7 Wege, wie KI die Fintech-Branche transformiert

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz könnten die Zukunft von allem im Fintech-Sektor sein. Im Allgemeinen verbessert die Integration von KI die Ergebnisse, da die Technologie Methoden anwendet, die von allgemeinen Aspekten der menschlichen Intelligenz abgeleitet sind, aber über das menschliche Maß hinausgehen. In diesem Zusammenhang stärkt KI die Geschäftsprozesse, indem sie ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse ermöglicht.

Tech-Trends, die den Fintech-Sektor im Jahr 2021 prägen

Der Einsatz von Technologie in diesem Sektor hat das Bankgeschäft wesentlich erleichtert. Die Menschen können nun wichtige bankbezogene Aufgaben online erledigen, hauptsächlich von jedem Gerät aus, das über eine Internetverbindung verfügt. Wie in einer der Studien von Financial Express festgestellt wurde, folgt die Fintech-Branche der sich ständig weiterentwickelnden Technologie.

Einige Technologietrends, die die Branche im Jahr 2021 und darüber hinaus prägen werden, sind:

• Robotic Process Automation (RPA), wobei fortschrittliche Technologie und Roboter Aufgaben übernehmen werden, die bisher von Menschen ausgeführt wurden.
• Integration von Blockchain, um die Transparenz bei Finanztransaktionen zu erhöhen.
• KI und ML. Der Sektor wird stark von Maschinellem Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz (KI) geprägt sein.
• Einführung von biometrischen Sicherheitssystemen, die es Menschen ermöglichen, die meisten Bankaufgaben aus der Ferne zu erledigen.

Wie KI die Fintech-Branche transformiert

Fintech gehört zu den Sektoren, die trotz der wirtschaftlichen Verwerfungen durch COVID-19 immer stärker werden. Mehr als je zuvor passt sich der Finanzsektor durch den Einsatz modernster HiTech, vor allem durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, an die neue Realität an.

Der Einsatz von KI hat die Arbeitsweise des Finanzsektors grundlegend neu definiert. Wie in einem Artikel von Fintech News erwähnt, werden die meisten finanziellen Aktivitäten nun über Apps abgewickelt, was den Kunden große Möglichkeiten eröffnet.

Hier sind 7 Arten, wie KI die Fintech-Branche verändert:

1. Analyse der Kreditwürdigkeit des Kunden

KI wird eingesetzt, um Kreditkonten, Geldkonten und Anlagekonten zur allgemeinen finanziellen Gesundheit des Kunden zu untersuchen. Sie hilft den Banken, mit Veränderungen in Echtzeit Schritt zu halten, da KI auf der Grundlage aller neu eingehenden Kundendaten maßgeschneiderte Empfehlungen erstellt.

Anders als in der Vergangenheit können Bankinstitute riesige Mengen an Informationen über ihre Kunden verarbeiten. Diese Daten werden verglichen und analysiert, um festzustellen, ob sich der Kunde für das angefragte Produkt oder die Dienstleistungen qualifiziert.

2. Prozesskontrolle und -optimierung

Laut einer Studie von Mordor Intelligence war die Prozessautomatisierung einer der wichtigsten Treiber von KI in Finanzunternehmen. Heute entwickelt sie sich schnell zur kognitiven Prozessautomatisierung, wobei KI-Systeme sogar komplexe Automatisierungsprozesse durchführen können.

Das Jahr 2020 war Zeuge der fortgeschrittenen Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Ausführung komplexer Aufgaben. Zum Beispiel hat Traydstream in Zusammenarbeit mit Infosys Finacle eine Blockchain-Technologie entwickelt, die die Handelsfinanzierung immens automatisiert. Diese Technologie ermöglicht das Scannen von Dokumenten, was nicht nur die Genauigkeit erhöht, sondern auch den Zeitaufwand für die Überprüfung von Vorschriften und Regeln in der Handelsfinanzierung reduziert.

Da die Digitalisierung eine unausweichliche Realität wird, nutzen Fintech-Unternehmen Technologien, um gängige Geschäftsprozesse zu rationalisieren. Sie verzichten auf manuelle Arbeit, und die Technologie übernimmt schnell die Führung und macht die Geschäftsprozesse effizienter.

