Der Einsatz von KI ist in der heutigen Zeit omnipräsent und spielt auch im Banking eine wichtige Rolle. Aus diesem Grund ist es für die Geschäftsleitung einer Bank von essenzieller Bedeutung, die Einsatzmöglichkeiten von KI zu verstehen und strategisch zu nutzen, um in der dynamischen Finanzbranche auch in Zukunft erfolgreich agieren zu können. Dieser Beitrag beleuchtet die vielfältigen Potenziale von KI und deren Anwendungsgebiete im Banking.
Kundeninteraktion durch KI verbessern
Durch den Einsatz von KI verändert sich die Interaktion mit ihrer Kundschaft. Insbesondere Chatbots haben sich als wertvolles Tool etabliert, da diese jederzeit die vielfältigen Kundenanfragen bearbeiten können. Dazu nutzen sie eine natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen, wie dies zum Beispiel der KI-Chatbot Clara von Helvetia tut.
Vorteile:
- 24/7-Verfügbarkeit: Bankkunden erhalten unabhängig der Banköffnungszeiten jederzeit Unterstützung zu ihren Fragen.
- Effizienzsteigerung: Bankmitarbeitende müssen sich durch den Einsatz von KI nicht mehr mit Routineanfragen beschäftigen und können sich so vermehrt auf die persönliche Beratung konzentrieren.
- Kostenreduktion: Durch den Einsatz von KI-Chatbots können Kundendienst-Mitarbeitende entlastet und eingespart werden.
Interne Einsatzmöglichkeiten von KI
- IT-Support: Für den internen First-Level-IT-Support können spezielle Chatbots entwickelt werden, welche den Bankmitarbeitenden bei IT-Problemen automatisch Lösungsmöglichkeiten aufzeigen. Sollten die Probleme komplexer sein, erstellt der Chatbot ein Ticket für die interne IT.
- Wissensmanagement: Im Bereich des Wissensmanagement können KI-Tools Mitarbeitende bei der Informationssuche unterstützen, indem sie präzise Informationen aus internen Anleitungen, Weisungen und Richtlinien bereitstellen.
- Automatisierung administrativer Aufgaben: Administrative Routineaufgaben wie Terminvereinbarungen oder Verfassen von Korrespondenzen können durch den Einsatz von KI automatisiert werden.
Weitere Anwendungsmöglichkeiten von KI
Die KI kann für Banken auch abseits von Chatbots und internen Prozessoptimierungen spannend sein. Weitere Anwendungsfälle reichen von der Betrugserkennung bis hin zur Anwendung im Bereich der Anlageberatung:
- Betrugserkennung und -prävention: Im Bereich des Zahlungsverkehrs können KI-Systeme dazu genutzt werden, Kundentransaktionen in Echtzeit zu überwachen, um ungewöhnliche Muster zu erkennen und somit Betrugsversuche zu verhindern. Durch das stetige Lernen werden die Systeme laufend verbessert und die Erkennungsrate dadurch erhöht.
- Prüfung der Kreditwürdigkeit: Durch den Einsatz von KI-Algorithmen in der Kreditadministration kann die Kreditwürdigkeit von Hypothekarkunden präzise berechnet werden, indem alle gesammelten finanziellen und persönlichen Daten der Kundschaft analysiert werden.
- Anlageberatung: Im Bereich des Anlagegeschäfts kann der Einsatz von Robo-Advisors geprüft werden. Dadurch können kostengünstige und personalisierte Anlageempfehlungen auf Basis der finanziellen Situation und Anlageziele angeboten werden. Somit wird das Anlagegeschäft einer breiteren Kundengruppe zugänglich.
Herausforderungen und Lösungen
Neben den vielfältigen Chancen von KI müssen auch die möglichen Herausforderungen erwähnt werden.
- Datenschutz: Bei Banken hat der Schutz von Kundendaten höchste Priorität. Die Banksysteme müssen daher immer den gesetzlichen Datenschutzbestimmungen entsprechen. Der Zugriff auf interne Daten muss für Unberechtigte verhindert werden. Intern ist es zudem wichtig, dass die Zugriffsrechte und Datenschutzkategorien in einem KI-System implementiert werden.
- Technologische Komplexität: Eine Implementierung von KI in die bestehende Applikationsarchitektur kann komplex und ressourcenintensiv sein. Hier können spezialisierte IT-Dienstleister zur Unterstützung engagiert werden. Weiter wird empfohlen, die Einführung schrittweise zu planen, um einen grossen «Big-Bang» zu verhindern.
- Mitarbeiterakzeptanz: Mitarbeitende können auf die Einführung von KI-Systemen mit Skepsis und Ängsten reagieren. Umso wichtiger sind eine transparente Kommunikation sowie gezielte Schulungen.
Fazit
Im Bankgeschäft bietet der Einsatz von KI vielfältige Chancen wie zum Beispiel Kostenreduktion, effizientere interne Prozesse, Betrugserkennung und Anlageberatung. Dagegen zählen der Datenschutz und die technologische Komplexität zu den Herausforderungen. Durch die Umsetzung der relevanten Anwendungsfälle wird KI auch bei Ihrer Bank zu einem zentralen Erfolgsfaktor.
Weiterführende Links:
Künstliche Intelligenz im Finanzsektor – PwC
