Chancen und Herausforderungen von Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Finanztechnologie

Künstliche Intelligenz wird mittlerweile häufig in der Datenanalyse und -verwaltung im Finanzbereich eingesetzt. KI spielt eine Schlüsselrolle bei Kreditentscheidungen, der Bereitstellung von Kundensupport, der Betrugsprävention, der Kreditvorhersage, der Risikobewertung und vielem mehr. Viele moderne Fintech-Unternehmen sind sich der Vorteile von KI bewusst und möchten KI-Technologie nutzen, um ihre Effizienz zu verbessern.

Im Finanzdienstleistungssektor nimmt der Grad der Prozessautomatisierung und digitalen Transformationsaktivitäten stetig zu. Die Technologie der künstlichen Intelligenz entwickelt sich in der globalen Finanzbranche rasant. Laut Branchendaten prognostizieren Experten, dass der weltweite Markt für künstliche Intelligenz in der Finanztechnologie 26,67 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Im Folgenden werden die Chancen und Herausforderungen der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Finanztechnologiebranche vorgestellt.

Arten der künstlichen Intelligenz in der Finanzbranche

Die Technologie der künstlichen Intelligenz ist bei der Erkennung von Mustern in Daten viel effizienter als der Mensch. Aus diesem Grund bevorzugen Finanzunternehmen Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Es gibt zwei Arten künstlicher Intelligenz, die in der Finanzbranche beliebt sind:

(1) Schwache künstliche Intelligenz

Schwache künstliche Intelligenz, auch als schmale künstliche Intelligenzsysteme bekannt, sind auf die Erledigung bestimmter Aufgaben oder die Lösung spezifischer Probleme spezialisiert. Die Technologie der künstlichen Intelligenz unterliegt einer Reihe von Regeln und liefert die bestmögliche Arbeit, ohne über die Regeln hinauszugehen. Der Siri-Assistent von Apple ist das beste Beispiel für schwache künstliche Intelligenz.

(2) Starke künstliche Intelligenz

Starke künstliche Intelligenz wird auch als vollständiges künstliches Intelligenzsystem bezeichnet. Wie der Name schon sagt, soll sie vielversprechender sein als schwache künstliche Intelligenz. Anwendungen, die vollständig auf künstlicher Intelligenz basieren, verfügen über eine enorme Leistungsfähigkeit und Funktionalität. Es hat auch Verständnis und Bewusstsein. Daher glauben viele Menschen im Allgemeinen, dass das gesamte System der künstlichen Intelligenz das menschliche Gehirn nachahmt.

Anwendung künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen

Algorithmen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, werden in fast allen Finanzbranchen in Finanzdienstleistungen implementiert. Hier sind einige wichtige Anwendungsszenarien künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen:

(1) Persönliche Finanzen

Moderne Verbraucher bevorzugen finanzielle Unabhängigkeit und suchen die Möglichkeit, ihre finanzielle Gesundheit durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu verwalten. Aus diesem Grund sind Finanzunternehmen gezwungen, künstliche Intelligenz in ihre persönlichen Finanzen einzuführen. Unternehmen bevorzugen es, Kunden rund um die Uhr durch KI-Chatbots zu unterstützen und Verbrauchern personalisierte Vermögensverwaltungslösungen anzubieten.

Eno, eine Tochtergesellschaft der US-amerikanischen Capital One Bank, hat bereits 2017 einen SMS-basierten Assistenten für Kunden eingeführt. Dieser SMS-basierte Zusatzdienst bietet zwölf proaktive Dienste, darunter die Benachrichtigung von Kunden über Betrugsverdacht oder Preiserhöhungen.

(2) Finanzverbrauch

In Geschäftsfällen ist die Verhinderung von Betrug und Cyberangriffen die wichtigste Fähigkeit der Technologie der künstlichen Intelligenz. Verbraucher sind immer auf der Suche nach Banken, die eine hohe Sicherheit für ihre Konten bieten. Nach Angaben von Forschungsinstituten wird im Jahr 2023 mit Online-Betrug im Wert von etwa 48 Milliarden US-Dollar gerechnet. Banken bevorzugen KI, die in der Lage ist, unregelmäßige Muster in Finanzdienstleistungen zu analysieren und zu finden.

JPMorgan Chase & Co. hat für alle seine Kontoinhaber erfolgreich eine wichtige Anwendung zur Betrugserkennung mit künstlicher Intelligenz implementiert. Jedes Mal, wenn ein Kunde eine Kreditkartentransaktion durchführt, erkennen KI-gestützte proprietäre Algorithmen Betrugsmuster.

(3) Unternehmensfinanzierung

Technologie der künstlichen Intelligenz ist für Unternehmen die erste Wahl, um Kreditrisiken vorherzusagen und zu ermitteln. Neben der Reduzierung des finanziellen Risikos reduziert die KI-Technologie durch die Einführung fortschrittlicher Betrugserkennungsvorgänge auch die Finanzkriminalität.

Um Geldwäsche zu verhindern und schlechte Kunden zu identifizieren, nutzt die Bank of America in ihren Middle- und Back-End-Operationen Technologien der künstlichen Intelligenz. KI-gesteuerte Anwendungen werden kundenbezogene Daten durch Deep Learning erschließen und analysieren.

