Der Finanzmarkt befindet sich in ständigem Wandel, und Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer bedeutendere Rolle. Mit dem Fortschreiten der Technologien suchen Finanzinstitute nach Wegen, sich anzupassen und zu innovieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Laut einer aktuellen globalen Studie von McKinsey verwenden etwa ein Drittel der großen und mittleren Unternehmen bereits KI in ihren täglichen Abläufen. Darüber hinaus werden 40 % von ihnen ihre Investitionen in diese Innovation erhöhen, hauptsächlich aufgrund der exponentiellen Fortschritte im Bereich der Generativen KI.
KI bietet eine Reihe von Lösungen, die von der Analyse großer Datenmengen bis hin zur Automatisierung komplexer Prozesse reichen und die operative Effizienz steigern. Mit der Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern, tragen KI-Systeme dazu bei, die Art und Weise zu verändern, wie Finanzdienstleistungen angeboten und verwaltet werden.
Der Einsatz von KI auf dem Finanzmarkt beschränkt sich nicht nur auf die Automatisierung von Aufgaben. Sie wird auch genutzt, um die Kundenerfahrung zu verbessern, Markttrends vorherzusagen, Betrug zu erkennen und Risiken effektiver zu verwalten. Die Optimierungen ziehen die Aufmerksamkeit der Investoren auf dem Markt auf sich – Gartner prognostiziert bereits einen Anstieg bei den Übernahmen von KI-basierten Unternehmen sowie den Einsatz der Technologie zur Verbesserung von Prozessen, wie in den Trends bei Fusionen und Übernahmen angegeben.
Der Spezialist Thiago Oliveira, CEO und Gründer von Monest – einem Unternehmen für Asset Recovery durch Forderungsmanagement mittels künstlicher Intelligenz – erklärt, dass die Technologie heute von den Unternehmen sehr gut angenommen wird und gute Ergebnisse in den Anwendungen erzielt. Dies bringt dem Markt eine Vielzahl von Möglichkeiten für neue Geschäftsmodelle und Produktentwicklungen. Heute werden Unternehmen bei allem, was sie in Erwägung ziehen, darüber nachdenken, wie sie KI nutzen können, um den Prozess zu verbessern und eine bessere Erfahrung für den Nutzer zu bieten, betont er.
Das ist auf dem Finanzmarkt nicht anders. Der Sektor wird immer dynamischer und reaktionsfähiger auf Veränderungen, was es den Unternehmen ermöglicht, sich schnell an neue Chancen und Herausforderungen anzupassen, wie z.B. operative Effizienz durch Optimierung interner Prozesse, präzise Entscheidungsfindung, Zugänglichkeit und Komfort für die Kunden, Innovation und Entwicklung neuer Produkte, Cybersicherheit sowie Kostensenkung und Risikominimierung durch Betrug.
Zu den für den Finanzmarkt identifizierten KI-Trends zählen:
- Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)
Die RPA wird zunehmend eingesetzt, um routinemäßige und repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. die Verarbeitung von Transaktionen, die Überprüfung der Einhaltung von Vorschriften und das Kontomanagement. Diese Automatisierung erhöht nicht nur die operative Effizienz, sondern reduziert auch die Kosten und minimiert menschliche Fehler, sodass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aktivitäten konzentrieren können.
- Big Data-Analyse und maschinelles Lernen
Die Analyse großer Datenmengen mit maschinellen Lerntechniken hilft Finanzinstituten, tiefere Einblicke in Kundenverhalten, Markttrends und potenzielle Risiken zu gewinnen. Dies ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung und genauere Anlagestrategien. Fortschrittliche prädiktive Modelle werden eingesetzt, um Marktbewegungen vorherzusagen, Betrugsmuster zu erkennen und Produktangebote zu personalisieren.
- Virtuelle Assistenten und Chatbots
Virtuelle Assistenten und KI-basierte Chatbots werden zu einem wesentlichen Bestandteil des Kundenservice im Finanzsektor. Sie können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten, personalisierte Unterstützung bieten und einfache Transaktionen durchführen, wodurch die Kundenerfahrung verbessert und die Arbeitsbelastung der menschlichen Mitarbeiter reduziert wird.
- Risikomanagement und Betrugserkennung
KI wird eingesetzt, um die Risikomanagementsysteme und Betrugserkennung zu verbessern. Machine-Learning-Algorithmen können große Datenmengen in Echtzeit analysieren, um verdächtige Aktivitäten und Anomalien zu erkennen, die von herkömmlichen Methoden übersehen werden könnten. Dies ermöglicht eine schnellere und effektivere Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen.
- Algorithmischer Handel
Der algorithmische Handel, oder automatisierter Handel, verwendet KI-Algorithmen, um im Finanzmarkt basierend auf vordefinierten Parametern und Echtzeitdatenanalysen Handelsentscheidungen zu treffen. Diese Algorithmen können in Bruchteilen einer Sekunde auf Marktveränderungen reagieren und Handelsmöglichkeiten nutzen, die für menschliche Händler unmöglich wären, zu erkennen und mit derselben Geschwindigkeit auszuführen.
Für Unternehmen, die KI-Anwendungen in ihren Prozessen einführen möchten, ist es notwendig, einen strategischen und gut durchdachten Ansatz zu verfolgen, beginnend mit der Identifizierung geeigneter Prozesse für die Automatisierung, der Auswahl sicherer Werkzeuge und der Entwicklung robuster KI-Modelle für prädiktive Analysen und Betrugserkennung.
Der Spezialist Thiago Oliveira erklärt außerdem, dass die Integration dieser Technologien in bestehende Systeme und die kontinuierliche Überwachung ihrer Leistung nicht nur die operative Effizienz gewährleisten, sondern auch eine fundiertere Entscheidungsfindung und eine verbesserte Kundenerfahrung durch automatisierte und personalisierte Interaktionen ermöglichen. Es ist sicher, dass die KI die Zukunft bestimmt. Es bleibt abzuwarten, welche Unternehmen diese Welle der Innovationsmöglichkeit nutzen werden. Wer sich nicht anpasst, wird in diesem technologischen Rennen sicherlich zurückbleiben, schließt er ab.
