KI im Bank- und Finanzwesen. Stripe, Monzo und Grab | KI in der Wirtschaft #78

Veröffentlicht: 2024-03-06

Finanzdienstleistungen verlassen sich seit jeher auf Datenanalysen, um fundierte Geschäftsentscheidungen im komplexen Bankwesen zu treffen. Es ist kein Wunder, dass dieser Sektor mit dem Aufkommen des Zeitalters von Big Data und maschinellem Lernen begierig neue Technologien zur Rationalisierung seiner Prozesse einsetzte. Dank entscheidender KI-Implementierungen im Banking bringen Innovationen den Banken bereits spürbare Vorteile. Lassen Sie uns untersuchen, wie sich künstliche Intelligenz auf die Geschäftstätigkeit von Unternehmen auswirkt, die sie erfolgreich im Finanzsektor einsetzen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren

KI im Bank- und Finanzwesen – Inhaltsverzeichnis:

  1. KI im Banking – Einführung
  2. Stripe: Glaubwürdigkeit von Transaktionen durch KI im Finanzwesen
  3. Monzo: KI im Finanzwesen
  4. Grab: KI bei der Klassifizierung sensibler Daten
  5. Zusammenfassung. Die Zukunft der KI im Bank- und Finanzwesen

KI im Bankwesen – Einführung

Künstliche Intelligenz ist in vielen Bereichen des Banken- und Finanzsektors bereits weit verbreitet. Dabei handelt es sich nicht nur um Chatbots für den Kundenservice oder gut gesicherte Anwendungen. Künstliche Intelligenz wird in der Finanzbranche für noch ernstere Zwecke eingesetzt. Hier sind die Hauptanwendungen von KI im Bankwesen:

  • Betrugserkennung und -prävention – Fortschrittliche Algorithmen analysieren Transaktionen in Echtzeit und erkennen verdächtige Aktivitätsmuster. Dies schützt Kunden effektiv vor Betrug,
  • Optimierung der Finanzliquiditätsprognose – KI-basierte Vorhersagemodelle analysieren riesige Datenmengen, um zukünftige Cashflows präzise vorherzusagen und die Liquidität genauer zu verwalten.
  • Straffung der Prozesse rund um die Bonitätsprüfung – auch hier helfen maschinelle Lernalgorithmen, die auf Basis der Analyse tausender Kreditanträge die finanzielle Glaubwürdigkeit eines Kunden genau einschätzen können,
  • Personalisierung von Angeboten und Empfehlungen für Kunden – Banken nutzen fortschrittliche Empfehlungsmodelle, um Finanzprodukte an die individuellen Kundenbedürfnisse anzupassen.
  • Automatisierung von Backoffice-Prozessen – Routineaufgaben wie die Dokumentenprüfung oder die Transaktionsabwicklung können mithilfe von KI vollständig automatisiert werden.

Doch wie haben global agierende Unternehmen die Umsetzung dieser Innovationen gemeistert?

Stripe: Glaubwürdigkeit von Transaktionen durch KI im Finanzwesen

Einer der führenden Anbieter von KI-Anwendungen im Finanzwesen ist Stripe. Es hat ein System namens Stripe Radar entwickelt, das mehr als 1.000 Merkmale einer Transaktion in weniger als 100 Millisekunden analysiert, um deren Zuverlässigkeit zu beurteilen. Das System hat eine Genauigkeit von 99,9 % und weist gleichzeitig eine niedrige Fehlalarmrate auf.

Wie wurde dies erreicht? Erstens verwendet Stripe fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens wie tiefe neuronale Netze. Das System wird ständig verbessert und um neue Funktionen erweitert, beispielsweise um Transferlernen.

Zweitens ist das Unternehmen ständig auf der Suche nach neuen Signalen in Transaktionsdaten, die dabei helfen können, Anomalien zu erkennen, die auf potenziellen Betrug hinweisen. Die Ingenieure von Stripe prüfen jeden Betrugsfall sorgfältig, um die Vorgehensweise der Kriminellen zu verstehen und das System mit zusätzlichen Regeln anzureichern.

