Wie Finanzdienstleistungen generative KI nutzen können:Ein praktischer Starter-Leitfaden

Hier sind einige Vorteile, die helfen können, den Umfang und die Bandbreite von GenAI in Finanzdienstleistungen zu verstehen.

1. Betriebseffizienz

Analysten und Kundenbetreuer erledigen oft zeitintensive Aufgaben wie das Verfassen, Recherchieren und Dokumentieren. Eine Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, ist die Einführung von GenAI, das alle derartigen Aufgaben automatisiert und Führungskräften die Möglichkeit gibt, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren.

Ergebnis: Es ist deutlich zu erkennen, dass Kosten und Durchlaufzeiten sinken.

Branchennachweise: Deloitte hat durch die Skalierung von GenAI-Anwendungen im gesamten Bankbetrieb messbare Effizienzsteigerungen erzielt.

2. Schnellere Entscheidungen und bessere Kundenerfahrung

Mit KI-Tools kann man eine enorme Geschwindigkeit erleben, indem man in nur wenigen Sekunden Einblicke und Antworten erhält. Die phänomenale Liefergeschwindigkeit ermöglicht außerdem Support rund um die Uhr und nahtlose digitale Interaktionen.

Ergebnis: Es gibt sichtbare Unterschiede bei kürzeren Entscheidungszyklen und höherer Kundenbindung.

Beispiel: „Erica“ der Bank of America zeigt eine anhaltende Akzeptanz, wickelt über 1,5 Milliarden Interaktionen ab und demonstriert ein konsistentes digitales Engagement.

3. Umsatzwachstum

Ein weiterer spannender Aspekt von GenAI ist die Möglichkeit, Erkenntnisse zu personalisieren, wenn nächstbeste Maßnahmen angeboten werden. Die Erkenntnisse tragen dazu bei, weitere Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten in allen Kundensegmenten zu verbessern.

Ergebnis: Eine spürbare Steigerung des Umsatzes pro Kunde und eine verbesserte Produktdurchdringung.

Benchmark: Die Analyse von McKinsey &Company zeigt, dass GenAI bei maßstabsgetreuer Anwendung einen erheblichen bankweiten Mehrwert schaffen kann.

4. Risiko- und Compliance-Qualität

GenAI hilft bei der Erstellung von Regulierungsentwürfen mit Zitaten und Prüfprotokollen, reduziert manuelle Fehler und gewährleistet die Rückverfolgbarkeit.

Ergebnis: Höhere Compliance-Genauigkeit und verbesserte Prüfungsbereitschaft.

Kontext: Das Financial Stability Board legt Wert auf Erklärbarkeit und Aufsicht, die beide durch GenAI-Systeme verbessert werden können.

🖋️ Pete teilte ein konkretes Beispiel dafür, wie generative KI die Effizienz in Finanzdienstleistungen verbesserte:die Automatisierung der PDF-Erstellung durch ein FinTech-Unternehmen, für die zuvor ein Team aus Ingenieuren und Mitarbeitern regelmäßig PDFs erstellen musste.

Durch die Implementierung eines KI-Agenten wurde dieser Prozess automatisiert, wodurch erhebliche Zeit- und Ressourceneinsparungen erzielt wurden und der manuelle Aufwand effektiv ersetzt wurde. Anhand dieses Beispiels veranschaulicht Pete, wie generative KI durch die Automatisierung routinemäßiger Dokumentationsaufgaben Zeit sparen kann, was zu effizienteren Abläufen führt und Personalressourcen für komplexere Aktivitäten freisetzt.

Fazit: GenAI hat eindeutig messbare Auswirkungen auf Finanzdienstleistungen, da es dazu beiträgt, Kosten zu senken, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen, die Compliance zu verbessern und Mitarbeiter für höherwertige Aufgaben freizustellen.

So starten Sie mit generativer KI in Finanzdienstleistungen

🖋️ Pete betont, dass Unternehmen sich zunächst über die KI-Technologie informieren sollten, um zu verstehen, wo und warum sie diese implementieren sollten.

Anschließend besteht der nächste entscheidende Schritt darin, KI-Experten oder -Spezialisten zu kontaktieren und mit ihnen zusammenzuarbeiten, die maßgeschneiderte Anleitungen geben und dabei helfen können, KI-Initiativen an den Zielen der Organisation auszurichten.

