Künstliche Intelligenz im Finanzwesen
Finanzverwalter setzen maschinelles Lernen im Finanzwesen ein, um ihre Organisationen in einer Vielzahl von Situationen voranzubringen, z. B. in den Bereichen personalisierter Kundenservice, Risikomanagement, Betrugserkennung, Geldwäschebekämpfung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Dies geschieht in allen Bereichen und in allen Segmenten der Finanzdienstleistungen: Kapitalmärkte, Commercial Banking und persönliche Finanzen.
Künstliche Intelligenz kann Routineaufgaben robotisieren, indem sie die Prozessproduktivität steigert, während maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache für Chatbots und Roboter genutzt werden können.
Untersuchungen zufolge vertrauen Top-Manager zunehmend auf die Technik, und in 73 % der Fälle geben sie an, dass sie künstlicher Intelligenz mehr vertrauen als sich selbst. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen kann Banken und Geldinstitute dabei unterstützen, das Kundenerlebnis weiterzuentwickeln, die Kosten zu senken und schließlich die Erträge zu steigern.
Die häufigsten AI-Anwendungsfälle
Personalisierte Kundenerfahrung
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Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Finanzunternehmen relevante Daten über die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden erhalten und ihren Kunden anschließend maßgeschneiderte Nachrichten, Produkte und Angebote unterbreiten.
Kundenbetreuung
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Geräte mit künstlicher Intelligenz ermöglichen es Unternehmen und Arbeitnehmern, große Mengen an Geld und Zeit zu sparen. Die Implementierung von KI-basierten Programmen wie KI-Banking, Chatbots, Software für Gesprächsassistenten, Robo-Advisors und Datenanalysetools kann das Kundenerlebnis insgesamt weiter verbessern.
Aufdeckung von Betrug
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Alternative Bezahlmethoden wie kontaktlose Bezahlsysteme auf Smartphones und In-App-Zahlungen erhöhen das Volumen von Kleinstzahlungen sowohl in Verbindung mit Kredit- oder Debitkarten als auch über Prepaid-Instrumente. Die Bequemlichkeit von Online-Zahlungen erhöht jedoch das Risiko von Betrug in immer größerem Umfang. Glücklicherweise lassen sich betrügerische Aktivitäten dank der Einführung von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Finanz- und Rechnungswesen inzwischen leicht aufdecken.
Projekt-Referenzen
Wie Künstliche Intelligenz bei der Kreditwürdigkeitsprüfung helfen kann Kreditwürdigkeitsprüfung AI
Kategorie
Kernkompetenz LernenKunde
SME-DarlehensgesellschaftPotenzielle Branchen
Finanzen, Banken, VersicherungenIndustrie
Finanzen
Wie künstliche Intelligenz bei der Social Media Analyse helfen kann KI in der Social Media Datenanalyse
Technologie
Kern MLKunde
BankPotenzielle Branchen
Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, BildungIndustrie
Finanzen
Unser Projektansatz
Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet wird.
Tiefe Einblicke in geschäftliche Herausforderungen und unsere KI-Expertise
Anreicherung der Daten
AI Superior hilft bei der Verbesserung der Vorhersagekraft Ihrer Modelle durch die Bereitstellung von Datenanreicherungsdiensten. Es umfasst Module zur Datenanreicherung und Datenfusion, die es ermöglichen, verschiedene heterogene Daten zu sammeln, zu verschmelzen und für Ihre KI-Anwendungen zu optimieren. Dies ermöglicht viele Anwendungsfälle wie z.B.: Erstellung raumbezogener Risikoindizes, um Bezirke und Regionen auf der Karte zu erkunden und demografische Daten, Regierungsstatistiken, öffentliche Informationen und infrastrukturbezogene Erkenntnisse zu nutzen Satellitenbilddaten für die Gefährdungsbeurteilung von Eigentum, z. B. umgestürzte Bäume oder Überschwemmungsvorhersagen, Krisenvorhersagen und andere.
Verhaltensanalyse
Um die Verhaltensmuster Ihrer Kunden und die mit ihnen verbundenen Risiken zu verstehen, bietet AI Superior ein Paket zur Verhaltensanalyse an. Basierend auf ausgefeilten maschinellen Lernmodellen ermöglicht es Ihnen, tiefere Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden zu erhalten, sie auf der Grundlage ihrer Zuordnung zu einer bestimmten Risikogruppe zu segmentieren und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Ein typisches Beispiel für die Anwendung einer solchen Analyse ist ein Fahrstil-Scoring, bei dem das Verhalten eines jeden Fahrers analysiert wird, um Fahrprofile und das damit verbundene Unfallrisiko zu ermitteln. Eine solche Analyse erfordert Telematikdaten, die von einem installierten Sensor oder einem Smartphone stammen. In anderen Szenarien können die Daten auch aus sozialen Medien, IoT-Geräten, Systemprotokollen und anderen Quellen stammen.
Interpretierbarkeit von Entscheidungen durch AI-Modelle
Aufgrund der hohen Anzahl von Variablen und der Komplexität moderner Algorithmen für maschinelles Lernen ist es schwierig, die Schlussfolgerungen und Entscheidungen von Modellen für maschinelles Lernen zu interpretieren. AI Superior kann helfen, dieses Problem zu überwinden. Wir können ein Tool bereitstellen, das eine Erklärung entweder für die gesamte Population oder für einen einzelnen Kunden liefert. Wir arbeiten mit einer breiten Palette von Methoden, um nur einige zu nennen: Neuronale Netze, Gradient Boosting, Random Forest.
Preispolitik und Optimierung der relevanten Geschäftskennzahlen
Sind Sie auf der Suche nach mehr Kunden und bereit, mehr Risiko einzugehen, oder bleiben Sie eher risikoscheu und optimieren die Rentabilität mit anderen Mitteln, z.B. durch eine Erhöhung der Prämie? All diese für Underwriting, Finanzen und Marketing relevanten Fragen können mit Hilfe von Data Science durch Optimierungsalgorithmen beantwortet werden, um die Wirtschaftlichkeit Ihres Unternehmens weiter zu verbessern.
Maschinelles Lernen und Datenaufbereitung für das Underwriting
Praktische Erfahrung und theoretischer Hintergrund ermöglichen es uns, verschiedene Arten von heterogenen Daten in gebrauchsfertige Datensätze für maschinelles Lernen umzuwandeln. Wir perfektionieren die Kunst des Feature-Engineering für Zeitreihendaten, Finanztransaktionen, räumlich-zeitliche Informationen, Verhaltensmuster und vieles mehr. Ein hochwertiges Risikobewertungsmodell ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren im Risikomanagement. Unsere promovierten Datenwissenschaftler im Bereich des maschinellen Lernens sind in der Lage, ein Risikobewertungsmodell zu trainieren und zu validieren, das einen umfassenden Überblick über den Versicherten bietet.