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Mit KI im Finanzdienstleistungsbereich große Herausforderungen lösen

Geschrieben von: Chad Davis, Sr. Marketingmanager für Branchenlösungen

Der Finanzdienstleistungssektor erfährt durch die Einbindung Künstliche Intelligenz (KI) einen tiefgreifenden Wandel. Laut dem Bericht „State of Application Strategy“ von F5: Ausgabe zu Finanzdienstleistungen, über 80 % der Organisationen dieses Sektors haben KI bereits in ihre Systeme integriert. Angesichts des Potenzials der KI ist diese umfassende Einführung nicht überraschend. Auf die Frage, wie wertvoll die Implementierung bestimmter KI-Anwendungsfälle für ihr Institut wäre, antworteten die Teilnehmer der Google Cloud Gen AI Benchmarking Study mit 72 % oder mehr (entweder äußerst wertvoll oder ziemlich wertvoll) auf die folgenden Anwendungsfälle: verbesserte virtuelle Assistenten (80 %), Suche nach Finanzdokumenten (78 %), personalisierte Empfehlungen (76 %) und Kapitalmarktanalysen (72 %).

In diesem Artikel werden die wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Finanzdienstleistungssektor untersucht, die Bedeutung grundlegender KI-Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) erläutert und erläutert, wie durch die Implementierung geeigneter Lösungen einige der größten Herausforderungen im Zusammenhang mit KI im Finanzsektor bewältigt werden können.

Führende KI-Anwendungsfälle in der Finanzdienstleistungsbranche

  • Verbesserte Erfahrungen für Kontoinhaber: KI kann das Benutzererlebnis durch optimiertes Abrufen relevanter Informationen und eine bessere kontextbezogene Personalisierung des Kontoinhabers erheblich bereichern. Beispielsweise kann KI während eines Live-Anrufs mit einem Callcenter-Agenten sofort die Kundenhistorie und Informationen zum Wallet-Share abrufen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Chatbots und virtuelle Assistenten so anzuleiten, dass sie die relevantesten und hilfreichsten Informationen liefern, darunter auch Antworten, die je nach Szenario höchstwahrscheinlich zu Upselling oder Cross-Selling führen. Sehen Sie hier, wie Morgan Stanley KI nutzt, um die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung zu verbessern.
  • Betrugserkennung: KI verbessert die Betrugserkennungsrate und begrenzt durch Echtzeitüberwachung und Anomalieerkennung die Anzahl falscher Positivmeldungen. Suchen Sie nach KI-gestützten Lösungen, die sich schneller anpassen können, als Kriminelle umrüsten können, und die durch auf Verhaltensanalysen basierende Algorithmen für maschinelles Lernen gestärkt werden.
  • Risikomanagement und Compliance: KI kann möglicherweise einen wichtigen Beitrag zum Risikomanagement leisten und Unternehmen dabei helfen, die Einhaltung der neuesten gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Modelle können Unternehmen beispielsweise Markttrends vorhersagen und die Kreditwürdigkeit genauer beurteilen – und das alles unter Einhaltung der Compliance.
  • Betriebseffizienz: KI steigert die betriebliche Effizienz durch die Automatisierung von Routineaufgaben und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften. Laut MIT Technology Review könnte die Implementierung generativer KI in der gesamten Finanzdienstleistungsbranche zu jährlichen Kosteneinsparungen von 340 Milliarden US-Dollar führen. Unternehmen, die KI nutzen, berichten von einer Steigerung der Kundenzufriedenheit, der Produktivität und des Marktanteils um 18 % und erzielen für jeden ausgegebenen Dollar eine durchschnittliche Rendite von 3,50 US-Dollar.

Die Bedeutung wichtiger KI-Technologien wie RAG im Finanzdienstleistungssektor

Da Institutionen zunehmend KI einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Betrugserkennung zu verbessern, das Risikomanagement zu optimieren und die Betriebseffizienz zu steigern, ist der Einsatz der richtigen fortschrittlichen KI-Techniken und -Technologien von entscheidender Bedeutung. Eine solche Technik ist RAG.

RAG kombiniert die Stärken der Informationsbeschaffung und der natürlichen Sprachgenerierung, um genauere und kontextrelevantere Ergebnisse zu erzielen. Im Wesentlichen werden dabei tiefgreifendes geistiges Eigentum oder private Daten von Unternehmen verwendet und mit der Leistungsfähigkeit generativer KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI kombiniert. Dabei werden relevante Dokumente oder Informationen aus mehreren Datenbanken (die sich häufig in verteilten Umgebungen befinden) abgerufen und verwendet, um schnell zusammenhängende Antworten zu generieren.