Dieser Ansatz gewährleistet einen strategischen und fundierten Beginn der Integration generativer KI in ihre Prozesse.

Hier ist ein pragmatischer, auf Compliance ausgerichteter Startplan:

1. Definieren Sie einen klaren Geschäfts-KPI

Der erste Schritt kann darin bestehen, ein konkretes, messbares Ziel auszuwählen, das einen echten Geschäftswert bietet. Zum Beispiel:

• Reduzieren Sie die Bearbeitungszeit von KYC-Fällen um 25 %, um die Onboarding-Geschwindigkeit zu verbessern.
• Vermeiden Sie 20 % der Kundenchats der Stufe 1, wodurch Agenten mehr Zeit für komplexe Anfragen haben können.
• Verkürzen Sie die Erstellungszeit für Gutschriften um 40 %, um Finanzvorgänge zu beschleunigen.

Konzentrieren Sie sich daher bei Ihrem ersten Pilotprojekt auf einen einzigen KPI, um die Dinge einfach und messbar zu halten.

2. Bereiten Sie Daten und Zugriff vor

Es ist notwendig, Ihre Daten zunächst vorzubereiten und zu sichern, bevor Sie eine KI-Lösung ausführen.

• Erwägen Sie als Nächstes die Zuordnung maßgeblicher Quellen und Aufbewahrungsanforderungen. Verpassen Sie nicht die Anforderungen für den Umgang mit personenbezogenen Daten.
• Verwenden Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) anstelle einer Feinabstimmung für regulierten Text, da diese risikoärmer, weniger kompliziert zu verwalten und sinnvoll ist.

Es ist immer toll, mit gut aufbereiteten Daten zu arbeiten, was der Schlüssel zum Erfolg eines konformen KI-Piloten ist.

3. Wählen Sie einen Pilot-Anwendungsfall

Wählen Sie einen kleinen, geschlossenen Workflow mit messbarem Volumen. Es ist gut, klein anzufangen, um das Risiko zu verringern und die Auswirkungen leichter nachverfolgen zu können. Hier sind einige Beispiele:

• Erstellung von KYC-Dokumenten, die dazu beitragen, Compliance-Prüfungen zu beschleunigen.
• Erstellung von Ertragsberichten, die Routineberichte präzise automatisiert.
• Tier-1-Chat-Antworten verhindern sich wiederholende Fragen menschlicher Agenten.

Der Schlüssel zum Arbeitsablauf liegt darin, dass er messbar, überschaubar und risikoarm sein sollte.

4. Richten Sie Architektur und Leitplanken ein

Sie können die KI-Umgebung unter Berücksichtigung von Sicherheit und Compliance gestalten. Nachfolgend finden Sie einige Ratschläge:

• Nutzen Sie Isolation (VPC), Geheimnisverwaltung, Eingabeaufforderungs-/Inhaltsfilterung und überprüfen Sie Quellenangaben.
• Das Red-Teaming der Lösung vor der Bereitstellung kann dabei helfen, Schwachstellen zu entdecken.
• Verzichten Sie nicht auf die Human-in-the-Loop-Validierung; Reservieren Sie es für kundenorientierte oder risikosensible Ausgaben.
• Leitlinien helfen Ihrer KI, Mehrwert zu schaffen, ohne neue Risiken mit sich zu bringen.

5. Implementieren Sie Risiko- und Compliance-Kontrollen

Richten Sie Ihr Pilotprojekt an internen und behördlichen Standards aus:

• Es ist gut, die Fristen des EU-KI-Gesetzes (falls zutreffend), die NIST AI RMF-Richtlinien und die internen Vorschriften zum Modellrisikomanagement einzuhalten.
• Verfügen Sie über Audit-Trails für alle KI-Ausgaben, um die Einhaltung nachzuweisen.
• Compliance vom ersten Tag an verhindert Überraschungen und schafft Vertrauen im gesamten Unternehmen.

6. Pilot und Scale

Beginnen Sie mit einem kurzen, kontrollierten Piloten und erweitern Sie ihn, sobald Sie sicher sind:

• Führen Sie ein 6–10-wöchiges Pilotprojekt mit Basismetriken durch, um die Wirkung zu messen.
• Stärken Sie die Lösung mit Überwachung, Abweichungserkennung, Aufbewahrungsrichtlinien, Zugriffsüberprüfungen und Playbooks.
• Erweitern Sie es auf einen zweiten Anwendungsfall, sobald Sie Erfolg haben.

