Kundenservice
Banken könnten KI-Modelle nutzen, um maßgeschneiderte Finanzberatungen, gezielte Produktempfehlungen, proaktive Betrugserkennung und kurze Support-Wartezeiten bereitzustellen. AI kann Kunden durch Onboarding führen, ihre Identität überprüfen, Konten einrichten und Anleitungen zu verfügbaren Produkten bereitstellen. Sie könnte die Effizienz steigern und die Kosten für die Banken senken und gleichzeitig eine schnellere und präzisere Kundenbetreuung bieten.
Routineaufgaben automatisieren
Kontosaldoanfragen, Wiederherstellung von Passwort, Freigabe von Kundenservice-Vertretern, um sich auf komplexe Fragen zu konzentrieren – all diese Routineaufgaben können von KI in Banken durchgeführt werden. Und all dies wäre rund um die Uhr verfügbar, sodass es für Kunden einfach wäre, Hilfe zu bekommen, indem sie Fragen beantworten, Probleme lösen und finanzielle Bildung außerhalb der regulären Geschäftszeiten anbieten.
Sprachprobleme
Das Gebiet der KI zum Beispiel ist die Bereitstellung einer konversationellen Bankiererfahrung durch die Integration von Modellen mit Banking-Anwendungen. Weitere Funktionen umfassen die Bereitstellung eines einzelnen Kontaktpunkts für Benutzer, um Transaktionen zu tätigen, Kontoinformationen anzuzeigen und Warnungen über die Chat- oder Sprachoberfläche in mehreren Sprachen zu empfangen. Es könnte die Komplexität der Bankgeschäfte verringern und es auch für Nicht-Muttersprachler leichter machen, Bank- und Finanzdienstleistungen weltweit zu nutzen.
Marktforschung und Asset Management
KI-gesteuerte intelligente Agenten nutzen die natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um Forschungsinhalte zu verbessern und semantisch zu indexieren. Sie unterstützen Banker mit strategischen Handelsinformationen und Trends durch die Analyse von Schlüsselwörtern innerhalb von Websites, Forschungsberichten und Nachrichten aus den Finanzmärkten.
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KI-basierte Berater können eingesetzt werden, um auf weltweiten Ereignissen basierende Ratschläge zu generieren. Sie haben das Potenzial, die Auswirkungen solcher Ereignisse auf die Vermögenspreise vorherzusagen, und sind für die Risikomodellierung nützlich.
Verringerung von Verfahrensfehlern
Im Bankwesen werden KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und Fehler bei Bankverfahren zu verringern. Durch die Analyse massiver Datenmengen und die Erkennung betrügerischer Aktivitäten in Echtzeit wird AI zunehmend zur Erkennung und Verhütung von Betrug eingesetzt.
Aufgrund der massiven Vorteile von KI in Banken investieren FinTech-Unternehmen schon jetzt in die Technologien. Somit werden komplizierte Datenanalysen, Markttrendvorhersagen und Risikobewertungen unterstützt, was ein präziseres Risikomanagement und Entscheidungsfindung ermöglicht.
Herausforderungen für KI
Eine der wichtigsten Herausforderungen der KI im Bankwesen ist die Sicherheit und Privatsphäre der Kundendaten. Banken sollten sicherstellen, dass ihre Chat-Schnittstelle sicher ist und dass sensible Daten vor unbefugtem Zugriff oder Offenlegung geschützt sind.
Die KI in Banken kann teuer sein, um sie zu implementieren und zu pflegen, sowie ist sie manchmal schwierig zu verstehen und zu interpretieren. Wenn sie nicht fair genutzt wird, kann sie auch dazu verwendet werden, Märkte und Kunden zu manipulieren und zu einem Mangel an Transparenz bei der Entscheidungsfindung führen. Schließlich kann ein Mangel an Vertrauen auftreten, wenn Kunden das Gefühl haben, dass ihre Daten ohne ihr Wissen oder ihre Zustimmung verwendet werden.
Abschließend hat KI das Potenzial, den Bankensektor zu revolutionieren, aber es bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich. Datensicherheit, fehlende Qualitätsdaten, mangelnde Erklärbarkeit und Ethik sowie KI-Voreingenommenheit sind alle Herausforderungen, die angegangen werden müssen, damit KI im Bankensektor erfolgreich sein kann. Dennoch gilt auch im Zeitalter der künstlichen Intelligenz das Prinzip „um einen primären Wettbewerbsvorteil zu sichern, sollte die Kundenerfahrung kontextuell, personalisiert und maßgeschneidert sein“.
