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22. April 2020
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

Wie künstliche Intelligenz die Finanz- und Kryptowährungsbranche verändert

Die digitale Disruption wirkt sich stark auf die Art und Weise aus, wie Unternehmen in unserer heutigen Welt arbeiten, und revolutioniert Branchen wie die Finanzindustrie. Viele Branchen beginnen, auf verschiedene Optionen zuzugreifen und Optionen zu nutzen, die ihnen helfen, angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Technologien mehr Wert zu schaffen und den Umsatz zu steigern. Der Finanzsektor erfährt innovative Veränderungen, und die wichtigste davon ist die zunehmende Bereitstellung kundenorientierter Dienstleistungen.

Die technikbegeisterten Nutzer von Finanzdienstleistungen erwarten von ihren Banken, dass sie mit dem aktuellen Trend Schritt halten. In ihrem Bestreben, ihren Kunden nahtlose Dienstleistungen zu bieten, erweitern die Finanzinstitute ihr Angebot auf Einzelhandel, IT und Telekommunikation. Dies führt zu Mobile Banking, E-Banking und Sofortüberweisungen. Die Banken sind derzeit einer ständigen Bedrohung durch agile Finanztechnologieunternehmen (FinTech) ausgesetzt.

Um an der Spitze zu bleiben und wettbewerbsfähig zu sein, investieren Finanzinstitute in Technologie und strukturieren ihre Dienstleistungen und Geschäftsabläufe um. Diese Verbindung zwischen Finanzinstituten und Technologie, die als "Fintech" bekannt ist, ist ein Begriff, der mit der Innovation der Blockchain und Kryptowährungen entstanden ist. Diese Technologien sind zusammen mit der künstlichen Intelligenz eine der innovativen Technologien, die die Fintech-Branche revolutionieren werden.

Künstliche Intelligenz hat derzeit einen großen Einfluss auf die Finanzbranche. Nahezu alle Finanztechnologieunternehmen nutzen derzeit KI, um den Wert zu steigern, Kosten zu minimieren und Zeit zu sparen.

Die wachsende Zahl von Fintech-Unternehmen, die täglich entstehen, wird die Zukunft neu definieren, und die Anwendungen der KI-Technologie werden die Voraussetzungen dafür schaffen, dass Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern und ihren Umsatz steigern können.

In Zukunft wird Künstliche Intelligenz Finanzunternehmen dabei helfen, ihre Erträge zu steigern, Risiken zu minimieren und ihre Einnahmen zu erhöhen, sei es im Bankwesen, im Handel, bei der Kreditvergabe oder in der Fintech-Branche. 

Vorteile von AI in der Finanzbranche

Maximierung der Ressourcen

Künstliche Intelligenz hilft Finanzdienstleistern dabei, Zeit und Geld zu sparen. KI-Algorithmen werden eingesetzt, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen, den Kundenservice zu verbessern, die Verkaufsleistung vorherzusagen und den Umsatz zu steigern.

KI-Algorithmen und Automatisierung

Durch maschinelles Lernen und Automatisierung hilft KI den Chefs, Aufgaben wie den Abgleich von Datensätzen, Datenanalysen und mehr zu automatisieren. KI wird bald die menschliche Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, durch verfeinerte Technologien ersetzen, da sie in der Lage ist, kontinuierlich zu lernen. KI-Algorithmen sind für Unternehmen von Vorteil, da sie den Zugriff auf große Datenmengen und deren Verarbeitung für nützliche Erkenntnisse wesentlich effektiver machen.

KI kann jetzt nahtlos verschiedene Arten von Daten verwalten, darunter Parameter und Zahlen. Sie kann Analysen durchführen, Daten interpretieren und Texte fast genauso gut schreiben wie Menschen. KI hilft auch bei der Bilderkennung, der Erkennung von Aktivitäten und dem Verstehen von Szenen, was bei der Aufdeckung von Betrug sehr hilfreich sein kann.

Informationsfilterung und Stimmungsanalyse

KI hilft menschlichen Mitarbeitern in der Finanzbranche, effizienter zu arbeiten, indem sie wichtige Informationen aus einer Reihe von Quellen filtert. Reuters News Tracer zum Beispiel nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Tweets zu filtern und aktuelle Nachrichten zu sammeln, bevor sie irgendwo bekannt gegeben werden.

In ähnlicher Weise können Finanzdienstleister KI nutzen, um die Markenstimmung in sozialen Medien und Textdaten zu erkennen, zu analysieren und in nützliche Geschäftsempfehlungen umzuwandeln.

Auswirkungen von KI auf verschiedene vertikale Bereiche der Finanzindustrie

KI und der Bankensektor

KI steigert die Effizienz, liefert Erkenntnisse über Daten und verwaltet Risiken. Chatbots helfen Banken, ihren Kunden einen besseren Service zu bieten, auch wenn sie noch nicht so weit sind, dass sie den Kundensupport ohne menschliches Eingreifen bewältigen können. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache können Chatbots die Anrufe von Agenten abhören und korrekte Antworten in Echtzeit geben.