Ein stufenweiser Ansatz hilft Ihnen, sicher zu skalieren und gleichzeitig aus echten Ergebnissen zu lernen.

🖋️ Pete fasst zusammen, dass sich eine Finanzorganisation, die an einem Einstieg in die KI interessiert ist, zunächst darauf konzentrieren sollte, die Technologie zu studieren und zu verstehen, um relevante Anwendungsfälle und Anwendungen zu identifizieren.

Nachdem Sie dieses Wissen erworben haben, besteht der nächste Schritt darin, KI-Experten oder -Spezialisten zu engagieren, die Sie beraten, maßgeschneiderte Lösungen entwickeln und bei der Umsetzung unterstützen können.

Dieser strategische Ansatz trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die KI-Integration effektiv ist und auf die Ziele der Organisation abgestimmt ist.

Fazit: Beginnen Sie mit einem messbaren Erfolg, bauen Sie Compliance auf und skalieren Sie mit Zuversicht.

Wichtige Herausforderungen vor dem Start

Schauen wir uns einige wichtige Herausforderungen an, denen Sie möglicherweise gegenüberstehen.

1. Regulatorische Gefährdung und Erklärbarkeit

KI-Systeme fungieren in der Regel als „Black Box“ und sind außerdem dafür bekannt, dass Entscheidungen schwer zu erklären oder zu begründen sind. Oft geben sie falsche Antworten oder verlassen sich auf Drittanbieter.

Daher müssen Behörden wie das FSB und die BIZ dies genau im Auge behalten und verlangen, dass Organisationen transparente Aufzeichnungen führen, die Anwendung von KI überwachen und sicherstellen, dass sie jedes Ergebnis begründen können.

2. Modellrisiko und Herdenverhalten

Die Abhängigkeit von Standardmodellen und -daten kann zu korreliertem Verhalten und systemischen Risiken führen, ein grundlegendes Problem, das von zahlreichen Zentralbanken und Finanzmedien hervorgehoben wird.

3. Datenqualität und Zugriffsrechte

Manchmal sind die Ergebnisse unzuverlässig, weil sie auf schwachen Datenverwaltungs- und Dokumentationspraktiken basieren.

Daher muss man besonders darauf achten, personenbezogene Daten und andere vertrauliche Informationen zu schützen und gleichzeitig Zugriffskontrolle und Überprüfbarkeit sicherzustellen.

4. Talent und Betriebsmodell

Es ist wichtig, die Implementierungsphase zu überwachen, da hierfür die Zusammenarbeit der Funktionen erforderlich ist.

Dazu gehören Einheiten, die Verantwortlichkeiten teilen müssen, beispielsweise die Einarbeitungszeit für Ingenieure, Wissensmanager, Risikopartner und Produktbesitzer.

5. Bedrohungsumgebung

Generative KI kann Cyber- und Betrugsbedrohungen eskalieren, von Deepfakes bis hin zu synthetischen Identitäten.

In solchen Situationen sind verbesserte interne Kontrollen und eine offene Kommunikation mit Kunden wichtige Abhilfemaßnahmen.

Fazit: Vor der Einführung von KI müssen Unternehmen Fragen des Vertrauens, der Transparenz, der Datenintegrität, der kompetenten Zusammenarbeit und der Sicherheit berücksichtigen und diese effektiv angehen.

Zusammenfassung

Für alle, die ein GenAI-Projekt im Finanzdienstleistungsbereich starten möchten, beginnen Sie mit einem spezifischen, messbaren Anwendungsfall.

Als nächstes können Sie vom ersten Tag an Kontrollen und Compliance einbauen und erst dann skalieren, wenn tatsächliche Auswirkungen nachgewiesen sind. Organisationen, die einen zuverlässigen Partner für die Initiierung eines konformen GenAI-Pilotprojekts suchen, können sich an Imaginovation wenden.

Wir sind hier, um zu helfen; Unser Expertenteam kann Sie von der Anwendungsfallauswahl und RAG-Konfiguration bis hin zu Governance, Dashboards und Go-Live-Playbooks unterstützen.

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