In den letzten Jahren hat sich die Technologie der künstlichen Intelligenz rasant weiterentwickelt und alle Lebensbereiche tiefgreifend verändert, und die Bankenbranche bildet da keine Ausnahme. Der Herausgeber von Downcodes erklärt Ihnen, wie künstliche Intelligenz die Bankenbranche umgestaltet, sowie die Praktiken und Herausforderungen von KI-Anwendungen in Banken auf der ganzen Welt. Von Umsatzwachstumsprognosen bis hin zu konkreten Anwendungsfällen präsentieren wir Ihnen ein anschauliches Bild der durch KI vorangetriebenen Transformation der Bankenbranche.
Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) steht die Bankenbranche in den letzten Jahren vor beispiellosen Transformationsmöglichkeiten. Im neuesten Bericht des McKinsey Global Institute heißt es, dass generative künstliche Intelligenz (GenAI) den jährlichen Umsatz der globalen Bankenbranche voraussichtlich um 200 bis 340 Milliarden US-Dollar steigern wird, was einer Steigerung von 2,8 % bis 4,7 % des Branchenumsatzes entspricht. Der Haupttreiber dieses Wachstums waren erhebliche Produktivitätssteigerungen.
Hinweis zur Bildquelle: Das Bild wird von AI und dem Bildautorisierungsdienstleister Midjourney generiert
In Indien machen KI-Anwendungen im Bankwesen rasante Fortschritte. Im Jahr 2023 veröffentlichte Accenture eine Studie, die das enorme Potenzial von KI zur Verbesserung der Kundenserviceeffizienz und des Transaktionsvolumens hervorhebt. Bereits 2017 brachte die DFC Bank einen Chatbot namens Eva auf den Markt, der Indiens erste KI-basierte Kundenassistentin ist. Eva kann Millionen von Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten und so die Servicefähigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit der Bank deutlich verbessern.
Im Jahr 2020 baute die ICICI Bank ihr Feld weiter aus und brachte iPal auf den Markt, einen in Amazon Alexa und Google Assistant integrierten Chatbot, der es Benutzern ermöglicht, einfache Bankgeschäfte über Sprachbefehle durchzuführen. Obwohl der Dienst im Jahr 2021 eingestellt wurde, erregte sein innovativer Geist immer noch Aufmerksamkeit . Kürzlich kündigte die State Bank of China (SBI) außerdem eine KI-gesteuerte Strategie an, die darauf abzielt, die politischen Entscheidungsfähigkeiten und die betriebliche Effizienz durch den Aufbau fortschrittlicher Data Warehouses und Data Lakes zu verbessern. SBI plant außerdem die Zusammenarbeit mit Fintech-Unternehmen und Nichtbanken-Finanzunternehmen (NBFCs), um Innovationen bei der gemeinsamen Kreditvergabe voranzutreiben.
International kooperiert die Deutsche Bank mit Google Cloud und Nvidia, um ihre KI-Strategie aktiv voranzutreiben. Im Jahr 2023 startete die Bank einen bankweiten Plan zur Einführung mehrerer Anwendungen, darunter KI-Chatbots und Datenanalysetools, um ihre Wettbewerbsfähigkeit im KI-Bereich zu verbessern.
Mit der Anwendung der KI-Technologie sind Sicherheitsprobleme jedoch immer wichtiger geworden. Krolls Umfrage zeigt, dass 67 % der Führungskräfte mit einem Anstieg der Finanzkriminalität rechnen und 57 % glauben, dass Drittvermittler einen Risikofaktor darstellen. Jedes Jahr werden weltweit etwa 2 Billionen US-Dollar gewaschen, und Banken setzen zunehmend auf KI-Technologie, um dieser Herausforderung zu begegnen. Nehmen wir als Beispiel HSBC. Die Bank hat mit Gu Yun zusammengearbeitet, um ihre Fähigkeiten zur Bekämpfung der Geldwäsche (AML) durch KI zu verbessern, um verdächtige Transaktionen effektiver zu identifizieren und Fehlalarme zu reduzieren.
Darüber hinaus bietet die von Infosys Finacle eingeführte AI Suite Bank leistungsstarke Tools zur schnellen Integration von KI, um die Effizienz digitaler Abläufe zu verbessern. Und Axis baut sein Team weiter aus, um weiter in den Bereich KI zu investieren.
Alles in allem verändert künstliche Intelligenz das Gesicht der Bankenbranche grundlegend und bringt sowohl Chancen als auch Herausforderungen mit sich. Banken setzen die KI-Technologie aktiv ein, müssen aber auch auf Sicherheitsaspekte achten und die Vor- und Nachteile sorgfältig abwägen, um im KI-Zeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben. Zukünftig wird der Einsatz künstlicher Intelligenz im Bankensektor umfangreicher und tiefgreifender sein, was unsere kontinuierliche Aufmerksamkeit verdient.