KI kann bei Banken neues Geschäft generieren: Die Zukunft des Bankwesens
In der heutigen digitalen Welt, wo die Finanzbranche ständig unter Druck steht, bieten Künstliche Intelligenz (KI) und fortschrittliche Technologien neue Chancen für Banken, um sich zu behaupten und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Frage ist: Wie kann KI bei Banken neues Geschäft generieren und welche Vorteile bietet sie für die Zukunft des Bankwesens?
Die Herausforderungen der Finanzbranche
Die Finanzbranche steht vor einer Reihe von Herausforderungen. Zunehmend drängen neue Wettbewerber auf den Markt, die Kunden oft komplett innovative und digitale Lösungen anbieten. Gleichzeitig verändert die Digitalisierung radikal Nutzungsgewohnheiten und Kundenbedürfnisse. Neben anhaltenden Niedrigzinsen und regulatorischen Herausforderungen kam mit der Corona-Krise für viele Banken zusätzlich der Verlust von Kundennähe hinzu, da sie den physischen Kontakt mit Kunden in Filialen stark reduzieren mussten.
Die Rolle der KI im Banking
Künstliche Intelligenz bietet für Banken großes Potenzial, diesen Herausforderungen erfolgreich zu begegnen. Hier sind drei entscheidende Vorteile der KI im Banking:
1. Bessere Entscheidungen treffen durch Machine Learning
Eine besonders gewinnbringende Möglichkeit, KI in Banken einzusetzen, ist durch maschinelles Lernen bzw. Machine Learning (ML). Dieser Teilbereich der KI kann Muster und Gesetzmäßigkeiten in großen Datenmengen erkennen. Im Prinzip generieren ML-Systeme aus Erfahrungen künstliches Wissen. Die erkannten Muster lassen sich wiederum verallgemeinern und dann auf andere Daten übertragen, um weitere Informationen und Problemlösungen zu generieren.
2. Effizienz steigern durch den Einsatz von KI
Neben der effizienteren Entscheidungsfindung kann KI die Effizienzsteigerung auch in anderen Bereichen der Banken unterstützen. So kann sie z. B. die klassische Büroarbeit erleichtern. Dies gilt insbesondere an der Schnittstelle zwischen Papier und PC – etwa, indem sie Handschriften automatisiert erkennt und in ein digitales Format übernimmt oder rechtliche Dokumente validiert. Weiteres großes Potenzial zur Effizienzsteigerung bietet der Einsatz von KI beim Betrieb von IT-Systemen. So könnten KI-Lösungen die Wartung der knapp 60.000 Geldautomaten in Deutschland unterstützen. Indem Algorithmen Störungen vorhersagen und so Ausfällen vorbeugen, können Banken nicht nur ihre Betriebskosten senken, sondern auch ihre Außenwahrnehmung verbessern.
3. Kunden besser kennen & die Kundenzentrierung steigern
Durch KI-Systeme können Finanzhäuser außerdem ein besseres Verständnis über ihre Kunden und deren Bedürfnisse erhalten – und diesen so immer besser gerecht werden. Das ist gerade vor dem Hintergrund der Digitalisierung und den dadurch veränderten Nutzungsbedürfnissen relevant. So können Banken kundenzentriertere Angebote für Privat-, aber auch für Firmenkunden entwickeln. Zudem kann die komplette Kommunikation mit den Kunden stärker personalisiert und automatisiert werden. Beispielsweise kommen bereits heute Chatbots zum Einsatz. Kennen Banken ihre Kunden und deren drängendsten Fragen, können sie diese damit direkt auf ihrer Webseite beantworten. Die KI hilft somit, den Kundenservice zu entlasten und die Anliegen der Kunden schneller zu klären, um so die Kundenerfahrung maßgeblich zu verbessern.
