativ hochwertige Inhalte erstellen.
Accenture geht davon aus, dass GenAI-Modelle bis zu 90 Prozent aller Arbeitsstunden im Bankensektor beeinflussen können. Erreicht wird das durch eine weitgehende Automatisierung – so wie SS&C Blue Prism sie bietet – und Minimierung repetitiver Tätigkeiten der Mitarbeiter. Bis zum Jahr 2028 erwartet Accenture dadurch einen Produktivitätsschub von knapp einem Drittel für Bankmitarbeiter [2].
Schutz von Zahlungen und Konten vor unbefugtem Zugriff
Neben den Möglichkeiten, die AI im Bereich der Informationsgewinnung und Unterstützung bietet, kann sie auch Kundenkonten und -zahlungen schützen und Betrug erkennen. GenAI identifiziert zuverlässig Anomalien in Transaktionen in Verbindung mit beispielsweise ungewöhnlichen Standorten von Geräten. Bedrohungen können so mit minimaler menschlicher Unterstützung festgestellt und bekämpft werden. Das ist auch dringend notwendig, denn laut Kaspersky haben ihre Lösungen im Jahr 2023 durchschnittlich 411.000 neue schädliche Dateien pro Tag entdeckt; das entspricht einem Anstieg um knapp drei Prozent gegenüber dem Vorjahr [3].
Nimmt AI verdächtige Zahlungen wahr, kann sie den Kunden über vordefinierte Kommunikationswege informieren und eine Autorisierung der Zahlung ermöglichen. Ohne diese Autorisierung wird die Zahlung blockiert. Dazu arbeitet AI rund um die Uhr mit hoher Geschwindigkeit und kann Konten somit zuverlässig auf verdächtige Aktivitäten stetig überwachen.
Warnt die AI einen Kunden, kann dieser mit ihr kommunizieren, um Fragen zu beantworten oder fundierte Informationen für seine Entscheidung zu erhalten. Dabei verhält sich die AI als virtueller Assistent wie ein menschlicher Mitarbeiter und lernt aus den Entscheidungen des Kunden. Der Assistent hat Zugriff auf alle relevanten Daten und kann diese umfassend nutzen. Das geht weit über die Möglichkeiten eines herkömmlichen Chatbots hinaus. Während diese in ihrem Verhalten durch Strukturen des Entscheidungsbaums (Decision Tree) stark eingeschränkt sind, lernt der AI-Assistent ständig durch Entscheidungsmatrix Strukturen dazu und profitiert auch von den Antworten der Kunden. Dabei greift er auf eine große Datenmenge zu, die den Kunden bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann. Letztendlich treffen die Kunden die Entscheidungen, aber auf einer Datenbasis, die ohne AI kaum möglich wäre. GenAI hilft auch dabei, den Kunden einen einfachen Zugang zu den Daten (Knowledge Base) zu ermöglichen. Das Gespräch zwischen Kunde, Mitarbeiter und AI ist menschenartig und nicht so abstrakt wie bei herkömmlichen Chatbots. Die Texte, die der AI-Assistent erstellt, sind mindestens so gut wie die von menschlichen Mitarbeitern. Das bietet viele Möglichkeiten für personalisierte Bankdienstleistungen.
Vereinfachung der Datenanalyse
Schließlich hilft GenAI, die Datenanalyse zu vereinfachen. Kunden und auch Mitarbeiter können mit einfachen Fragen komplexe Analysen anfordern, die wiederum auf der umfangreichen Datenbasis aufbauen, die im Finanzinstitut vorhanden ist. GenAI ist hier ein Werkzeug, das dabei hilft, komplexe Prozesse zu vereinfachen und Mitarbeiter zu entlasten. Hinzu kommt die Möglichkeit auch diese komplexen Prozesse vollständig zu automatisieren. Zudem ist sie in der Lage Arbeitsabläufe zu analysieren und die Automatisierung selbst zu programmieren. Menschliche Mitarbeiter müssen dann nur noch den Code überprüfen und können sich um komplexere Themen kümmern.
Damit geht GenAI noch einen Schritt weiter als Robotic Process Automation (RPA). Sie erkennt Muster aus historischen Daten – nicht nur aus regelbasierten Prozessen – und kann sich perfekt an veränderte Szenarien anpassen. Prozesse, die mit RPA automatisiert werden können, lassen sich mit GenAI unter Umständen weiter ausbauen. So kann beispielsweise ein AI-basierter Wertpapierhandel dabei helfen, Marktdynamiken automatisiert zu modellieren und Handelsstrategien anzupassen. Dadurch wird die Qualität der Handelsentscheidungen deutlich verbessert und es können hocheffiziente Prognosen erstellt werden.
