Blogbeitrag von
Frederic König, Cassini Consulting
Frederic König
Management Consultant
Frederic Helmschrott
Frederic Helmschrott
Senior Consulting
Constantin Heidenbluth, Cassini Consulting
Constantin Heidenbluth
Management Consultant
Banken
Entwicklungen und Trends

KI-Trends und ihre Vorteile für Banken

Die digitale Transformation des Bankensektors durch KI verändert die Finanzindustrie, indem sie personalisierte Kundenberatung und Echtzeitanalysen ermöglicht. KI-basierte Systeme vereinfachen die Analyse von Finanzdaten, unterstützen die Betrugsprävention und sorgen für transparente, nachvollziehbare Prozesse im Einklang mit den regulatorischen Anforderungen.

Zudem stellen wir Ihnen zukünftige Trends wie automatisierte Kundenservice-Interaktionen, Predictive Analytics und Cyber-Security vor, die Effizienz und Sicherheit im Bankwesen weiter steigern werden.

Digitale Transformation des Bankensektors durch KI

Ob personalisierte Kundenberatung oder Echtzeitanalysen auf digitaler Ebene – spätestens, wenn es um Geld geht, ist die Investition in sicherheitsorientierte KI-Technologien ein Gamechanger. KI-basierte Systeme sind in der Lage die Finanzdaten der Kundinnen und Kunden zu analysieren - maßgeschneiderte Service- und Produktangebote lassen sich hieraus ableiten und anbieten. Auch die automatisierte Betrugserkennung trägt dazu bei, dass Echtzeitanalysen von Transaktionen mithilfe von maschinellem Lernen dazu genutzt werden, betrügerische Aktivitäten aufzudecken und präventiv zu verhindern.

Alle die, auf die weiterhin neu aufkommenden KI-Systeme und -Technologien setzen -insbesondere Finanzdienstleister – müssen die am 1. August 2024 in Kraft getretenen Vorschriften der KI-Verordnung (EU AI Act) einhalten. Das bedeutet, dass Banken beim Einsatz von KI-basierten Systemen zur Kundenberatung und Transaktionsanalyse sicherstellen müssen, dass die Systeme transparent und nachvollziehbar sind. Um Diskriminierungsmuster zu vermeiden, sind Risikoanalysen und die Überwachung des Einsatzes von KI-Systemen vorgeschrieben. Weitere Anforderungen sind in folgenden Verordnungen festgelegt:

  • DORA (Digital Operational Resilience Act)
  • BAIT (Bankaufsichtliche Anforderungen an die IT)
  • MaRisk (Mindestanforderung an das Risikomanagement)

Plattformgetriebene Finanzdienstleistungen durch Open Banking

Open Banking bedeutet die Öffnung der bisher geschlossenen Finanzwelt hin zu einem offenen Ökosystem. Finanzdienstleister befinden sich hierbei im Spagat zwischen der Einhaltung der regulatorischen Anforderungen und der Nutzung der Potenziale eines offenen Ökosystems als Dienstleister, der allen Kanälen weit mehr als reine Finanzdienstleistungen anbietet. Die Fähigkeit und Vision, neue Geschäftsfelder zu erschließen, ist und bleibt eine Schlüsselkompetenz, um wettbewerbsfähige Dienstleistungen anzubieten. Dabei ist der entscheidende Faktor für den Erfolg die digitale und organisatorische Transformation traditioneller Strukturen.

Barrierefreies Banking der Zukunft mit dem BFSG

Wo barrierefreies Banking heute noch unmöglich erscheint, wird es andernorts zum Grundpfeiler des modernen Bankwesens der Zukunft. Durch das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BSFG) können daher Maßnahmen ergriffen werden, um möglichst allen einen barrierefreien Zugang auf die eigenen Bankdienstleistungen zu gewährleisten. An Selbstbedienungsterminals werden beispielsweise Lösungen für Menschen mit Sehbehinderungen entwickelt oder KI-Stimmen eingesetzt, um die Eingabe über die Tastatur zu erleichtern.

