Die Zukunft der KI im Finanzdienstleistungssektor

Da KI weiterhin voranschreitet und die Akzeptanz sich beschleunigt, werden ganze Branchen und Geschäftsmodelle in den nächsten zehn Jahren erheblich verändert. Es gibt viele dynamische Faktoren im Spiel, wobei die Fähigkeiten der KI die Flexibilität vieler Organisationen übertreffen. Besonders bei vielen Finanzinstituten, die ihre veraltete Kerninfrastruktur durch Cloud-Migration modernisieren, ist dies deutlich sichtbar.

Natürlich ist der erste Schritt für die meisten Finanzinstitute die Entwicklung von KI-Anwendungsfällen, die nahezu vollständig von Altsystemen abstrahieren, wie z.B. Kundenservice-Chatbots. Wenn wir uns ansehen, wie das Contact Center funktioniert, ist dies ein offensichtlicher Ausgangspunkt. Kunden besuchen eine Website, rufen eine Supportnummer an oder senden E-Mails, wenn sie ein Problem melden möchten. Diese Interaktionen können vollständig durch Cloud-Lösungen geleitet werden, wobei APIs sie mit den relevanten internen Datenbanken verbinden, wie z.B. Customer Relationship Management (CRM)-Systemen.

Während das Contact Center der am leichtesten umsetzbare KI-Anwendungsfall für Finanzdienstleister ist, gibt es weitere schnelle Erfolge, die es den Mitarbeitenden ermöglichen, sich auf wertschöpfendere Aufgaben zu konzentrieren, insbesondere wenn Organisationen ihr KI-Verständnis und ihre Nutzung ausbauen.

Schnelle Erfolge für Kunden und Mitarbeitende

Da so viele Dienste und Anwendungen über die Cloud bereitgestellt werden, können auch Kunden von KI-gesteuerten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen profitieren. Viele Finanzprodukte verfügen heute über integrierte KI-Assistenten, die den Kunden durch die Interaktion in natürlicher Sprache einen verbesserten Zugang ermöglichen. Dies führt zu deutlichen Verbesserungen bei der Benutzeroberfläche (UI) sowie bei der Nutzererfahrung (UX).

Ebenso können diese Assistenten interne Arbeitsabläufe verbessern, indem Bankfachkräfte Informationen suchen, entdecken, extrahieren und zusammenfassen können. Sie ermöglichen auch die Erstellung völlig neuer Inhalte, wie z.B. Berichte, aus bestehenden Daten. Dadurch werden Mitarbeitende in allen Geschäftsbereichen datengetriebener, und Arbeitsprozesse werden durch Erkenntnisse verbessert, die ohne KI-Tools kaum erreichbar wären.

Nehmen wir das Beispiel Zahlungen. Banken und Zahlungsanbieter verarbeiten große Mengen komplexer Zahlungsdaten, weshalb die Analyse dieser Daten und das Abrufen von Erkenntnissen in natürlicher Sprache äußerst nützlich sind.

Ein weiteres Beispiel ist die Schulung in komplexen Bereichen wie Trade Finance. Dieser Sektor steht vor einem erheblichen Fachkräftemangel, da erfahrene Mitarbeitende in den Ruhestand gehen oder in andere Rollen wechseln. Mit internen KI-Assistenten können neue Teammitglieder viel schneller eingearbeitet werden, da sie selbstständig Anfragen zu Prozessen und Arbeitsabläufen über promptbasierte Unterstützung stellen. Dadurch müssen Bankmitarbeitende nicht mehr umfangreiche Dokumentationen durchforsten, um die benötigten Antworten zu finden.

Für technisch versierte Teams, wie Entwickler, bieten KI-Tools enorme Vorteile. Code-Vervollständigungsassistenten steigern die Geschwindigkeit der Entwickler und beschleunigen den Softwareentwicklungszyklus, was zu einer schnellen Bereitstellung neuer Updates und Funktionen für Kunden führt. Natürlich sind nicht alle Mitarbeitenden in einer Organisation so versiert im Umgang mit KI-Tools wie technische Teams, aber hier müssen Führungskräfte in Finanzinstituten maßgeschneiderte Weiterbildungspläne für verschiedene Geschäftsbereiche und Teams vorantreiben.

Wichtige Investitionen für Finanzdienstleistungsorganisationen

Die bedeutendsten Effizienzgewinne durch KI im Finanzdienstleistungssektor beziehen sich auf die Automatisierung zeitaufwändiger, geringwertiger Tätigkeiten für Fachkräfte in allen Bereichen und Funktionen. Generative KI ist die treibende Kraft hinter vielen der jüngsten Entwicklungen und Anwendungsfälle, die von Transkription über Übersetzung bis hin zur Digitalisierung papierbasierter Dokumente reichen. Für Kreditvergabeteams ist es beispielsweise revolutionär, große Mengen komplexer Kreditdokumente digitalisieren, abfragen und verwalten zu können, um sicherzustellen, dass nachgelagerte Anwendungen von diesen Daten profitieren.

Mit dem Aufkommen neuer Technologien und fortschrittlicher Fähigkeiten profitieren auch bestehende Investitionen. Das Aufkommen von KI-Agenten eröffnet beispielsweise neue Innovationswege, da diese in generative KI-Tools integriert werden können. Durch KI-gestützte Chatbots, die mit Agenten verbessert wurden, können fortschrittliche Wissens- und Datensuchen sowie -entdeckungen durchgeführt werden, indem sie sich mit verschiedenen LLMs (Large Language Models) und genehmigten externen Quellen verbinden.

Neue Protokolle, die es Agenten und LLMs ermöglichen, miteinander zu kommunizieren, erweitern ebenfalls die Möglichkeiten der KI. Die beiden wichtigsten Protokolle sind Agent-to-Agent (A2A) und Model Context Protocols (MCP). Wie der Name schon sagt, ermöglichen A2A-Protokolle den autonomen Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Agenten, was die Entstehung umfangreicherer und dynamischer KI-Systeme fördert. MCP ist ein Rahmenwerk, das LLMs den Zugriff auf andere Tools und Systeme wie APIs, externe Datenbanken und Agenten erlaubt.

Mit Blick auf die Entwicklung vollständig agentischer Systeme ist die Investition in diese Protokolle für Finanzdienstleister unerlässlich. Durch die sichere und neue Kommunikationswege zwischen KI-Agenten, APIs und externen Datenquellen wird Innovation und Zusammenarbeit im KI-Bereich erheblich beschleunigt.

Es ist eine spannende Zeit für den Finanzsektor, da KI beeindruckende Produktivitätssteigerungen für interne Anwendungsfälle liefert und Produkte sowie Dienstleistungen im gesamten Ökosystem verbessert – von Kreditvergabe bis Kapitalmärkte.

Alle Bereiche des Finanzwesens sind reich an Daten, und Daten sind der Treibstoff, der KI antreibt. Deshalb erleben wir derzeit einen Anstieg der Zahl von Fintech- und Technologietreibern, die sich auf KI-Angebote spezialisieren und Finanzdienstleistungen mit fortschrittlicher Technologie verbessern. Die größte Hürde für die Branche ist die veraltete Technologie, doch die Zusammenarbeit mit diesen Partnern und die Nutzung von Cloud-Diensten erhöhen die Flexibilität und stellen sicher, dass Finanzdienstleister das volle Potenzial der KI ausschöpfen können.