Einfache Extrahierung relevanter Daten aus Dokumenten für die Automatisierung
GenAI analysiert Dokumente und extrahiert genau die Informationen, die für Kunden und Mitarbeiter relevant sind. AI kann nicht nur einzelne Dokumente, sondern verschiedene Datenquellen integrieren und daraus automatisierte Prozesse generieren, ganz ohne menschliches Zutun. GenAI ist natürlich kein Selbstzweck. Es muss genau definiert werden, in welchem Kontext sie im Finanzinstitut sinnvoll eingesetzt werden kann und welche Vorteile sich daraus ergeben. Ohne klar definierten Nutzen macht eine Integration wenig Sinn. Nicht jeder Prozess kann durch AI sinnvoll automatisiert werden. Es gibt aber viele Workflows, die von ihr profitieren. Hier stellt sich auch die Frage, wo und wie Unternehmen mit dem Einsatz von AI im Finanzbereich beginnen können. Kleinere oder weniger komplexe Prozesse, die bisher nicht sinnvoll automatisierbar waren, können durch GenAI unter Umständen jetzt ideal automatisiert werden.
Fazit
Die zunehmende Verwendung von GenAI im Finanzsektor wird zu einer umfassenden Automatisierung führen. Sie erhält eine zentrale Rolle bei der Verbesserung von Handelsentscheidungen und der Erstellung effizienter Prognosen. Ihre Weiterentwicklung, um verschiedene Datenquellen zu integrieren und automatisierte Prozesse ohne menschliche Intervention zu generieren, ermöglicht eine effektive Modernisierung von Bankanwendungen. Unternehmen müssen den klaren Nutzen von GenAI definieren, um sie sinnvoll zu integrieren und bisher schwer automatisierbare Prozesse zu revolutionieren. Der gezielte Einsatz von GenAI könnte neue Maßstäbe für die digitale Transformation im Finanzwesen setzen.
[1] www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/07/24/the-difference-between-generative-ai-and-traditional-ai-an-easy-explanation-for-anyone/?sh=17cfe712508a
[2] bankingblog.accenture.com/how-banks-scale-generative-ai-for-growth
[3] www.kaspersky.de/about/press-releases/2023_ruckblick-2023-411000-neue-schadliche-dateien-pro-tag
TRENDS 2024 | NEWS | TRENDS KOMMUNIKATION | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Neue Forschungsergebnisse zeigen überragende Produktivitätssteigerung durch konversationelle Suche
Vier von zehn (39 %) IT-Entscheidungsträger in Deutschland sind davon überzeugt, dass ihre Mitarbeiter mit suchbasierter, generativer KI mindestens zwei Tage pro Woche einsparen können. Neue Forschungsergebnisse von Elastic, dem Unternehmen hinter Elasticsearch, zeigen, dass beinahe alle (98 %) der IT-Entscheidungsträger in Deutschland unabhängig von Region oder Branche das transformative Potenzial von generativer KI für Veränderungen…
NEWS | DIGITALISIERUNG | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | STRATEGIEN
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Zwischen KI-Innovationen und den regulatorischen Herausforderungen gibt es eine dynamische Schnittmenge, mit welcher sich Unternehmen aktuell konfrontiert sehen. Denn die Regierungen der unterschiedlichen Länder verfolgen keine einheitlichen Ansätze in der KI-Regulatorik. Für einen erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz müssen global tätige Unternehmen daher die sich ändernden Regularien genau im Auge behalten und das nicht…
TRENDS 2024 | NEWS | TRENDS SERVICES | FAVORITEN DER REDAKTION | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | WHITEPAPER
Herausforderungen, ROI, Kosten & Co: Wie wird KI in Unternehmen wirklich eingesetzt?
