9 Beispiele für künstliche Intelligenz im Finanzwesen

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Künstliche Intelligenz (KI) verändert den Finanzsektor und revolutioniert die Arbeitsweise von Banken, Finanzinstituten und Investoren. Hier sind neun Beispiele für KI im Finanzwesen und wie sie die Branche verändern:

Entdeckung eines Betruges

KI-Algorithmen können Transaktionen in Echtzeit analysieren, Anomalien und Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können, und Banken warnen, geeignete Maßnahmen zu ergreifen. Ein Beispiel für die Betrugserkennung mithilfe von KI ist das Betrugserkennungssystem von PayPal. PayPal verwendet maschinelle Lernalgorithmen und regelbasierte Systeme, um Transaktionen in Echtzeit zu überwachen und potenziell betrügerische Aktivitäten zu identifizieren.

Das System untersucht Datenpunkte wie den Standort des Benutzers, den Transaktionsverlauf und Geräteinformationen, um Anomalien und Muster zu identifizieren, die auf betrügerisches Verhalten hinweisen können. Die Technologie kann das Betrugsermittlungsteam von PayPal über eine möglicherweise betrügerische Transaktion benachrichtigen, damit es diese weiter untersuchen oder die Transaktion blockieren kann. Die Anzahl betrügerischer Transaktionen im Netzwerk ist dank dieser KI-gestützten Lösung dramatisch zurückgegangen, wodurch die Verwendung von PayPal sicherer und geschützter wird.

Kundendienst

KI-gestützte Chatbots können personalisierte Finanzberatung bieten, Kundenanfragen beantworten und Routineaufgaben wie das Eröffnen neuer Konten oder das Aktualisieren von Kundeninformationen automatisieren.

Der Chatbot „KAI“ von Mastercard, der Kunden bei Kontoabfragen, Transaktionsverläufen und Ausgabenverfolgung hilft, ist ein Beispiel für den Einsatz von KI im Kundensupport. KAI verwendet maschinelle Lernalgorithmen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Verbrauchern maßgeschneiderte Hilfe und finanzielle Einblicke über eine Vielzahl von Kanälen anzubieten, darunter SMS, WhatsApp und Messenger.

Algorithmischer Handel

KI kann vergangene und gegenwärtige Markttrends genau einschätzen, Muster erkennen und zukünftige Preise vorhersagen. KI-Algorithmen können Transaktionen auch in Echtzeit durchführen, indem sie vorprogrammierte Regeln und Bedingungen verwenden, Anlagestrategien optimieren und Renditen maximieren.

Finanzinstitute und Investoren profitieren erheblich von dieser Technologie, die es ihnen ermöglicht, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und in der hart umkämpften Welt des Handels einen Vorteil zu behalten.

Verwandte: Was sind Kryptomünzen mit künstlicher Intelligenz (KI) und wie funktionieren sie?

Risikomanagement

Durch die Analyse komplexer Finanzdaten kann künstliche Intelligenz potenzielle Risiken identifizieren und Zukunftsszenarien vorhersagen, wodurch wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die es Banken und anderen Finanzinstituten ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein Beispiel für Risikomanagement mit KI ist die Aladdin-Plattform von BlackRock. Um enorme Mengen an Finanzdaten zu analysieren, Risiken und Chancen zu erkennen und Anlageverwaltern Echtzeit-Einblicke zu geben, kombiniert die Aladdin-Plattform KI- und maschinelle Lernalgorithmen.

Durch die Untersuchung von Elementen wie Marktvolatilität, Kreditrisiko und Liquiditätsrisiko unterstützt die Plattform Anlageverwalter bei der Überwachung und Steuerung von Risiken. Anlageverwalter können ihre Anlagestrategien verbessern und dank der Risikomanagementfähigkeiten von Aladdin, die das Verlustrisiko senken und die Renditen steigern, datengestützte Entscheidungen treffen.

Portfolio-Management

KI kann riesige Mengen an Finanzdaten analysieren und Einblicke in Anlagetrends, Risiken und Chancen geben, um Anlegern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel für Portfoliomanagement mit KI ist Wealthfront, ein Robo-Berater, der KI-Algorithmen verwendet, um Anlageportfolios für Kunden zu verwalten.

Um maßgeschneiderte Anlageportfolios für Kunden basierend auf ihren Zielen, ihrer Risikobereitschaft und ihrer Finanzlage zu erstellen, kombiniert Wealthfront klassische Portfoliotheorie und KI. Wenn sich die Marktbedingungen und die Ziele des Kunden ändern, gleicht die Plattform das Portfolio automatisch neu aus und überwacht dabei kontinuierlich seine Performance. Viele Anleger finden Wealthfront aufgrund seines KI-gestützten Portfoliomanagements, das maßgeschneiderte und optimale Anlagepläne ermöglicht, eine attraktive Alternative.

Kreditwürdigkeit

KI-Algorithmen können Kredithistorien, Jahresabschlüsse und andere Daten analysieren, um genaue Kredit-Scores bereitzustellen, die es Kreditgebern ermöglichen, bessere Kreditentscheidungen zu treffen. Beispielsweise verwendet die Plattform Zest Automated Machine Learning (ZAML) von ZestFinance KI, um Kreditrisikofaktoren zu analysieren und genauere Kredit-Scores bereitzustellen, wodurch Kreditentscheidungen verbessert und das Ausfallrisiko verringert werden.

Persönliche Finanzberatung

KI-gestützte Robo-Berater können personalisierte Finanzberatung und Anlagestrategien basierend auf der finanziellen Situation, den Zielen und der Risikotoleranz eines Kunden anbieten. Der KI-Chatbot der Bank of America, Erica, kann beispielsweise personalisierte Finanzberatung bieten, Kundenanfragen beantworten und Routineaufgaben automatisieren.

Versicherungswesen

KI kann eine Reihe von Datenpunkten analysieren, darunter demografische Informationen, Krankenakten und Fahrhistorie, um ein genaues Versicherungs-Underwriting zu ermöglichen. Um beispielsweise die Genauigkeit zu verbessern und Betrug auf dem Versicherungsmarkt zu verringern, setzt Lemonade, ein KI-gestütztes Insurtech-Unternehmen, KI-Algorithmen ein, um Ansprüche zu bewerten und Versicherungspolicen zu zeichnen.

Siehe auch: Eine kurze Geschichte der künstlichen Intelligenz

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

KI kann Finanzinstituten dabei helfen, komplexe Vorschriften einzuhalten, indem sie Transaktionen analysiert, Betrug aufdeckt und die Einhaltung von Know-Your-Customer- und Anti-Geldwäsche-Vorschriften sicherstellt.

Beispielsweise hilft ComplyAdvantage Unternehmen, gesetzliche Verpflichtungen einzuhalten und Bußgelder zu vermeiden, indem es KI- und maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um Finanztransaktionen zu überwachen und potenzielle Geldwäscheaktivitäten zu identifizieren.