Maschinelles Lernen im Bankwesen:
Anwendungsfälle, Trends und Einführungsrichtlinien

Lösungen für maschinelles Lernen im Bereich der Cybersicherheit verfolgen den gleichen Ansatz wie Lösungen zur Betrugsbekämpfung und basieren auf Algorithmen zur Erkennung von Anomalien, die Anzeichen für potenzielle Cyberbedrohungen erkennen, bevor diese zu Sicherheitsvorfällen eskalieren. Auf diese Weise können Bankinstitute Datenschutzverletzungen und den Verlust von hochsensiblen Finanz- und Kundendaten verhindern und die Einhaltung der geltenden Datenverwaltungsvorschriften fördern.

KI-Cybersicherheitslösungen können beispielsweise anomale Verhaltensweisen erkennen, die auf eine Malware hindeuten, die versucht, auf ein Bankkonto zuzugreifen, einschließlich subtiler Ausreißer wie ungewöhnliche Keylogging-Aktivitäten, die von herkömmlichen Systemen, die auf starren Regeln beruhen, möglicherweise nicht erkannt werden. Darüber hinaus können KI-Systeme neue Verhaltensanomalien erkennen, indem sie selbstständig aus Daten über erfolgreiche und fehlgeschlagene Angriffe lernen, um neue Cyberbedrohungen zu erkennen. Diese Tools können auch proaktiver eingesetzt werden, z. B. zur Aufdeckung und Behebung von Schwachstellen in Bankensystemen durch automatische Codeüberprüfungen, Simulationen von Cyberangriffen oder "Red Teaming" und KI-gestütztes Software-Patching.

Banken können vom Einsatz prädiktiver Analysesysteme, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren, bei der Kreditwürdigkeitsprüfung stark profitieren. Diese Fintech-Lösungen können schnell Tausende von Datenpunkten aus den Steuererklärungen der Kunden, dem Zahlungsverhalten, Kreditanfragen und anderen Quellen analysieren und die Kreditwürdigkeit und das damit verbundene Ausfallrisiko jedes Kreditnehmers ohne menschliche Einflussnahme bewerten. Darüber hinaus können diese Tools ein angemessenes Kreditlimit auf der Grundlage des verfügbaren Einkommens des Kunden empfehlen, um die Wahrscheinlichkeit einer pünktlichen Kreditrückzahlung zu maximieren, und einen optimalen Zinssatz vorschlagen, der ein Gleichgewicht zwischen Gewinn und Kundenzufriedenheit herstellt.

Investmentbanken, Vermögensverwalter und andere Finanzinstitute implementieren zunehmend auf maschinellem Lernen basierende Vorhersagefunktionen in ihre trading management tools, um ihre Strategien und Finanzportfolios zu optimieren. Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es den Unternehmen, große Datensätze oder Ströme von Echtzeit-Finanzdaten zu verarbeiten, um Markttrends schnell und genau vorherzusagen und so die Auswahl vielversprechender Aktien und den Aufbau ausgewogener Portfolios für ihre Kunden zu unterstützen.

Der Zugang zur ML-Technologie ist jedoch nicht mehr nur Profis vorbehalten, da Banken damit begonnen haben, Robo-Advisors in ihre mobilen Apps und Plattformen zu integrieren, um Privatanlegern automatische Finanzberatung und -unterstützung zu bieten. Diese KI-Agenten können personalisierte Finanzpläne erstellen, die auf den Anlagezielen und der Risikotoleranz des Nutzers basieren, und dann Portfoliomanagementoperationen wie Vermögensallokation und Diversifizierung übernehmen.

Mit dem Aufkommen von KI-Technologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generativer KI hat sich das Spektrum der Routineaufgaben, die Bankinstitute automatisieren können, erheblich erweitert. Dadurch sind sie in der Lage, den Verwaltungsaufwand zu minimieren und mehr Ressourcen für die Kundenbetreuung und Entscheidungsfindung bereitzustellen. So können ML-gestützte GenAI-Agenten den Mitarbeitern beispielsweise dabei helfen, E-Mails zu verfassen, Beschreibungen von Bankdienstleistungen zu erstellen, Verträge, Kontoauszüge oder andere Dokumente zu generieren und zusammenzufassen sowie Online-Meetings mit Kunden und Kollegen zu transkribieren und in kurze Berichte umzuwandeln.

In den letzten Jahren hat sich die Integration von generativen KI-Tools wie KI-Agenten zur Automatisierung von Kundenvorgängen zum wichtigsten Verkaufsargument für viele beliebte CRM-Plattformen entwickelt. Mithilfe von ML-Tools, die in eine CRM-Lösung für Banken integriert sind, können Marketing- und Vertriebsabteilungen ihre Zielgruppe besser segmentieren, um sie mit gezielter Werbung und personalisierten Empfehlungen für Finanzprodukte oder -dienstleistungen effektiv anzusprechen und so die Lead-Akquise und Konversion zu steigern. Gleichzeitig können Kundenserviceteams Chatbots und KI-Tools einsetzen, um Kunden rund um die Uhr sofortige Unterstützung zu bieten und die Lösung von Fällen zu beschleunigen, z. B. indem sie einen Kunden durch den Austausch einer gestohlenen Karte führen.

In einer stark regulierten Branche wie dem Bankensektor ist die Einhaltung der Finanzgesetze von entscheidender Bedeutung, um Geldstrafen, rechtliche Haftung und Rufschädigung zu vermeiden. Daher haben viele Institute damit begonnen, ML-gestützte Tools zur Automatisierung ihrer Compliance-Management-Workflows einzusetzen. Diese Lösungen können zum Beispiel Anlagerichtlinien aus Anlageverwaltungsverträgen, Erklärungen mit zusätzlichen Informationen und anderen Dokumenten extrahieren und zusammenfassen. Darüber hinaus rationalisieren diese Tools die "Know Your Customer"-Operationen, indem sie Kundendaten analysieren (die Herkunft von Geldern und Vermögen, die Anzahl der Konten, die Transaktionshistorie usw.) und jedem Kunden eine Risikobewertung zuweisen.