Von Frank Striegel, Head of BFS Central Europe, Cognizant
Generative KI erobert aktuell die Welt im Sturm und macht auch vor der Finanzbranche keinen Halt. Es wird erwartet, dass bis zum Jahr 2026 mehr als 100 Millionen Menschen direkt mit dieser fortschrittlichen künstlichen Intelligenz in Kontakt kommen. Der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz liegt in der transparenten, vertrauenswürdigen und sicheren Nutzung von KI: Unternehmen, die auf diese Aspekte setzen, können die Einführung dieser Technologie, das Erreichen ihrer Geschäftsziele und die Akzeptanz der Anwender:innen um bis zu 50 Prozent zu verbessern.
Für Finanzunternehmen eröffnen sich durch diese Entwicklung zahlreiche Potenziale. Dabei glauben 77% der Bankerinnen und Banker, dass die Schaffung von Mehrwert durch künstliche Intelligenz der entscheidende Faktor sein wird, der zukünftig den Unterschied zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen Banken ausmacht. Um in diesem dynamischen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es entscheidend, dass Unternehmen die folgenden zentralen KI-Trends in Finanzsektor im kommenden Jahr genau im Blick behalten:
- Kunden- und Mitarbeitererfahrung
Generative KI wird die Interaktion zwischen Kund:innen und Finanzdienstleistern in den nächsten 12 bis 24 Monaten deutlich verbessern. Insbesondere für Unternehmen, die jüngere Kundinnen und Kunden gewinnen wollen, sind KI-fähige digitale Kanäle von entscheidender Bedeutung: 47 Prozent der Generation Z würden einer Marke nach einer einzigen schlechten Kundenerfahrung den Rücken kehren.
KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots ermöglichen Unternehmen einen tieferen, differenzierteren und personalisierten Einblick in die Customer Journey. Intelligente Chatbots sind in der Lage, text- und sprachbasierte Interaktionen zu analysieren. Auf diese Weise können sie Kunden beispielsweise bei der Überweisung von Geld zwischen Konten unterstützen oder sie zu bestimmten Bereichen und Funktionen der Website führen, damit sie ihr gewünschtes Ziel erreichen. Probleme können schneller erkannt und durch besser gelöst werden.
Auch das Engagement der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter lässt sich mittels KI erhöhen und damit die Mitarbeiterbindung steigern. Ein Beispiel aus der Praxis: Unternehmen kämpfen im Kundenservice mit Fluktuationsraten von bis zu 45 Prozent. Hauptgrund ist ein zu hoher Stressfaktor. KI ermöglicht es den Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, den Kundinnen und Kunden bessere und effektivere Empfehlungen zu geben, was auch ihre eigene Zufriedenheit und Motivation steigert. - Personalisiertes Banking
Kundinnen und Kunden suchen zunehmend nach Produkten, die besser auf ihre Prioritäten und ihren Lebensstil zugeschnitten sind. Studien zufolge erwarten 65 Prozent der Verbraucher:innen, dass Unternehmen ihre individuellen Bedürfnisse und Erwartungen verstehen, und 53 Prozent wünschen sich, dass alle Angebote für sie personalisiert sind. Generative KI ermöglicht es Unternehmen, personalisiertere Finanzprodukte anzubieten. Denn die deutlich verbesserte Kontextualisierung von Kunden- und Unternehmensdaten hilft, schneller verwertbare Erkenntnisse für die Personalisierung zu gewinnen.