Echte Anwendungsfälle künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche

Im Finanzbereich nutzen einige Unternehmen eine große Anzahl künstlicher Intelligenzanwendungen auf praktische Weise, um ihre Probleme zu lösen und Zeit und Geld zu sparen. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, in denen Unternehmen Anwendungen der künstlichen Intelligenz nutzen, um effektiv zu arbeiten.

• Apps mit künstlicher Intelligenz-Technologie wie virtuelle Finanzberater und Chatbots werden Kundensupportdienste automatisieren. Verbraucher interagieren jetzt mit Chatbots, um die Antworten zu finden, die sie wollen.
• KI-gestützte Anwendungen wie „Contract Analyzer“ erkennen Betrug durch Anomalien. Wenn ein Kunde innerhalb weniger Minuten mehrere identische Kredite beantragt, wird dies von der KI-Anwendung erkannt und als verdächtig gekennzeichnet.
• Die Datenanalyse wird durch KI-gesteuerte Anwendungen wie „Churn Prediction“ durchgeführt. Dadurch entfällt für Analysten ein Großteil der mühsamen Arbeit, sodass sie sich auf die wichtigen Themen konzentrieren können. Unterdessen arbeitet es im Hintergrund weiter daran, ähnliche und kleinere Probleme zu identifizieren. Darüber hinaus hilft der Einsatz künstlicher Intelligenz-Technologie Unternehmen dabei, große Datenmengen effizient und in Echtzeit zu analysieren.
• Technologie der künstlichen Intelligenz wird im Finanzsektor häufig eingesetzt, um die Kreditwürdigkeit einer Person zu ermitteln. Die App mit künstlicher Intelligenz hilft dabei, Über- oder Unterberechnungen bei der Kreditvergabe zu vermeiden, indem sie die Bonität gefährdeter Kunden in Echtzeit überprüft.

Analyse der Herausforderungen und Lösungen, mit denen die Fintech-Branche im Jahr 2022 konfrontiert ist

(1) Datenschutzverletzung

Primär für Finanzdienstleistungsunternehmen Die Die Mission besteht darin, ihre sensiblen Daten vor Cyberkriminellen-Angriffen zu schützen. Im Vergleich zu anderen Branchen ist die Finanzbranche 300-mal mehr Cyberangriffen ausgesetzt.

Lösungen: Durch die Implementierung innovativer Lösungen, wie z. B. Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, wird sichergestellt, dass Finanzdienstleistungen Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus sind.

(2) Halten Sie sich an die Regeln

Die von Regierungsbehörden für Finanzdienstleistungen festgelegten Vorschriften und Bedingungen nehmen weiter zu. Finanzdienstleister sind gezwungen, erhebliche Summen auszugeben, um sicherzustellen, dass ihre Geschäftstätigkeit all diesen Vorschriften entspricht. Darüber hinaus müssen sie ihre Systeme häufig ändern, um mit den sich entwickelnden Vorschriften und Standards Schritt zu halten.

Lösung: Durch die Anpassung der KI-Technologie können Finanzdienstleister erhebliche Kosten bei der Einhaltung sich ändernder Vorschriften vermeiden. Die KI-Technologie bietet Unternehmen die nötige Flexibilität, ihre eigenen Regeln zu definieren.

(3)Verbrauchererwartungen

Moderne Verbraucher haben steigende Erwartungen an Finanzdienstleister wie personalisierte Finanzdienstleistungen.

Lösung: Die Einführung von Chatbots mit künstlicher Intelligenz wird Unternehmen dabei helfen, die Bedürfnisse der Verbraucher zu verstehen und genau die Dienstleistungen anzubieten, die sie suchen.

Vorteile der Einführung künstlicher Intelligenz in der Finanzbranche

Die KI-Technologie ermöglicht es Finanzunternehmen nicht nur, Aufgaben zu automatisieren, Betrug zu erkennen und personalisierte Finanzdienstleistungen für wertvolle Verbraucher bereitzustellen eine Vielzahl von Vorteilen für die Finanzbranche.

Die perfekte Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz in den Front- und Middle-Offices des Finanzsektors wird erhebliche positive Auswirkungen auf dessen Geschäftstätigkeit haben. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Vorteile, die Finanzunternehmen aus KI-gesteuerten Anwendungen ziehen können.

• Vermeiden Sie Zeitverschwendung durch doppelte Arbeit.
• Menschenfehler durch Automatisierung deutlich reduzieren.
• Hohe Qualität, reibungslose Kundeninteraktion rund um die Uhr.
• Compliance und Betrugserkennung.
• Helfen Sie, Betrug zu verhindern.
• Kosten sparen und mehr.

Darüber hinaus bietet die Technologie der künstlichen Intelligenz der Fintech-Branche einzigartige Lösungen zur Lösung aller modernen Probleme. Die Fähigkeit, Muster und verdächtiges Verhalten zu erkennen, hilft Finanzunternehmen, sensible Finanzdienstleistungen effektiv bereitzustellen.

Die Zukunft von Fintech ist künstliche Intelligenz

Der Finanzsektor hat in den letzten Jahren ein erhebliches Wachstum erlebt. Um moderne Probleme zu lösen und ihren Kunden intelligentere Dienstleistungen anzubieten, müssen Finanzunternehmen die Vorteile innovativer Technologien auf Basis künstlicher Intelligenz voll ausschöpfen. Durch die vielfältigen Vorteile bietet die KI-Technologie Finanzunternehmen die Möglichkeit, innovative Finanztransaktionen durchzuführen, ohne die traditionellen Bankintermediäre zu wechseln.

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