KI ermöglicht ebenso personalisierte Finanzbildungstools, die Kundinnen und Kunden mit Lernschwierigkeiten oder geringem Finanzwissen durch verständliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen unterstützen. Automatisierte Übersetzungen von Finanzdokumenten in verschiedene Sprachen verbessern die Zugänglichkeit für die internationale Kundschaft.

Auch im Kundenkontakt liefert KI mit 24/7 verfügbaren Chatbots barrierefreie Lösungen. Diese Chatbots kommunizieren in Gebärdensprache oder nutzen Text-to-Speech-Funktionen, um Menschen mit Hör- oder Sprachbehinderungen zu unterstützen.

Ein weiteres Beispiel ist die Implementierung von KI-gestützten Sicherheitsmechanismen, die eine Authentifizierung durch Gesichtserkennung oder Fingerabdruck ermöglichen. Hiervon profitieren insbesondere Menschen mit motorischen Behinderungen.

6 KI-Trends im Bankwesen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Bankwesen und bringt eine Reihe von Trends mit sich, die die Art und Weise verändern, wie Finanzinstitute arbeiten, mit Kunden interagieren und Dienstleistungen erbringen. Hier sind einige der wichtigsten KI-Trends im Bankwesen:

Personalisierte Kundenerfahrung

KI ermöglicht Banken, maßgeschneiderte Finanzprodukte und Dienstleistungen anzubieten. Durch die Analyse von Kundendaten können Banken gezielte Empfehlungen geben, personalisierte Beratungen anbieten und das Kundenerlebnis optimieren. Chatbots und virtuelle Assistenten wie z. B. die von Banken implementierten KI-Assistenten helfen Kunden bei Fragen in Echtzeit.

Risikomanagement und Betrugsprävention

KI wird zunehmend zur Identifizierung und Prävention von Betrug eingesetzt. Mithilfe von maschinellem Lernen können Muster erkannt werden, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen – dies führt zu einer schnelleren Reaktion und einer Reduzierung von Verlusten führt. Algorithmen können ungewöhnliche Transaktionen in Echtzeit überwachen und verdächtige Aktivitäten automatisch melden.

Verbesserte Kreditwürdigkeitsprüfung

KI-gestützte Algorithmen ermöglichen es, Kreditanträge schneller und präziser durch das Einbeziehen einer Vielzahl an Datenquellen, zu analysieren. Banken versetzt dies in die Lage bessere und fundiertere Kreditentscheidungen zu treffen, auch für Kunden mit unvollständigen oder nicht-traditionellen Kredithistorien.

KI-gestützte Anlageberatung und Kundenservice-Chatbots

"Robo-Advisors" nutzen KI, um individuelle Anlageempfehlungen auf Basis der Finanzziele, der Risikobereitschaft und den Präferenzen des Kunden zu empfehlen. Diese Technologien ermöglichen auch kostengünstigere Anlagestrategien und erleichtern es einer breiteren Bevölkerungsgruppe, Zugang zu hochwertigen Finanzberatungen zu erhalten. Zudem werden häufig KI-gesteuerte Chatbots werden eingesetzt, um Kundenanfragen rund um die Uhr zu bearbeiten. Diese Bots nutzen Natural Language Processing (NLP), um menschliche Gespräche nachzuahmen und einfache bis komplexe Kundenanfragen zu lösen, was zu einer erheblichen Verbesserung der Kundenzufriedenheit führt.

Verstärkte Cybersicherheit

KI spielt eine entscheidende Rolle im Bereich der Cybersicherheit, indem sie potenzielle Bedrohungen erkennt und Sicherheitsverletzungen verhindert. KI-Modelle können große Mengen an Daten analysieren, um ungewöhnliches Verhalten zu identifizieren und so Angriffe frühzeitig abzuwehren.

