5 Anwendungen von AI im Bankwesen

Mit dem Aufkommen der digitalen Technologie greifen Finanzinstitute auf der ganzen Welt auf leistungsstarke technologische Fortschritte wie Künstliche Intelligenz (AI) and Maschinelles Lernen (ML). The applications of AI in banking is gradually shaping the overall process of production, delivery, and utilization of financial products. With time, there has been a considerable rise in AI and ML usage in an extensive range of applications across the financial system like automated client interaction, upgraded web and mobile applications, remote bank account operation, authentication, and verification, assessing credit quality to financial products and insurance contracts. Banking institutions are leveraging AI and ML power to transform the current process and using it for quality control, data assessment, vigilance and fraud detection. In this blog, we shall closely analyze some of the most effective uses and applications of AI in banking.

1. Einsatz von Chatbots

Was sind Chatbots? Chatbots sind KI-Software, die ein Gespräch auslösen und mit einem Menschen interagieren kann. Es handelt sich dabei um automatisierte Chatbots, die die angeforderten Informationen in einer für Menschen verständlichen Form entweder in Text- oder Sprachform verarbeiten und entsprechend antworten. Bankinstitute setzen diese Chatbots in der Regel ein, um Kundenanfragen in großem Umfang zu beantworten. Diese Chatbots lösen nicht nur Kundenanfragen oder -beschwerden, sondern sparen den Bankangestellten auch viel Zeit und Mühe. Eine der jüngsten Initiativen der HDFC Bank ist die Einführung ihres allerersten Chatbots, "Eva", der sich großer Beliebtheit erfreut und zahlreichen Kunden der Bank gute Dienste geleistet hat.

2. Hilfsmittel für Marktforschung und Unterstützungsdienste

Das maschinelle Lernen hat die Vermarkter dazu gebracht, das vergangene Verhalten zu analysieren und die aktuellen und zukünftigen Trends von Produkten zu optimieren. Die Banken nutzen diese Technologie, um die Rentabilität ihrer bestehenden Finanzprodukte auf dem Markt zu überprüfen und ihre gezielten Kampagnen entsprechend zu gestalten. Im Zeitalter der Digitalisierung hat ein moderner Kunde mehr Möglichkeiten als nur ein normales Bankkonto bei einer bestimmten Bank. Er hat die Möglichkeit, Bankfunktionen wie Überweisungen auszuführen oder eine Beschwerde über das Mobil- oder Internetbanking einzureichen, ohne dafür eine Bank aufsuchen zu müssen. KI und ML haben die Reise der Kunden von der ersten Interaktion an geglättet, indem sie den besten Kundensupport bieten und damit die traditionellen Methoden der Kundenbeziehung ersetzen.

3. Aufdeckung und Prävention von Betrug

Maschinelles Lernen wurde im Bankensektor eingeführt, um die Bankinfrastruktur vor Betrug zu schützen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen wird es einfach, betrügerische Transaktionen zu erfassen. ML-Algorithmen, die verdächtige Aktivitäten leicht erkennen können based on the transaction history. We may consider the example of unknown huge transactions which are initiated from a certain fraud account which has a history of minimal checks. Such transactions are easily captured by machines in real-time on the basis of past actions and help in securing the clients’ money in the banks. Machine learning algorithms not only help computers in faster detection of frauds but identifies cyber threats and other unfair virtual practices with ease.

4. Risikoanalyse und -bewertung

Jedes Finanzinstitut prüft die Kreditwürdigkeit eines potenziellen Kunden, bevor es ihm ein Darlehen gewährt. Vorbei sind die Zeiten, in denen sich die Banken auf herkömmliche Verfahren wie die Überprüfung der Einkommensentwicklung des Interessenten, seine Kreditwürdigkeit oder seine Transaktionshistorie verließen, um die Risiken zu bewerten, bevor sie mit den Kreditformalitäten fortfuhren. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens ist es für die Banken einfacher geworden, nicht nur Risiken zu bewerten, sondern auch die Marktbedingungen in Echtzeit zu prüfen und das Verhalten des Interessenten einzuschätzen, um mögliche Betrugsfälle zu erkennen. Dies hat zu einer besseren Risikoanalyse und einer höheren Kundenzufriedenheit geführt.

5. Deep Learning in der Bankenaufsicht

Es gibt einige Algorithmen im überwachten ML, die nicht so einfach und transparent sind. Unter diesen Bedingungen kommt das Deep Learning ins Spiel. Tiefes Lernen is a deep-rooted sensory network which uses diversified layers of neurons with thousands of cells in each layer to analyze the data. The power of such algorithms is growing exponentially in Machine Learning areas. Banking institutions are using this in the early development stage while making credit decisions which could aid the ML process of lending and also monitor the Einhaltung von Rechtsvorschriften of such institutions.

Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of Künstliche Intelligenz. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between Datenanalyse and business acumen.

Schlussfolgerung

Wir können also mit Sicherheit sagen, dass die Anwendungen von KI im Bankwesen zahlreich sind und es den Instituten ermöglichen, von reaktiven historischen Methoden zu einer proaktiveren und personalisierten Art und Weise überzugehen, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen. In gewisser Weise haben diese leistungsstarken Tools Finanzunternehmen in die Lage versetzt, sowohl die Stärken als auch die Grenzen der Finanzprodukte zu verstehen und dadurch Qualitätsprodukte und -dienstleistungen für die Endverbraucher bereitzustellen. Die Banken sollten sicherstellen, dass sie bei der Bankensicherheit keine Abstriche machen und eine allgemeine finanzielle Solidität und Stabilität aufrechterhalten.

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