Künstliche Intelligenz als treibende Kraft für Innovation und Effizienz im Finanzsektor
Das stetige Wachstum der KI in den letzten Jahren war beispiellos. Obwohl sie erst vor einigen Jahren durch die Einführung von ChatGPT, dem Chatbot des US-amerikanischen Softwareunternehmens OpenAI, einer breiten Öffentlichkeit bekannt wurde, ist die gegenwärtige Reichweite in der gesamten Geschäftswelt bereits jetzt bemerkenswert. Einer der wichtigen Sektoren, die von dieser Innovation beeinflusst und revolutioniert wird, ist die Finanztechnologie (Fintech).
Da die Finanzbranche einem Automatisierungsschub unterliegt, der über APIs, mobile Apps und webbasierte Dienste ermöglicht wird, hat die KI zusätzlich dazu beigetragen, diese digitale Transformation zu beschleunigen. Die Chancen sind vielfältig, die sich für finanztechnische Einrichtungen ergeben, die von datenbasierten Entscheidungen profitieren, und reichen hin bis zur Möglichkeit für Kreditgeber, Risiken zu kalkulieren und zukünftige Bedingungen besser zu prognostizieren. Die KI-gestützten Optimierungsergebnisse haben sich insgesamt positiv auf die FinTech-Branche ausgewirkt. Zusätzlich haben verschiedenen Regierungsinitiativen wie beispielsweise die Digital Finance Strategy der Europäischen Union verschiedene KI-Innovationen im Fintech-Bereich deutlich gefördert. In diesem Bericht erfahren Sie mehr darüber, wo und wie die KI innerhalb der Fintech-Branche ansetzt.
Die Prognose von Markttrends mittels Algorithmen
Die Fähigkeit von KI, unstrukturierte Daten durch maschinelles Lernen zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, ist bereits bekannt. In den letzten Jahren haben Unternehmen diesen Einsatz der KI in der Mustererkennung verstärkt, um so beispielsweise Aktienkursschwankungen oder die Auswirkungen wirtschaftspolitischer Maßnahmen besser untersuchen und analysieren zu können.
So können zum Beispiel fortschrittliche neuronale Netze in Verbindung mit generativer KI wertvolle Erkenntnisse über Marktbewegungen liefern, die den herkömmlichen Analysemethoden zumeist verborgen bleiben.
Der Einsatz von KI-Handels-Apps ist international bereits weit verbreitet, da diese Technologie komplexe nichtlineare Muster erkennen und Transaktionen ohne emotionale Voreingenommenheit durchführen kann. Die Zukunft der KI bei der Prognose von Markttransaktionen wird jedoch über die bloße Mustererkennung hinausgehen, denn sie wird das Handel in verschiedenen Märkten bis hin zur Analyse der Stimmung in sozialen Medien und deren Auswirkungen auf Markttrends detailgenau unter die Lupe nehmen können.
KI-gestützte prädiktive Analysen werden auch von Finanzinstituten genutzt, um potenzielle Umsatzchancen und Risiken zu identifizieren. Beispielsweise können Vertriebsteams unterschiedliche KI-Prognosen verwenden, um Voraussagen festzulegen. So können bis dato unerreichbare, aber anspruchsvolle Ziele für das Analyseteam festgelegt werden.
Darüber hinaus wird sich die KI mit der Festlegung von Preisstrategien basierend auf Erkenntnissen zur Preiselastizität und anderen Marketingstrategien auseinandersetzen und diese in den Abläufen vereinfachen. Mit einer genauen Marktprognose können Institutionen unterschiedliche Ressourcen effizient bewerten und Kosten senken, was das generelle Geschäftswachstum fördert.
Optimierte persönliche Finanzdienstleistungen
Die Integration von KI und maschinellem Lernen in die persönliche Finanzplanung hat das Finanzmanagement grundlegend verändert. Die Künstliche Intelligenz hat bereits bedeutende Auswirkungen auf andere Branchen genommen, wie beispielsweise in der Welt der Online Casinos, und bringt dort eine persönliche Note aus Sicht der Nutzer ins Spiel. In Ländern wie Großbritannien bieten Casinos verschiedene Bonus-Variationen als personalisierte Spielerservices an, bei denen die Spieler Vergünstigungen erhalten, die Ihren Vorlieben und Ihrem eigenen Spielerverhalten entsprechen.
Die KI ist heute keineswegs mehr ausschließlich als ein Rechentool anzusehen. Die generative KI hat die Entwicklung von KI-Assistenten ermöglicht, die optimierte Finanzstrategien für Interessenten anbieten können.
