Gesellschaft und Finanzsektor durchlaufen eine von technologischen Fortschritten vorangetriebene Revolution, wobei künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (Maschinelles Lernen) Schlüsselelemente darstellen. Anwendungen und Werkzeuge, die früher als futuristisch und Science-Fiction galten, rücken zunehmend in unseren Alltag vor und definieren das Kundenerlebnis, die Vermögensverwaltung, die Betrugsprävention und andere entscheidende Aspekte des Bereichs neu.
Die wachsende Nachfrage nach Automatisierung und prädiktiver Analyse im Finanzwesen ist eine der deutlichsten Transformationen. Prozesse, die früher Tage dauerten und zahlreiche Personen benötigten, können heute in Sekunden erledigt werden. Ein sehr einfaches Beispiel ist die Eröffnung eines Privatgirokontos. Für junge Menschen heute ist es unvorstellbar, dass man früher stundenlang in der Bank anstehen, auf den Sachbearbeiter warten musste, der zahlreiche Dokumente ausfüllte, ein Passfoto mitbringen und dann noch 15 Tage später zur Filiale zurückkehren musste, um zu erfahren, ob der Prozess genehmigt wurde oder nicht.
In dieser Hinsicht ist die Verbesserung des Kundenerlebnisses einer der Anwendungsfälle, die wir im Alltag am stärksten spüren, wenn wir an die Integration von KI mit Maschinelles Lernen, denken, sei es im Front-End, durch die Automatisierung von Prozessen, die manuelle Aufgaben ersetzt, den Kundenservice verbessert und effiziente Chatbots implementiert, sei es im Backend, Back-End.
, durch die Beschleunigung von Analysen wie Kreditvergabe und -genehmigung. Maschinelles Lernen Ein weiterer Schwerpunkt ist der Einsatz von Deep Learning bei der Bewertung und dem Management von Kreditrisiken, wie in der Partnerschaft zwischen Citi und Feedzai zu sehen. Die Nutzung von Big Data und.
maschinellem Lernen Maschinelles Lernen bei der Prognose von Kundenabwanderung und der Analyse von Vermögenswerten unterstreicht ebenfalls die Vielseitigkeit dieser Technologien. Ohne diese Werkzeuge wären Geschäftsmodelle wie Internetzahlungen unmöglich, da Kartentransaktionen in Sekunden bestätigt werden, wobei Daten global in einem mit KI und ML vernetzten System zirkulieren, um zu verifizieren, dass ein bestimmter Vorgang vom Karteninhaber durchgeführt wird.
Die Transformation durch den Einsatz von KI und Erkenntnisse maschinellem Lernen.
zeigt sich auch deutlich bei der Vorhersage des Aktienmarktes, durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze und Algorithmen zur Schätzung von Schwankungen und Diskrepanzen. Die Implementierung dieser Technologien im Credit-Scoring, veranschaulicht durch Equifax in den USA, unterstreicht die thematisierte Reichweite.