Generative KI und Narrow-AI-Technologien automatisieren hierfür zeitaufwändige Forschungs- und Erkundungsprozesse. Dies trägt dazu bei, die Zeit für die Prüfung von Kreditanträgen zu verkürzen und Kund:innen einen schnelleren Zugang zu Geld als je zuvor zu ermöglichen. Zudem werden Reibungsverluste bei der Prüfung von Kreditunterlagen und der Identifizierung von Kund:innen reduziert. So können sich die Mitarbeiter:innen auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren und gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern. All dies optimiert das Kundenerlebnis und führt zu Kosteneinsparungen. - Betrug aufdecken und Vorschriften einhalten
Schätzungen zufolge verlieren Unternehmen jährlich bis zu 4,1 Billionen US-Dollar durch Betrug. Angesichts des Ausmasses dieser Bedrohung suchen Unternehmen ständig nach Möglichkeiten, betrügerische Aktivitäten so früh wie möglich aufzudecken. Gleichzeitig sehen sich die Unternehmen mit einer Vielzahl von Vorschriften konfrontiert, sowohl innerhalb eines Landes als auch über Landesgrenzen hinweg. Die operativen Kosten für die Umsetzung und Einhaltung dieser Vorschriften sind in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen
Infolgedessen setzen Unternehmen generative KI ein, um ihre bestehenden Betrugs- und Compliance-Tools und -Techniken in Übereinstimmung mit den Vorschriften zu erweitern. Ermöglicht wird dies durch die Stärke der Technologie in Bereichen wie der Erkennung von Anomalien, z.B. bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten oder Diskrepanzen zwischen neuen Richtlinien und ihrer tatsächlichen Umsetzung und ihrer „Erklärbarkeit“, einschliesslich der Generierung der erforderlichen Dokumentation für Prüfverfahren. Die Unternehmen werden das System auch nutzen, um ihre Mitarbeiter:innen entsprechend weiterzubilden, wie etwa bei der Erstellung von Materialien für Compliance-Schulungen. - Social Listening
Unternehmen suchen nach neuen Wegen, um Inhalte aus sozialen Medien, Blogs und anderen relevanten Online-Quellen zu analysieren und mit ihnen zu interagieren. Generative KI beschleunigt und vereinfacht diesen Prozess und ermöglicht es Unternehmen, die treibenden Kräfte und Auswirkungen von Online-Konversationen besser zu verstehen.
Die Technologie unterstützt Unternehmen auch dabei, aufkommende Trends und Marktbedürfnisse in ihrem Kundenstamm zu identifizieren. Dies ist möglich, weil die generative Natur der Technologie die Beziehungen zwischen einer viel grösseren Anzahl von Variablen untersucht, als dies bisher bei der Bewertung von Kundenbedürfnissen der Fall war. Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und gezielter auf die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden einzugehen. - Unternehmen benötigen Tools, die sowohl interne als auch externe Vorteile bringen
Um den Wert der generativen KI optimal zu nutzen, streben viele Finanzunternehmen nach Lösungen, die sowohl internen als auch bereichsübergreifenden Nutzen bringen, zum Beispiel durch Anwendungsfälle, die gleichzeitig interne und externe Prozesse verbessern. Es wird daher erwartet, dass beispielsweise Kreditinstitute verstärkt auf branchenspezifische Anwendungsfälle setzen, die Produktivität der Entwickler:innen zu steigern und die Unterstützung der Support-Teams zu intensivieren, damit Probleme schneller gelöst werden können.
Zu den externen Vorteilen, die generative KI diesen Unternehmen bieten kann, gehören personalisierte Kommunikation für das Inkasso, verbesserter Kundenservice, Kreditrisikoanalyse, Kundenakquise und personalisierte Kreditempfehlungen. Zu den internen Vorteilen zählen eine verbesserte Betrugserkennung, die Bearbeitung von Kreditdokumenten, die interne Unterstützung von Kreditgebern und Servicemitarbeitern sowie die Optimierung von Contact Centern. - Software Engineering
Ein weiterer Bereich ist die Softwareentwicklung. Erfahrungen zeigen, dass Softwareentwickler im Bankenumfeld mit Unterstützung von generativer KI bis zu 30% produktiver werden können. Während die Produktivitätsvorteile bei der Anforderungsdefinition noch relativ gering sind, sind sie insbesondere bei der Dokumentation, beim Testen und auch beim Coding selbst deutlich messbar.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI den Banken- und Finanzdienstleistungssektor im Jahr 2024 in vielerlei Hinsicht verändern wird. Unternehmen, die diese Technologie strategisch einsetzen, werden in der Lage sein, von den zahlreichen Chancen zu profitieren, die sich aus personalisiertem Banking, verbesserter Kundeninteraktion, Betrugserkennung und Compliance, Social Listening sowie internen und externen Vorteilen ergeben. Die Zukunft des Finanzwesens wird zweifellos von generativer KI geprägt, und nur diejenigen, die sich an diese Trends anpassen, werden in dieser wettbewerbsintensiven Branche erfolgreich sein. (Cognizant/mc/ps)
Über Frank Striegel
Frank Striegel ist ein erfahrener Unternehmensberater, der sich auf Finanzdienstleistungen und Kapitalmärkte spezialisiert hat. Als Leiter des Bereichs Banking & Financial Services (BFS) für Zentraleuropa bei Cognizant ist Frank Striegel für die Förderung von Wachstum und Innovation in diesem wichtigen Sektor in der gesamten Region verantwortlich. Vor seiner Tätigkeit bei Cognizant setzte Striegel seine umfassende Expertise im Finanzsektor in Führungspositionen bei IBM, Infosys, Deloitte und Accenture ein.