Fivetran, der Anbieter für Data Movement, präsentiert die Ergebnisse einer Umfrage, die zeigt: 81 % der befragten Unternehmen vertrauen ihren KI/ML-Ergebnissen, obwohl sie zugeben, fundamentale Datenineffizienzen zu haben. Sie verlieren im Durchschnitt 6 % ihres weltweiten Jahresumsatzes, beziehungsweise 406 Millionen US-Dollar bei einem durchschnittlichen Jahresumsatz von 5,6 Milliarden US-Dollar der befragten Unternehmen. Die Ursache sind…
TRENDS 2024 | NEWS | CLOUD COMPUTING | TRENDS CLOUD COMPUTING | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Cloud-native Architekturen steigern Komplexität von Technologie-Stacks
Nahezu alle befragten deutschen Unternehmen gaben an, dass herkömmliche AIOps-Modelle nur einen begrenzten Wert liefern und Teams die Datenflut nicht bewältigen können. Unternehmen setzen weiterhin auf Multi-Cloud-Umgebungen und Cloud-native Architekturen, um eine schnelle Transformation zu ermöglichen und sichere Innovationen zu liefern. Doch trotz der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Agilität, die diese modernen Cloud-Ökosysteme bieten, haben…
TRENDS 2024 | NEWS | CLOUD COMPUTING | TRENDS CLOUD COMPUTING
Cloud im Spannungsfeld steigender Kosten und neuer IT-Initiativen
Flexera, Anbieter von SaaS-Managementlösungen für Cloud und hybride IT-Infrastrukturen, hat den State of the Cloud Report 2024 veröffentlicht [1]. Die Umfrage unter 753 Teilnehmern offenbart die momentane Zwickmühle vieler Unternehmen. Die angespannte Wirtschaftslage drängt zu Digitalisierung und Investitionen in KI. Gleichzeitig hält der Kostendruck die IT-Verantwortlichen im Schwitzkasten. Die Cloud bleibt in diesem Spannungsfeld die…
NEWS | BUSINESS PROCESS MANAGEMENT | GESCHÄFTSPROZESSE | LÖSUNGEN | PRODUKTMELDUNG
Cashflow und Debitorenbuchhaltung mit Prozessintelligenz und KI optimieren
Celonis stellt Sailfin Accounts Receivable App Suite vor. Celonis, das weltweit führende Unternehmen im Bereich Process Mining, stellt die neue Sailfin Accounts Receivable (AR) App Suite vor. Diese wurde in Zusammenarbeit mit Sailfin Technologies entwickelt, welches von Celonis übernommen wurde. Die neuen Apps unterstützen Accounts-Receivable-Teams dabei, effizient zu arbeiten und Abläufe in der Debitorenbuchhaltung…
AUSGABE 1-2-2024 | NEWS | BUSINESS | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | STRATEGIEN
KI in der Automatisierung – Der ChatGPT-Hype und andere Fehler
Generative KI-Tools wie ChatGPT sind derzeit in aller Munde und haben weltweit inzwischen einen erheblichen Einfluss auf Geschäftsabläufe. Viele Unternehmen überdenken sogar ihre Strategien für die digitale Transformation, um die sogenannte GenAI in ihre Prozesse einzubeziehen. Allerdings sollten sich Führungskräfte davor hüten, vorschnell auf den Zug der generativen KI aufzuspringen.
NEWS | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ | STRATEGIEN | TIPPS
So können Unternehmen generative KI mit gutem Gewissen einsetzen
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AUSGABE 1-2-2024 | NEWS | LÖSUNGEN | NACHHALTIGKEIT | SERVICES
CSRD-Compliance trifft (fast) jedes Unternehmen – ITSM für die Nachhaltigkeitsberichterstattung nutzen
Ein IT-Service-Management-System spielt eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), indem es Unternehmen in verschiedenen Schlüsselbereichen unterstützt.
TRENDS 2024 | NEWS | BUSINESS | TRENDS WIRTSCHAFT | EFFIZIENZ | KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
Mit generativer KI den Produktivitätsbooster einschalten
Generative KI (GenAI) hat das Potenzial, einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu ermöglichen – Umsatzwachstum durch GenAI für Finanzdienstleistungen, High-Tech, Medien und Biowissenschaften im Branchenvergleich am größten – Steigerung der Arbeitsproduktivität um 0,1 bis 0,6 % pro Jahr möglich. Mit fortschreitender Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ergeben sich enorme Potenziale…
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Generative KI – ab 2028 ein Markt mit einem Volumen von 100 Milliarden Dollar
Der Markt für generative künstliche Intelligenz (GenAI) wird bis 2028 exponentiell wachsen. Das ergibt eine Markteinschätzung von Sopra Steria Next, der Managementberatungssparte von Sopra Steria. Die Experten gehen davon aus, dass sich der Markt für GenAI von etwa acht Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf über 100 Milliarden US-Dollar im Jahr 2028 verzehnfachen wird, was…
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Datenmanagement 2024: Trends, die auf Unternehmen zukommen
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Sechs wegweisende KI-Trends für Unternehmen in Deutschland
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NEWS | BUSINESS | MARKETING | NACHHALTIGKEIT
Bedeutung, Priorität und Budget für CSR-Programme steigen
Der »Corporate Social Responsibility at Work Report 2023« zeigt, dass sich Motivation und Prioritäten von CSR-Maßnahmen angesichts des zunehmenden Drucks von außen verschieben. Skillsoft, ein Plattform-Anbieter für transformatives Lernen in Unternehmen, veröffentlichte die Ergebnisse seines neuesten »Corporate Social Responsibility (CSR) at Work Report«. Laut der Studie sagen nur 13 Prozent der befragten Berufstätigen aus,…