Die Prozessoptimierung wird in einer Vielzahl von Abteilungen angewandt, darunter im Vertrieb, in Call-Centern, in der Buchhaltung sowie in der Aus- und Weiterbildung. Die meisten Prozesse sind automatisiert, was die Gesamtproduktivität der Einrichtung erhöht.

3. Erkennung von Betrug

Betrug war schon immer ein hartnäckiges Problem in der Finanzbranche. Mit künstlicher Intelligenz implementieren Kreditkartenunternehmen jedoch prädiktive Analysen in ihre Betrugserkennungs-Workflows und reduzieren so die Zahl der Fehlalarme erheblich.

Die Analysetools der KI sammeln und analysieren Daten, indem sie die Verhaltensmuster der Benutzer lernen und überwachen. Dies wird dann genutzt, um Seltenheit und eventuelle Warnzeichen von Betrugsvorfällen und -versuchen zu erkennen.

Im Jahr 2020 hat beispielsweise MILIZE, ein japanisches KI- und Fintech-Unternehmen, angeboten, Finanzinstituten weltweit eine hochmoderne Lösung zur Erkennung von Betrug und Geldwäsche anzubieten. Es wird vermutet, dass diese Lösung betrügerische Transaktionen mit einer Genauigkeit von über 90 % erkennen kann, was für Kreditkartenunternehmen ein großer Gewinn sein könnte.

4. Kundenbetreuung

Eine der bekanntesten KI-Anwendungen sind Bots. Obwohl sie erst seit kurzer Zeit auf dem Markt sind, werden sie von Finanzinstituten schnell angenommen. Folglich wurden potente Chatbots implementiert, um die Interaktion mit Kunden zu verbessern.

Aufgrund der Coronavirus-Pandemie müssen die Menschen in 2021 lernen, mit sozialen Distanzierungsvorschriften zu leben. Aufgrund von Schließungen und Reisebeschränkungen nutzen Finanzinstitute die Vorteile von KI-Chatbots, um Kundenprobleme aus der Ferne zu lösen.

5. Vermehrter Einsatz von automatisierten virtuellen Finanzassistenten

Wer am Devisenhandel teilnimmt, weiß, wie wichtig automatisierte virtuelle Assistenten sind. Sie können die Kursentwicklung von Aktien und Anleihen überwachen und die Händler entsprechend beraten. Ihre Analysen können so angepasst werden, dass sie finanzielle Ratschläge basierend auf dem persönlichen Portfolio und den finanziellen Zielen des Kunden geben.

Derzeit können dank Robo-Advisors sogar diejenigen, die keine Erfahrung mit dem Aktienmarkt haben, an diesem teilnehmen. Die virtuellen Assistenten und Planer geben Empfehlungen zu den Aktien und Anleihen, die man verkaufen oder kaufen sollte.

6. Präzise Entscheidungsfindung

Eine Entscheidung ist immer dann fundiert, wenn sie datengetrieben ist. Für Kunden können sie Fintech-Apps nutzen, die über Datenvisualisierungstools verfügen. Diese Tools können komplexe Daten in eine einfache Form herunterbrechen, die auch normale Bürger verstehen und Erkenntnisse verarbeiten können. Das verbessert ihre finanzielle Entscheidungsfindung.

Auf Unternehmensebene haben datengesteuerte Entscheidungen die Art und Weise, wie mit verschiedenen Themen umgegangen wird, erheblich verändert. Anstelle von menschlichen Experten stützen sich Manager bei ihren Entscheidungen auf maschinell generierte Informationen. Diese Maschinen können Daten analysieren und die brauchbarsten und praktischsten Empfehlungen geben.

7. Prädiktive Analyse

Der Erfolg vieler Finanzinstitute hängt davon ab, wie gut sie aktuelle Geschäftstrends analysieren und vorhersagen können, wie das Morgen aussehen könnte. Laut einer aktuellen Studie von "Entrepreneur" bietet KI prädiktive Analysen, die sich auf die Optimierung von Ressourcen, die Umsatzgenerierung und die Verkaufsförderung auswirken.

Predictive Analytics ist ein bedeutender Game-Changer, da es die Geschäftsabläufe und internen Prozesse verbessert, was Finanzunternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Der Einsatz modernster Algorithmen hilft dabei, maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die für jeden Kunden einzigartig sind.