KI in der Finanzbranche: Chancen und Herausforderungen

Künstliche Intelligenz (KI) und Data Analytics bieten im Finanzsektor erhebliches Potenzial, um Geschäftsprozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Compliance-Vorgaben besser umzusetzen. Diese Technologien erweitern kontinuierlich die Möglichkeiten für Banken und Versicherer, ihre datenbasierten Geschäftsmodelle zu verbessern und zu optimieren. Drei zentrale Anwendungsgebiete sind die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Effizienzsteigerung von Prozessen und die datenbasierte Entscheidungsfindung.

Das musst du wissen

• KI optimiert Geschäftsprozesse, senkt Kosten und verbessert Compliance.
• Verbesserung des Kundenerlebnisses durch maßgeschneiderte Dienstleistungen.
• Effizienzsteigerung und datenbasierte Entscheidungsfindung.
• Herausforderungen: Transparenz, Vermeidung von Diskriminierung und solide Datengrundlagen.
• Rolle der europäischen Regulierungsbehörden und die KI-Strategie der EU-Kommission.

Der Einsatz von KI in der Finanzbranche

In einer zunehmend digitalisierten Welt setzen Banken verstärkt auf KI, um ihren Kunden effizientere und maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten. Bereits mehr als zwei Drittel der Banken und Versicherungen in Deutschland nutzen KI-Anwendungen. KI kann Produkte und Dienstleistungen schneller, effizienter und kostengünstiger gestalten. Das bringt jedoch Herausforderungen wie die Sicherstellung von Transparenz, die Vermeidung von Diskriminierung und die Notwendigkeit solider Datengrundlagen.

Rolle der europäischen Regulierungsbehörden

Die europäischen Regulierungsbehörden spielen eine zentrale Rolle bei der Überwachung und Entwicklung von KI, unterstützt durch die KI-Strategie der EU-Kommission, die Exzellenz und Vertrauen betont. Diese Strategie fördert finanzielle Unterstützung und besseren Zugang zu Daten, um die Entwicklung von KI-Modellen voranzutreiben. Generative KI wird zunehmend in der Softwareentwicklung genutzt, was die Produktivität steigert, aber auch größere Anforderungen an die IT-Organisation stellt. Die Umstellung auf Cloud-Lösungen und der damit verbundene regulatorische Aufwand sind zusätzliche Herausforderungen.

KI-Anwendungen in der DACH-Region

In der DACH-Region setzen Versicherer und Banken vor allem auf konventionelle Ziele beim Einsatz von KI: 79 Prozent der Unternehmen streben nach effizienteren Geschäftsprozessen 73 Prozent wollen Kosten senken 50 Prozent erwarten eine bessere Umsetzung von Compliance-Vorgaben durch KI. Über die Hälfte nutzt KI für Chatbots, Automatisierung und vorausschauendes Marketing. Viele weitere Chancen, wie die Reduzierung der Komplexität bei Risikobewertungen und Entscheidungsunterstützungen im Controlling, bleiben jedoch ungenutzt.

Herausforderungen bei der Adaption von KI

Die größten Hindernisse bei der Adaption von KI sind der Mangel an verfügbaren Daten, Budgetrestriktionen und das Fehlen von qualifizierten Mitarbeitern. Finanzunternehmen stehen vor Fragen zur geeigneten Geschäftsbereiche für KI, der Finanzierung der Integrationsprozesse und der Einordnung von KI-Projekten als Teil der IT oder als strategisches Thema. Aufgrund der starken Regulierung und der Notwendigkeit, Prozesse und Entscheidungen transparent zu machen, bleibt KI oft eine Black-Box-Technologie, was zu Zurückhaltung bei ihrer Nutzung führt.

Fazit

Zusammenfassend bietet KI enormes Potenzial für den Finanzsektor, aber auch erhebliche Herausforderungen. Der Erfolg hängt von der Verfügbarkeit vertrauenswürdiger Daten, der richtigen Technologieauswahl, einer fundierten Unternehmensarchitektur und der Anpassung von Geschäfts- und Betriebsmodellen ab. Angemessene Regulierung und Technologiepartnerschaften sind entscheidend, um Innovationspotenziale zu nutzen und rechtliche Risiken zu minimieren.