08.03.2024

Generative KI im Finanzsektor

Chancen, Herausforderungen und Anwendungsbeispiele

Spätestens seit dem Release von OpenAIs ChatGPT und Dall-E ist generative KI in aller Munde. Generative KI ist dabei ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System, das aus vorhandenen Daten nach Anweisungen neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code erzeugen kann. In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf generative KI und ihre Chancen, Herausforderungen sowie konkreten Anwendungsbeispiele im Banken- und Finanzsektor.

Generative KI im Finanzsektor: Ein strategischer Schachzug 2024

Für die Finanzbranche wird generative KI 2024 nicht länger nur eine Vision sein, sondern zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor werden. Das verdeutlicht unter anderem eine McKinsey-Studie, die nach der High-Tech-Branche in der Finanzdienstleistung die höchsten Produktivitätseffekte erwartet. Der Einsatz von generativer KI im Finanzsektor ist demnach nicht nur technologisch notwendig, sondern bietet auch strategische Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und nachhaltigen Transformation der Branche. 

Potenziale von generativer KI - vor allem bei repetitiven Prozessen

Angesichts des aktuellen Fachkräftemangels wird generative KI zum Schlüsselinstrument in der Automatisierung repetitiver Prozesse im Finanzsektor. Durch die Entlastung von Mitarbeitenden bei Routinetätigkeiten können diese ihre Fähigkeiten auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren. Dies steigert nicht nur die Mitarbeiterzufriedenheit, sondern erhöht auch die Gesamtproduktivität der Branche.

Studien von Google, LBBW und weiteren Instituten sehen insbesondere in den folgenden Anwendungsbereichen die höchsten Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI in der Finanzindustrie:

 

  1. Finanzdokumentsuche und -synthese:
    1. Unterstützung von Analysten bei der Suche und dem Verständnis von Informationen in Verträgen und anderen unstrukturierten Dokumenten 
    2. Unterstützung im Berichtswesen.
  2. Verbesserte virtuelle Assistenten:
    1. Bereitstellung von Antworten für Kunden mit minimalem menschlichem Eingreifen (z.B. durch Chat Bots)
  3. Kapitalmarktforschung:
    1. Nutzung als Forschungsassistent zum Identifizieren und Zusammenfassen wichtiger Informationen in Millionen von Quelldokumenten.
  4. Regulatorischer und Compliance-Assistent:
    1. Überwachung regulatorischer Änderungen und Sicherstellung der konsistenten Umsetzung von Kontrollen und Compliance 
    2. Unterstützung bei der Betrugsüberwachung
    3. Erstellung von ESG-Berichten (z.B. für EU-Taxonomie)
  5. Personalisierte finanzielle Empfehlungen:
    1. Steigerung von Cross-Selling und Kundenbindung durch hyperpersonalisierte Empfehlungen
    2. Assetallokation und Entwicklung von Handelsstrategien durch z.B. Robo-Advising
  6. Sonstiges:
    1. Präzisere Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kunden (Credit-Scoring)
    2. Verbesserung der Sicherheit von Transaktionen durch den vermehrten Einsatz von generativer KI für die biometrische Authentifikation

Kurzer Marktüberblick Insbesondere im Berichtswesen bereits viele Anwendungsfälle in der Finanzbranche

Nach unserem Marktüberblick basierend auf Erkenntnissen aus Kundenprojekten, Vorträgen sowie Fachtagungen wie dem Handelsblatt BankenTech Gipfel 2023 haben die deutschen Finanzinstitute erste Pilotprojekte für die vielseitigen Anwendungszwecke bereits gestartet. Siehe hierzu auch das untenstehende Bild.

Die führenden Finanzinstitute setzen verstärkt auf die Zusammenarbeit mit einer Vielzahl von Start-ups oder übernehmen diese sogar, um innovative Technologien gezielt für ihre Anwendungen zu optimieren. Ein exemplarisches Fallbeispiel liefert die Deutsche Bank, die im Jahr 2023 das Berliner Start-up Kodex AI erworben hat. Dieses Start-up hat sich auf die Dokumentenanalyse in der Bankenbranche spezialisiert und stellt somit einen strategischen Zukauf dar, um die Technologien für die Deutsche Bank nutzbar machen.