Branchengrößen wie Wells Fargo setzen Chatbots ein, um den Kundenservice zu verbessern und Zeit und Kosten zu sparen. Viele dieser Chatbots nutzen KI , prädiktive Analytik und kognitive Technologien, um einen personalisierten Kundensupport zu bieten, auf das Finanzportfolio der Kunden, ihre Bankhistorie und ihre Anlageziele zuzugreifen, um den Handel zu automatisieren und Handelsempfehlungen zu geben. Prädiktive Analysetechnologien nutzen den Kundenstamm eines Unternehmens, um Abwanderungsprognosen, erweiterte Umsatzprognosen und Absatzprognosen zu erstellen.

Kognitive Technologie und künstliche Intelligenz (KI) steigern die digitale Präsenz und Effizienz von Banken und helfen ihnen, angesichts der FinTech-Bedrohungen wettbewerbsfähig zu bleiben. Forschungsdaten des National Business Research Institute und von Narrative Science zeigen, dass rund 32 Prozent der Unternehmen in der Finanzbranche derzeit KI-Technologien wie Predictive Analytics, Spracherkennung und mehr nutzen.

Die Zukunft des Bankwesens wird von künstlicher Intelligenz geprägt sein, denn KI ermöglicht eine fortschrittliche Datenanalyse. Dies hilft, Betrug zu verhindern und die Compliance zu verbessern. KI-Algorithmen können jetzt Anti-Geldwäsche-Aktivitäten, die früher Tage dauerten, in wenigen Sekunden durchführen.

Mithilfe von KI können Banken nun große Datensätze in Echtzeit verwalten und analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. KI-Technologien wie KI-Bots, digitale Zahlungsberater und biometrische Betrugserkennungsverfahren helfen den Banken, die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern. Dies führt zu höheren Einnahmen, geringeren Kosten und höheren Gewinnen.

Wie künstliche Intelligenz den Banken hilft, wettbewerbsfähig zu bleiben

Verbesserte Unterstützung des Kundendienstes

Durch frühere Interaktionen mit Kunden lernt die KI die Kunden und ihre Verhaltensweisen besser kennen. Dies hilft der Bank, maßgeschneiderte und integrierte personalisierte Produkte und Dienstleistungen mit sinnvollen intuitiven Interaktionen anzubieten, die zu einer hohen Kundenbindung und starken Beziehungen führen.


Prädiktive Analyse

Künstliche Intelligenz kann durch die Analyse vergangenen Verhaltens zukünftige Trends vorhersagen. So können KI-Banken zukünftige Ergebnisse und Trends vorhersagen. Auf diese Weise hilft KI den Banken bei der Aufdeckung von Betrug, der Bekämpfung von Geldwäsche und der Bereitstellung von Empfehlungen für Kunden.

Durch maschinelles Lernen und Kognition können Banken betrügerische Aktivitäten aufdecken und Millionen sparen. KI kann auch verdächtige Datenmuster aus einem großen Datensatz zur Betrugsprävention erkennen.

Automatisierung des kognitiven Prozesses

KI ermöglicht die Automatisierung einer Vielzahl von großen Datensätzen, die in der Regel sehr kostspielig und fehleranfällig sind, wie z. B. bei der Verwaltung von Forderungen. Dies steigert den ROI, minimiert die Kosten und gewährleistet eine präzise Bearbeitung von Dienstleistungen in Echtzeit. Kognitive Prozessautomatisierung automatisiert im Grunde eine Gruppe von Aufgaben, die sich durch kontinuierliches maschinelles Lernen gegenüber früheren Wiederholungen verbessert.

Präzise interaktive Schnittstellen

Chatbots erkennen die Emotionen und den Kontext einer Chat-Diskussion und liefern eine präzise Antwort. Dies spart den Banken viel Zeit und Geld und erhöht ihre betriebliche Effizienz.

Operative Entscheidungsfindung

KI Kognitive Technologien, die ähnlich wie menschliche Fachleute denken und reagieren können, bieten den Kunden unter Verwendung zugänglicher Daten optimale Lösungen in Echtzeit. Die Dokumentation von Experteninformationen, die in der Wissensdatenbank dieser kognitiven Systeme gespeichert sind, hilft Banken, strategische Entscheidungen zu treffen.

Robotergestützte Automatisierung von Prozessen

Künstliche Intelligenz prüft Prozesse und verbessert sie durch Robotic Process Automation (RPA). Dies ermöglicht die Automatisierung von fast 80 Prozent der sich wiederholenden Arbeitsabläufe. Dadurch haben die Mitarbeiter genügend Zeit, sich auf die Wertschöpfung bei Aufgaben zu konzentrieren, die mehr menschliches Eingreifen erfordern.

KI kann Banken auch dabei helfen, Kunden, die die Bank verlassen wollen, leicht zu erkennen. KI hilft Banken, aus unstrukturierten Daten und über Datenbanken hinweg einfach und nahtlos nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, als wenn sie eine Legion menschlicher Analysten einsetzen würden.