RegTech (Regulatory Technology)

KI unterstützt Banken bei der Einhaltung von Vorschriften und der Risikominderung durch die Automatisierung von Compliance-Prozessen. Dies umfasst die Analyse von regulatorischen Anforderungen und die Überwachung von Transaktionen auf verdächtige Aktivitäten, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.

 Durch die zunehmende Anwendung verschiedener KI-Technologien stehen Banken vor völlig neuen Möglichkeiten und Herausforderungen. Insbesondere in Bezug auf die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen, sowie in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Ethik.

10 Vorteile von KI im Bankensektor

Die Integration von künstlicher Intelligenz revolutioniert den Bankensektor, indem sie Effizienz, Sicherheit und Kundenzufriedenheit auf ein neues Niveau hebt. Hier sind zehn wesentliche Vorteile, die KI den Banken bietet:

  1.  Optimierte Entscheidungsfindung
    KI und Machine Learning basieren auf präzisen Datenanalysen, deren Genauigkeit und Effizienz bei Finanzentscheidungen mit einer Data Science Analytics AI verbessert werden.
  2. Steigerung der Effizienz
    Repetitive Aufgaben werden automatisiert und so Zeit gespart, die es Mitarbeitenden ermöglicht, sich auf strategisch wichtige Aufgaben zu konzentrieren und ihre Produktivität zu erhöhen.
  3. Verbesserte Kundenzentrierung
    KI-getriebene Analysen passen Dienstleistungen maßgeschneidert an das Kundenverhalten an.
  4. Erhöhte Sicherheit und Betrugsprävention
    KI-Systeme erkennen verdächtige Aktivitäten in Echtzeit und verhindern Betrugsversuche schnell.
  5. Proaktive Risikoanalyse
    Künstliche Intelligenz ermöglicht die frühzeitige Identifizierung potenzieller Risiken, sodass schnell entsprechende Maßnahmen eingeleitet werden können.
  6. Kosteneinsparungen
    Automatisierte Prozesse reduzieren Betriebskosten und nutzen Ressourcen effizienter.
  7. Erweiterte Kundeninteraktion
    Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Unterstützung und verbessern die Kundenzufriedenheit.
  8. Innovative Finanzprodukte
    Die Entwicklung neuer Finanzprodukte wird gefördert, um den Marktanforderungen gerecht zu werden.
  9. Regulatorische Compliance
    KI hilft bei der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben durch automatisierte Compliance-Prozesse.
  10. Markt- und Wettbewerbsanalyse
    Banken können große Datenmengen analysieren, um Markttrends und Wettbewerberaktivitäten besser zu verstehen und Strategien anzupassen.

Bank der Zukunft – Der Betrieb findet in der Cloud statt

Die gesamten Betriebsprozesse finden in der Cloud statt. Umso wichtiger ist es für Banken, eine flexible, skalierbare und kosteneffiziente Cloud-Technologie in ihre IT-Systeme zu integrieren. So können Banken agil auf eine schnelle Anpassung an Marktveränderungen reagieren und die Kosten für die Minimierung physischer IT-Ressourcen reduzieren. 

Ein zentraler Aspekt dieser Transformation ist die erfolgreiche Einbindung der Menschen in die Nutzung der neuen Technologien. Schulungen und Weiterbildungen im IT-Bereich bilden die theoretischen Grundlagen, um strenge Sicherheitsprotokolle, Datenschutzrichtlinien und regelmäßige Compliance-Überprüfungen im Sinne der Kundendatensicherheit zu gewährleisten.

Aufgrund von Cyber-Risiken steigt das durch die BaFin vorgegebene Sicherheitsniveau stetig. Einher geht damit die Ablösung und Modernisierung von Kernsystemen wie zum Beispiel Zahlungsverkehrsplattformen, Kundenmanagement- und Kreditbearbeitungssysteme.