Insbesondere im Bereich der Finanzdokumentsuche und -synthese sehen wir viele Anwendungsbeispiele, um einen effizienten Zugriff auf Informationen aus unstrukturierten Daten wie Jahresabschlüssen in PDF-Formaten zu gewährleisten. Der Dienstleister DYDON AI hat beispielsweise eine innovative Plattform entwickelt, um automatisiert das Lesen einer Vielzahl von Dokumenten zu ermöglichen und relevante Daten für die ESG-Berichterstattung nach EU-Taxonomie zu extrahieren.

Im Anwendungsbereich personalisierter Empfehlungen nutzt beispielsweise das Dienstleistungsunternehmen FICO generative KI, um eine individuelle Strategie für ein Kundenportfolio zu entwickeln, indem es verschiedene Informationsquellen wie Marketingangebote, Risikobewertungen und Preisänderungen miteinander verknüpft. 

Auxmoney setzt für die Kreditautomatisierung auf künstliche Intelligenz im Credit-Scoring, wodurch nahezu in Echtzeit personalisierte Kreditangebote erstellt werden. Einen weiteren innovativen Ansatz verfolgt JPMorgan Chase, das ein fortschrittliches Sprachmodell entwickelt hat, um die US-Geldpolitik präzise zu prognostizieren.

KI – alles nur gut?

Generative KI bietet nicht nur Potenzial zur Effizienz- und Umsatzsteigerung, sondern verspricht auch eine erhebliche Verbesserung der Kundenzufriedenheit. Jedoch stehen diesem vielversprechenden Zukunftsbild einige Herausforderungen gegenüber, darunter hohe zeitliche und finanzielle Investitionen, Zugang zu Algorithmen, Daten und Rechenleistungen, sowie die strikte Auslegung des deutschen Datenschutzrechts. Durch die hohe benötigte Rechenleistung und den damit verbundenen Energieverbrauch ist generative KI in puncto Nachhaltigkeit sowohl Hürde als auch Helfer wie zum Beispiel bei der Erstellung von EU-Taxonomie-Berichten.

Die angestrebte EU-Verordnung zur Festlegung harmonisierter Vorschriften für Künstliche Intelligenz (Link) könnte einen klaren Rahmen für die Entwicklung und Nutzung von KI schaffen und damit potenziell zur Überwindung ethischer und rechtlicher Herausforderungen beitragen. Dies könnte Risiken minimieren und einheitliche Regeln für den KI-Markt in der EU schaffen, um die Integration der Technologie europaweit zu fördern.

Bewertung An KI geht kein Weg vorbei, aber auf den passenden Anwendungszweck kommt es an

Es ist unbestritten, dass generative KI die Finanzbranche prägen wird. Unternehmen sollten frühzeitig in KI investieren, auch wenn der anfängliche Aufwand möglicherweise größer ist als die unmittelbaren Vorteile. In einem streng regulierten und ständig im Wettbewerb stehenden Sektor wie dem Bankenwesen ist dabei die bedachte Auswahl der KI-Anwendungsbereiche von entscheidender Bedeutung. Zur Auswahl geeigneter Geschäftsvorfälle und Implementierung dieser im Unternehmen ist eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereich unerlässlich. Genau an dieser Stelle setzt Intero Consulting als Bindeglied an und unterstützt Sie bei der Umsetzung von Implementierungsprojekten.

Unsere Erfahrung, Ihr Erfolg!

Intero Consulting bringt jahrelange Erfahrung in IT-Transformationsprojekten mit zertifizierten Mitarbeitenden und einer einzigartigen Kombination aus Methoden- & Softskills sowie fachlicher Expertise. Wir verstehen die Herausforderungen im Finanzsektor und entwickeln maßgeschneiderte Lösungen. Lassen Sie uns gemeinsam die Potenziale der Generativen KI nutzen – Ihr nächstes Projekt ist bei uns in besten Händen!

Ihre Ansprechpartner

Dies ist ein Porträtfoto von Lukas Meißner.

Lukas Meißner

Senior Manager
Dies ist ein Porträtfoto von Miriam Louka.

Miriam Louka

Consultant

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