Stripe Radar ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie KI im Bankwesen Kunden effektiv vor Finanzbetrug schützen kann.

AI in banking

Quelle: Stripe (https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar)

Monzo: KI im Finanzwesen

Monzo, eine in Großbritannien ansässige Neobank, die ausschließlich im digitalen Bereich tätig ist, hat maschinelle Lernfähigkeiten in einem ganz anderen Bereich eingesetzt: der Optimierung von Marketingkampagnen.

Die Bank hat Modelle entwickelt, die auf der Grundlage historischer Daten die Bereitschaft eines bestimmten Kunden abschätzen können, ein zusätzliches Angebot, beispielsweise die Eröffnung eines Sparkontos, in Anspruch zu nehmen, wenn er eine bestimmte Nachricht von der Bank erhält.

Um die Effizienz der Kampagne zu maximieren, gibt das System anschließend an, welche Kunden welche Werbebotschaft erhalten sollen. Dadurch kann die Botschaft gezielter angesprochen werden und deutlich bessere Ergebnisse erzielt werden als bei massenhafter, nicht personalisierter Kommunikation.

In einigen Fällen konnte Monzo durch die Implementierung einer solchen Optimierung die Effektivität von Kampagnen um bis zu 200 % steigern! Dies zeigt, wie KI im Bankwesen dazu beitragen kann, Kunden mit maßgeschneiderten Angeboten, die bei ihnen Anklang finden, effizienter zu erreichen.

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Quelle: Monzo (https://medium.com/data-monzo/optimising-marketing-messages-for-monzo-users-3fe805f24572)

Grab: KI bei der Klassifizierung sensibler Daten

Grab ist ein Technologieriese aus Südostasien, der Dienstleistungen wie Transport und Lieferung anbietet. Das Unternehmen hat beschlossen, die Fähigkeiten von Sprachmodellen (LLM) zu nutzen, um den Klassifizierungsprozess der von ihm gespeicherten sensiblen Daten zu automatisieren. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da das Unternehmen über die persönlichen und finanziellen Daten seiner Kunden verfügt.

Zu diesem Zweck wurde eine Reihe von Tags erstellt, die verschiedene Datenkategorien beschreiben, wie zum Beispiel:

  • Persönliche Daten,
  • Kontaktinformationen,
  • Identifikationsnummern.

Als nächstes wurden entsprechende Abfragen für das Sprachmodell entworfen, um diese Tags automatisch basierend auf Tabellen- und Spaltennamen in den Datenbanken zuzuweisen.

Dadurch kann Grab gespeicherte Informationen viel schneller und kostengünstiger nach Empfindlichkeit klassifizieren. Dies erleichtert die Durchsetzung von Datenzugriffs- und Datenschutzrichtlinien. Nach Schätzungen des Unternehmens konnten durch die Lösung bis zu 360 Arbeitstage pro Jahr eingespart werden, die zuvor für die manuelle Datenklassifizierung aufgewendet wurden.

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Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Zusammenfassung. Die Zukunft der KI im Bank- und Finanzwesen

Wie die Beispiele Stripe, Monzo und Grab zeigen, liefert künstliche Intelligenz bereits heute echten Geschäftswert für Banken und Finanzinstitute. Es kann dazu beitragen, Betrug effektiver zu verhindern, Kunden gezielter anzusprechen oder mühsame Aufgaben zu automatisieren.

In den kommenden Jahren wird die Rolle der KI im Bankwesen stetig zunehmen. Wir können mit einer vollständigen Automatisierung vieler Backoffice-Prozesse, einer Hyperpersonalisierung von Finanzprodukten und einer engeren Integration von Modellen des maschinellen Lernens mit Banksystemen rechnen.

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Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.

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