Heutzutage setzen Banken KI-Apps ein, die das Ausgabeverhalten und die Anlagepräferenzen der Verbraucher analysieren und Spar- und Budgetstrategien vorschlagen. Beispielsweise erfassen KI-Chatbots wie Cleo und Monarch Money die täglichen Einnahmen und Ausgaben der Nutzer und erstellen für diese einen umfassenden Budgetplan, der auf ihre langfristigen Finanzpläne abgestimmt ist. Andere Tools wie Tally helfen bei der Automatisierung von Rechnungszahlungen, unterstützen Nutzern, Doppelzahlungen zu vermeiden und doppelte Rechnungen zu identifizieren.
Mit diesen Tools können nun Einzelpersonen, die sich in der Welt des Zahlungsverkehrs befinden, ihre Finanzentscheidungen transparent aufzeichnen und analysieren lassen. So werden personalisierte Empfehlungen zum Geldmanagement in Echtzeit bereitgestellt.
Betrugsprävention
Aktuelle Berichte aus dem Jahr 2024 zeigen, in welchem Ausmaß Cyberkriminelle die KI für kriminelle Tätigkeiten einsetzen. Von Deepfakes von Elon Musk, die Menschen zum Kauf betrügerischer Kryptowährungen verleiten, bis hin zu Kriminellen, die sich mithilfe eines Stimmklons mehrere Millionen Euro ergaunern, nehmen die KI-gestützten kriminellem Machenschaften weltweit rapide zu. Darüber hinaus wird erwartet, dass die durch KI verursachten Schäden allein in den Vereinigten Staaten bis Ende 2027 mehr als 40 Milliarden Dollar erreichen werden.
Positiv wirkt sich aber für Finanzinstitute aus, dass gleichzeitig eine Heerschar von Softwareexperten versuchen, mit gleichen Mitteln gegen diese Betrugsmaschen zurückzuschlagen. Diese setzen ebenfalls fortschrittliche KI-Tools ein, um diese KI-Übervorteilungen zu erkennen und zu bekämpfen. Eine wichtige Entwicklung, insbesondere im Bankwesen, ist das sogenannte Behavior Profiling. Dabei erstellt die KI detaillierte Kundenprofile, die auf deren Interaktionen basieren. Dies kann sich beispielsweise auf die Tippgeschwindigkeit, Gerätenutzung oder sogar die einzelnen Sitzungsmuster beziehen.
Das Verhaltensprofiling kann statische Identifikatoren wie Passwörter ergänzen. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass es dazu verwendet werden kann, Inkonsistenzen in Deepfakes und synthetischen Identitäten aufzudecken. So hat beispielsweise das britische Unternehmen Revolut kürzlich eine KI-Schutzfunktion entwickelt, die erkennt, ob eine Kartenzahlung eines Kunden legitim ist oder als Teil eines Betrugsversuchs durchgeführt wird. Weitere bemerkenswerte KI-Upgrades sind Mastercards Decision Intelligence Pro und Visas Account Attack Intelligence (VAAI) Score. Diese Tools für Transaktionsrisiken evaluieren die Wahrscheinlichkeit, ob eine Transaktion den Tatsachen entspricht oder doch in betrügerischer Absicht durchgeführt wurde.
Die Zukunft liegt in der KI
Die Künstliche Intelligenz wird in allen Bereichen unseres Lebens und Handelns Einzug halten und vermehrt bei Prognose-Prozessen eingesetzt werden – von der Modebranche über das Gesundheitswesen bis hin zum Finanzdienstleistungssektor. Ihre Weiterentwicklung im Fintech-Bereich revolutioniert die einzelnen Kundeninteraktionen und verbessert und erleichtert die rasche Erkennung von kriminellen Machenschaften, deren Früherkennung in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung sind. Darüber hinaus hat generative KI im Bankwesen bahnbrechende Veränderungen ermöglicht. Im gleichen Atemzug hat sich die Akzeptanz bei den Verbrauchern enorm gesteigert: Über 36 % der Verbraucher nutzen bereits die Generative KI zur Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen, und über 48,2 % der Finanzinstitute investieren seit Jahren in die KI-gestützte Forschung.
Wir stecken noch in den Kinderschuhen einer revolutionären Entwicklung, aber eines ist bereits heute offensichtlich: die KI ist gerade dabei, einen massiven Wandel in der Fintech-Landschaft auszulösen.