Mit KI in Finanzdienstleistungen spielt RAG eine zentrale Rolle bei der Verbesserung verschiedener KI-gesteuerter Anwendungsfälle. In unserem vorherigen Beispiel, wie KI das Erlebnis des Kontoinhabers verbessern kann, verbessert RAG beispielsweise die Genauigkeit und den Kontext der Antworten. Ein Kundenservice Chatbot kann mit RAG Informationen aus internen Unternehmensquellen wie Kontodetails und Transaktionsverlauf abrufen, um präzise und personalisierte Antworten zu geben und so das Kundenerlebnis zu verbessern.

Darüber hinaus kann RAG durch die Automatisierung des Abrufs und der Verarbeitung relevanterer Dokumente und Daten zur Rationalisierung der Betriebsabläufe und zur Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften beitragen.

Trotz seiner Vorteile bringt RAG jedoch auch Herausforderungen mit sich, die sich üblicherweise aus der Abhängigkeit von Workloads ergeben, die sich über unterschiedliche Infrastrukturtechnologien und -umgebungen erstrecken.

RAG-Herausforderungen mit effektiven KI-Lösungen meistern

Zu den wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit RAG bei Finanzdienstleistungen zählen Leistungsverzögerungen, Datensicherheit und die Möglichkeit von Compliance-Verstößen. Wenn diese Herausforderungen nicht angemessen angegangen werden, können sie die Betriebsabläufe und das KI-Potenzial eines Finanzdienstleistungsunternehmens erheblich beeinträchtigen. Durch die Partnerschaft mit dem richtigen Lösungsanbieter können Sie diese Herausforderungen wirksam bewältigen, indem Sie:

  • Minimieren von Leistungsverzögerungen durch verbesserten Lastausgleich: RAG-Prozesse beinhalten umfangreiche Datenabruf- und -generierungsaufgaben, die zu einem hohen Datenverkehr führen können. Ideal wäre eine Lastausgleichslösung , die die Verkehrsverteilung auf Servern und verteilten Umgebungen effizient verwaltet, optimale Leistung gewährleistet und Latenzen minimiert, um so die Reaktionsfähigkeit von KI-Systemen aufrechtzuerhalten.
  • Reduzierung der Offenlegung vertraulicher Daten durch verbesserte Application : RAG-Systeme verarbeiten vertrauliche finanzielle und persönliche Daten und sind daher das Hauptziel von Cyberangriffen. Eine API-Sicherheitslösung oder ein AI-Gateway -Produkt kann vor Bedrohungen und Schwachstellen schützen und die Integrität und Vertraulichkeit der in KI-Prozessen verwendeten Daten gewährleisten.
  • Optimieren Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und reduzieren Sie anschließende Bußgelder und Nachbesserungsmaßnahmen durch verbesserte Compliance- und Berichtsfunktionen: Finanzdienstleistungsinstitute müssen strenge regulatorische Anforderungen einhalten. Eine Protokollierungs- und Analyselösung, die detaillierte Protokolle der KI-Aktivitäten, einschließlich Datenzugriff, -verarbeitung und -ausgabe, erfassen kann, kann für Finanzdienstleister von entscheidender Bedeutung sein , um ihren Compliance-Audit-Prozess zu optimieren . Dieser Detaillierungsgrad ist für den Nachweis der Einhaltung gesetzlicher Standards von entscheidender Bedeutung, da er eine klare Prüfspur der KI-Vorgänge bietet. Die Protokollierungs- und Analysefunktionen der fortschrittlichsten Lösungen auf dem Markt verfügen mittlerweile über integrierte KI, um die Zusammenfassung von Protokollen zu erleichtern .

KI-Risiken mindern und auf Erfolg ausrichten

Die Auswirkungen der KI auf Finanzdienstleistungen können nicht hoch genug eingeschätzt werden. Es hat das Potenzial, das Erlebnis der Kontoinhaber zu revolutionieren, die Betrugserkennung zu verbessern, das Risikomanagement zu optimieren und die Betriebseffizienz und Compliance zu optimieren. Die Rolle kritischer KI-Technologien wie RAG bei der Erweiterung dieser Fähigkeiten macht einen großen Teil dieses Potenzials aus, bringt aber auch neue Herausforderungen mit sich, die berücksichtigt werden müssen.

Die Verfügbarkeit geeigneter Lösungen kann bei der Bewältigung der mit RAG verbundenen Herausforderungen eine entscheidende Rolle spielen. Erfahren Sie mehr darüber, warum moderne KI-Apps die modernsten Lösungen erfordern.