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Künstliche Intelligenz

Wie Banken und Finanzdienstleister KI nutzen

Christiane Pütter ist Journalistin aus München. Sie schreibt über IT, Business und Wissenschaft. Zu ihren Auftraggebern zählen neben CIO und Computerwoche mehrere Corporate-Publishing-Magazine, vor allem im Bereich Banken/Versicherungen.
Die Finanzbranche steckt Milliarden US-Dollar in KI-Anwendungen (Künstliche Intelligenz). Beispielhaft geht die Sumitomo Mitsui Bank voran, die ihr Call Center mit Watson unterstützt.
  • Die Sumitomo Mitsui Bank spart im Call Center pro Jahr etwa 100.000 US-Dollar ein
  • Banken müssen etwa bei der Kreditvergabe sicherstellen, dass sie niemanden diskriminieren, daher müssen sie die Entscheidungen der KI-Systeme erklären können
Ein typischer KI-Use-Case für Finanzdienstleister ist die Prävention von Betrug und Missbrauch, weil die Systeme Musterabweichungen erkennen.
Ein typischer KI-Use-Case für Finanzdienstleister ist die Prävention von Betrug und Missbrauch, weil die Systeme Musterabweichungen erkennen.
Foto: LuckyStep - shutterstock.com

BankenBanken, VersicherungenVersicherungen und FinanzdienstleisterFinanzdienstleister können mittels Künstlicher Intelligenz (KI)Künstlicher Intelligenz (KI) Prozesse verbessern und Kosten senken, müssen aber strenge Compliance-Vorgaben einhalten. So lassen sich die Prognosen mehrerer Marktforscher zusammenfassen. McKinsey beziffert den potenziellen Mehrwert auf rund 250 Milliarden US-Dollar für die gesamte Branche. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de Top-Firmen der Branche Banken Top-Firmen der Branche Finanzen Top-Firmen der Branche Versicherungen

So setzt beispielsweise die Sumitomo Mitsui Bank, gemessen an Assets die zweitgrößte Bank Japans, IBMs Watson im Call Center ein. Das KI-Tool überwacht die Gespräche und schlägt dem Agenten automatisiert Antworten vor. Dadurch konnte die Bank die Kosten pro Anruf um 60 Cent senken, was sich pro Jahr auf Einsparungen von 100.000 US-Dollar summiert. Gleichzeitig ist die Kundenzufriedenheit um mehr als acht Prozentpunkte gestiegen.

Eine der treibenden Kräfte dahinter ist Tomohiro Oka, einer der Direktoren. Er ging 2015 für die Bank ins Silicon Valley und managt dort ein Innovation Office. Er setzt Watson auch intern ein: Haben Vertriebler Fragen, erhalten auch sie automatisierte Antworten.

Zehn Prozent mehr Abschlüsse für die NBKC Bank

Ein weiteres Beispiel ist die NBKC Bank aus Kansas, die Artificial IntelligenceArtificial Intelligence (AI) beim Management von Darlehen einsetzt. Etwa 60 Prozent der Anfragen erreichen NBKC über Plattformen wie Lending Tree und Zillow, in ganzen Zahlen sind das 300 bis 350 neue Anfragen täglich. Datenanalysen zeigten, dass bestimmte Sachbearbeiter der Bank in den Morgenstunden erfolgreicher arbeiten, andere am Nachmittag. Manche erzielen mit Kunden aus bestimmten geografischen Gebieten besonders gute Ergebnisse. Alles zu Artificial Intelligence auf CIO.de

NBKC entschied sich für die Plattform des Anbieters ProPair und weist Anfragen nun aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse zu. Das Ergebnis sind zehn Prozent mehr Abschlüsse. Die Bank hat die KI-Lösung binnen vier Monaten ausgerollt.

Ein typischer KI-Use-Case für Finanzdienstleister ist die Prävention von Betrug und Missbrauch, weil die Systeme Musterabweichungen erkennen. Nach den Zahlen des US-Marktforschungsinstituts Gartner setzt bereits fast jede zweite Bank (46 Prozent) AI-Systeme zu diesem Zweck ein. Gartner erwartet, dass AI künftig auch komplexere Aufgaben übernehmen wird. Die Analysten schätzen, dass rund jeder fünfte Back-Office-Mitarbeiter KI-Systeme für Nicht-Routine-Aufgaben einsetzen wird.

Eine große Hürde beim Einsatz solcher SystemeSysteme liegt in den strengen Risk-, Governance- und Compliance-Vorgaben, die Banken und Finanzdienstleister einhalten müssen. Gerade bei der Kreditvergabe beispielsweise muss sichergestellt sein, dass Kundengruppen nicht diskriminiert werden. Das heißt, dass jedes Institut erklären können muss, warum das KI-System so und nicht anders entschieden hat. Andernfalls drohen empfindliche Strafen. Genau die Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit KI-basierter Entscheidungen gilt vielen Experten aber nach wie vor als "Black Box". Alles zu Finance IT auf CIO.de

Dort setzt Greg Simpson an, Chief Technology Officer und AI Leader beim Payment-Dienstleister Synchrony. Er rät, die eigene Belegschaft divers zu besetzen. Diversity sei die einfachste und beste Antwort auf diese Herausforderung, sagt Simpson: "Ohne ein divers besetztes Team wird es schwer, Vorurteile und Tendenzen in den eigenen Daten zu erkennen."

Mit Material von IDG News Services

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