Die Top-10-Banken-Trends und die Rolle von KI
Da Banken im Kern ihrer Wertschöpfung letztlich Technologiedienstleister sind, sind die Möglichkeiten zum Einsatz von KI besonders ausgeprägt. Laut einer Accenture-Erhebung werden die aktuellen Top-10-Banken-Trends durch KI unterstützt und teilweise deutlich beschleunigt. Hier sind einige der wichtigsten Trends:
1. Der Durchbruch der Generativen KI
Banken können von Generativer KI mehr als Unternehmen anderer Industrien profitieren. Hierbei sind gemäß unserer Studie „Productivity: The next competitive Edge“ zu Produktivitätspotenzialen in verschiedenen Industrien die Realisierung von 22 bis 30 Prozent zusätzlicher Produktivität mithilfe eines Einsatzes von KI im Banking möglich. Nachdem im letzten Jahr viele Banken mit Generativer KI experimentiert haben, lautet 2024 und darüber hinaus die Devise: Nutzung und Skalierung der besten Ergebnisse. Ambitionierte Unternehmen sehen diese als Fundament zur kompletten Neuausrichtung ihrer internen Abläufe sowie sämtlicher wertschöpfungs- und kundenorientierter Prozesse.
2. Die „digitale Dividende“
Die Digitalisierung hat das Banking funktional unabhängig von Raum und Zeit gemacht – jedoch eine Lücke bei der emotionalen Komponente in der Beziehung zwischen Bank und Kunde gerissen. Künstliche Intelligenz kann diese Lücke ohne neues Personal schließen und dem entwickelten Fundament eine „digitale Dividende“ als Resultat aus den Investitionen generieren. Banken sollten dafür ihre Kundendaten über starre Segmentierungsübungen hinaus nutzen und in einen fortlaufenden daten- und technologiegestützten Dialog mit ihren Kunden treten. Individualisierung und Personalisierung stehen hierbei im Vordergrund. Der reibungslose Übergang zwischen den Kanälen und technologiegestützter wie zwischenmenschlicher Interaktion wird durch aktives Smart Channel Management ermöglicht.
KI in der Praxis: Anwendungsfälle im Banking
KI bietet eine Vielzahl von Anwendungsfällen im Banking, die direkt auf die Herausforderungen und Chancen der Branche zugeschnitten sind. Hier sind einige Beispiele:
- Kontotypen und Kundenanfragen analysieren
- Transaktionen überprüfen und Betrug erkennen
- Kundenbetreuung personalisieren
1. Kontotypen und Kundenanfragen analysieren
KI kann die Anfragen und Wünsche von Kunden analysieren und schnell herausfinden, was für ein Konto am besten geeignet ist. Dies ermöglicht Banken, individuelle und zielgruppenspezifische Bankdienstleistungen anzubieten, die genau auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.
2. Transaktionen überprüfen und Betrug erkennen
KI-Systeme können Transaktionen in Echtzeit überprüfen und ungewöhnliche Aktivitäten erkennen, um Betrug zu verhindern. Dies verbessert das Risikomanagement und schützt sowohl die Banken als auch ihre Kunden.
3. Kundenbetreuung personalisieren
KI ermöglicht es Banken, Kundendaten intelligent zu analysieren und zu nutzen, um personalisierte Angebote und Dienstleistungen zu erbringen. Virtuelle Berater, die auf KI basieren, stehen Kunden rund um die Uhr zur Verfügung und verbessern so das Kundenerlebnis erheblich.
Der Umgang mit Regulatorik und Compliance
Die regulatorische Landschaft im Bankensektor ist komplex und ständig im Wandel. KI kann dabei helfen, Compliance-Prozesse zu automatisieren und sicherzustellen, dass Banken stets die neuesten Regulierungsstandards erfüllen. Mit Salesforce können Banken eine Compliance-Lösung implementieren, die sowohl robust als auch anpassbar ist.
Fazit: Die Zukunft des Bankwesens
KI bietet Banken eine Vielzahl von Möglichkeiten, um sich in einer sich schnell verändernden Welt zu behaupten. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Automatisierung von Prozessen können Banken effizienter und kundenzentrierter arbeiten. Die Integration von KI in die Geschäftsprozesse ermöglicht es Banken, neue Geschäftsfelder zu erschließen und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Insgesamt ist klar, dass KI nicht nur ein Werkzeug ist, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für Banken. Durch den Einsatz von KI können Banken ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, ihre Effizienz verbessern und ihre Kunden besser bedienen. Die Zukunft des Bankwesens ist also nicht nur digital, sondern auch künstlich intelligent.