Wie Algorithmen der Künstlichen Intelligenz den Handel verbessern

KI kann bei der Verwaltung und Erweiterung von Handelsregeln und bei Handelsentscheidungen helfen. Sie kann bei der Verarbeitung von Daten und bei der Erstellung von Algorithmen helfen, die Handelsregeln verwalten. Wertpapierfirmen implementieren Handelsalgorithmen unter Verwendung von Stimmungen und Erkenntnissen aus sozialen Medien und anderen öffentlichen Informationsquellen.

Das in Hongkong ansässige Unternehmen Aidya beispielsweise nutzt Algorithmen, um den Handel zu automatisieren. Einige Handelsunternehmen wie Nomura Securities aus Japan setzen KI-Robo-Trader ein, um Hochfrequenzhandel zur Gewinnsteigerung zu betreiben.

Künstliche Intelligenz und die Investmentbranche

In der Investmentbranche werden B2C-Robo-Advisors eingesetzt, um das Portfoliomanagement und die von Menschen getroffenen Umschichtungsentscheidungen zu unterstützen. Sie bieten Anlageberatung, indem sie eine Analyse des individuellen Portfolios, der Risikotoleranz und früherer Anlageentscheidungen vornehmen.

So bietet die intelligente Datenbank von Kensho globalen Händlern Informationen über Markttrends. ForwardLane bietet Finanzberatern mithilfe der KI von IBMs Watson eine maßgeschneiderte Anlageberatung und ein quantitatives Modell, zu dem bisher nur wohlhabende Kunden Zugang hatten.

Künstliche Intelligenz und die Kreditvergabebranche

Kreditentscheider nutzen künstliche Intelligenz bei der Vergabe von Krediten, um eine schnellere und präzisere Risikobewertung zu erreichen. FICO zum Beispiel nutzt KI, um Kreditrisikomodelle zu erstellen. KI kann Kreditgebern auch dabei helfen, ausstehende Forderungen einzutreiben.

KI hilft Banken bei der Einhaltung von Vorschriften und der Aufdeckung von Betrug. Amelia von IPSoft beispielsweise nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um rechtliche und regulatorische Texte zu untersuchen und die Einhaltung von Vorschriften zu überprüfen.

KI und Datendienste

Künstliche Intelligenz hilft Finanzunternehmen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, den Umsatz zu erhöhen und mehr Einkommen zu erzielen, indem sie die Genauigkeit des Handels und die Verfahren der Vermögensverwaltung verbessert.

Künstliche Intelligenz kann in den verschiedenen vertikalen Bereichen der Finanzbranche eingesetzt werden und ist bereit, die Branche zu verändern und zu revolutionieren. Mithilfe von KI können Unternehmen Stimmungen von Marken erkennen und analysieren und Einblicke in Investitionen gewähren. KI führt auch zu effizienteren Bankdienstleistungen und hilft dabei, Risiken zu minimieren und Betrug zu erkennen.
Künstliche Intelligenz, Blockchain- und Kryptowährungstechnologien revolutionieren die Finanzbranche und wirken sich auf den Betrieb von Banken aus.

Kryptowährungen als Zahlungsmittel oder Finanzierungsquelle bedrohen die traditionellen Bankgeschäfte und verändern sie. Die Banken gehen Partnerschaften mit Fintech-Unternehmen ein, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten, indem sie schnelle Transaktionen zu geringeren Kosten anbieten. Datenimplementierung, die früher unmöglich war, kann jetzt durch künstliche Intelligenz leicht genutzt werden.

Diese Technologien tragen nicht nur dazu bei, die Geschwindigkeit von Transaktionen zu erhöhen und Sicherheitsrisiken zu verringern, sondern können Finanzunternehmen auch bei der Entwicklung von Blockchain-Smart Contracts unterstützen, die digitale Transaktionen mit Kryptowährungen zusätzlich verbessern.

Das Top-Finanzunternehmen JPMorgan hat im vergangenen Jahr seine Absicht erklärt, den Krypto-Coin des Unternehmens (JPM) zu lancieren, um sofortige Überweisungen auf der Blockchain zu erleichtern.

In Zukunft wird KI nicht nur die Finanzinstitute durch die Automatisierung ihrer versierten Mitarbeiter stärken, sondern auch Automatisierungsverfahren so intelligent machen, dass sie Cyberrisiken und FinTech-Wettbewerbe eindämmen können.

KI wird es den Banken ermöglichen, menschliche und maschinelle Kapazitäten zu maximieren, um die Kosten- und Betriebseffizienz zu beeinflussen und maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten. Viele Branchenführer haben durch die Implementierung von KI-Technologien und fortgeschrittener Datenanalyse mit Hilfe von KI mit der gebotenen Sorgfalt gehandelt und reiche Früchte geerntet. Finanzdienstleister müssen Data-Science-Dienste nutzen, um die Vorteile der fortgeschrittenen KI-Analytik und Automatisierung zu maximieren.

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