Künstliche Intelligenz im Finanzwesen

Grafik zu KI im Finanzwesen

Insgesamt setzen Finanzverwalter maschinelles Lernen im Finanzwesen ein, um ihre Organisationen in einer Vielzahl von Situationen voranzubringen, z. B. bei personalisiertem 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 und maschinelles Lernen, Deep Learning, prädiktive Analysen und die Verarbeitung natürlicher Sprache für stärkere Highlights wie Chatbots und Roboter einsetzt.

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 Einnahmen zu steigern.

Die häufigsten AI-Anwendungsfälle

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Personalisierung des Kundenerlebnisses

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    Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Geldinstitute aussagekräftigere Daten über die Kundenloyalität erhalten und so das Kundenerlebnis individuell gestalten.

Kundenbetreuung

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    Geräte mit künstlicher Intelligenz ermöglichen es Unternehmen und Arbeitnehmern, große Mengen an Geld und Zeit zu sparen. Der Einsatz von KI-basierten Programmen, wie z.B. KI-Banking, Chatbots, Software für Gesprächsassistenten, Robo-Advisors und Datenanalysetools, trägt zusätzlich dazu bei, das Kundenerlebnis international weiterzuentwickeln.

Aufdeckung von Betrug

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    Alternative Zahlungsmethoden 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 das Risiko von Betrug in immer größerem Umfang. Glücklicherweise lassen sich Betrugsfälle heute dank künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens mühelos aufdecken, und das alles dank der KI in den Bereichen Buchhaltung und Finanzen.

Projekt-Referenzen

Kredit-Scoring-geschnitten

Wie Künstliche Intelligenz bei der Kreditwürdigkeitsprüfung helfen kann Kreditwürdigkeitsprüfung AI

Gruppe 1277

Kategorie

Kernkompetenz Lernen

Kunde

SME-Darlehensgesellschaft

Potenzielle Branchen

Finanzen, Banken, Versicherungen

Industrie

Finanzen
Gruppe 3679

Wie künstliche Intelligenz bei der Social Media Analyse helfen kann KI in der Social Media Datenanalyse

Gruppe 1277

Technologie

Kern ML

Kunde

Bank

Potenzielle Branchen

Einzelhandel, Telekommunikation, Versicherungen, Bildung

Industrie

Finanzen
Grafik zum Lebenszyklus von AI-Projekten

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