77% der Finanzabteilungen setzen Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) ein. Ob es nun darum geht, Prozesse zu beschleunigen, Chancen zu identifizieren, Risiken zu minimieren oder die Entscheidungsfindung zu verbessern, AI hat sich schnell als erstklassiger Verbündeter für Finanzexperten etabliert.
Wie Finanzdienstleister Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) einführen?
Mehr als ¾ der Finanzabteilungen nutzen Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML), um bessere Entscheidungen auf allen Ebenen zu treffen: bei Finanzprozessen, im Kundenservice, beim Risikomanagement, in der Budgetvorhersage, zur Verbesserung des Recruitings, bei der Rationalisierung der Beschaffung, in der Betrugserkennung, bei der Identifikation von Chancen, etc.
Letztlich können Entscheidungen, die von Finanzinstitutionen getroffen werden, durch den Einsatz von Artificial Intelligence erleichtert werden. Doch vor allem bieten diese Technologien die Möglichkeit, kostbare Zeit bei manchen zeitaufwändigen Aufgaben zu sparen. Dies deutet auf eine zunehmende Bedeutung von AI im Finanzbereich hin.
Dies wird auch durch einen Bericht von Workday mit einigen Zahlen unterstützt:
- 39 % der Finanzverantwortlichen sind der Meinung, dass AI den Finanzsektor grundlegend verändern wird.
- 40 % betrachten AI als eine Möglichkeit, mehr strategischen Wert zu liefern.
- 30 % glauben, dass diese Technologie den Umsatz und die Gewinne ihres Unternehmens steigern könnte.
- 26 % der CFOs beklagen die Schwere und Menge der zu bewältigenden administrativen Aufgaben.
- 33 % sind mit der Wahrnehmung ihrer Rolle innerhalb ihres Unternehmens unzufrieden.
Die Vorteile von AI für den Finanzbereich
Die Finanzbranche, die oft als konservativ gilt, kann sich durch die massive Adaption von künstlicher Intelligenz als innovativ erweisen. Und das aus gutem Grund, denn diese Technologie ermöglicht es ihnen, zahlreiche Vorteile zu nutzen.
1 - Fundiertere Entscheidungen treffen
Betrug, Spekulationen, Einkommensverluste, fehlerhafte Schätzungen… Der Finanzsektor ist voller Risiken. Jede Entscheidung kann dramatische finanzielle Folgen haben. Deshalb ist es wichtig, sich auf zuverlässige und relevante Informationen zu stützen. Das erfordert eine umfangreiche Datenanalyse. AI kann genau diese Aufgabe übernehmen, indem sie große Datenmengen in sehr kurzer Zeit verarbeitet, bereinigt und transformiert. Wie verändert Data Science die Finanzwelt.
Außerdem ermöglicht Predictive Analysis das Vorhersagen verschiedener Szenarien basierend auf aktuellen Ereignissen. Aus diesen Analysen wird es leichter, Risiken zu vermeiden und/oder Chancen zu erkennen.
Dadurch können Finanzverantwortliche fundiertere Entscheidungen treffen und einen kohärenteren Strategiekurs verfolgen.
2 - Operationale Effizienz verbessern
Um finanzielle Risiken zu minimieren, werden zahlreiche Verfahren implementiert. Diese Verfahren erhöhen allerdings deutlich die Arbeitslast des Finanzpersonals. AI kann helfen, diese Last zu verringern, indem sie repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisiert. Dies ist besonders bei der Verarbeitung von Rechnungen und Angeboten in der Buchhaltung der Fall. Anstatt jede Rechnung manuell zu verbuchen, kann AI diese Aufgabe in wenigen Sekunden erledigen. Der Algorithmus ist in der Lage, ein Foto der Rechnung zu analysieren, die wichtigen Informationen (Name des Lieferanten, gekaufte Artikel, Kosten, …) zu extrahieren und sie automatisch in die Buchhaltungssoftware einzutragen.
Die Übernahme solcher wiederkehrenden Aufgaben bedeutet eine bedeutende Zeitersparnis für die Teams. Sie können sich auf ihre Kernaufgaben konzentrieren, um dem Unternehmen noch mehr Wert zu bieten.
Einem Bericht von Customer Data Platform: Definition und Vorteile zufolge glauben 80% der Finanzleiter, dass AI die Produktivität und Effizienz der Dienste steigern wird.
3 - Kundenbindung erhöhen
Wie in jedem anderen Geschäftsbereich ist auch im Finanzsektor die Kundenbindung eine der Hauptaufgaben. Der Mangel an Fachkräften erschwert jedoch diese Aufgabe. Wenn das Personal des Kundensupports unterbesetzt ist, können nicht immer alle Kundenanfragen effektiv beantwortet werden, was zu gewissen Frustrationen führen kann. Artificial Intelligence kann diese Lücken füllen, besonders im Einsatz generativer AI im Finanzbereich. Durch die Möglichkeit, einen Chatbot zu implementieren, der auf die häufigsten Fragen der Kunden antwortet, können sich die Teams auf komplexere Probleme konzentrieren und so ihren Kunden maximale Zufriedenheit bieten.
AI und Finanzen - 3 Anwendungsbeispiele
Heute findet Artificial Intelligence Anwendung in fast allen Bereichen des Finanzsektors. Hier sind einige konkrete Beispiele:
- Trading-Boxen: Sie sind in der Lage, Zeitreihen zu analysieren und schneller auf Marktschwankungen zu reagieren.
- Das innovative System zur Grundstücksbewertung: Dies ist eine Kombination aus AI, Datenanalyse und Luftbildaufnahmen des IGN für die Grundsteuererhebung. Damit können Finanzkontrollbehörden leichter Betrugsfälle aufdecken.
- Die Bekämpfung von Geldwäsche: Supervised Classification-Algorithmen werden geschult, um normale Transaktionen von illegalen zu unterscheiden. Sie sind fähig, Muster der Geldwäsche schnell zu identifizieren. KI-Berufe: Welche Fähigkeiten sind heute gefragt.
Während AI eine zunehmend wichtige Rolle im Finanzsektor spielt, erfordert ihr Einsatz spezielle technische Kenntnisse. Fachleute, die traditionelle Methoden anwenden, könnten von diesen neuen Technologien überfordert werden. Daher ist es wichtig, Experten mit Kompetenzen in AI, Machine Learning, Data Analysis, Visualisierung etc. heranzuziehen. Bei FAZ bilden wir diese Experten aus.
