8 Möglichkeiten, wie Banken künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, um Ihnen einen besseren Service zu bieten

Möglicherweise haben Sie Pepper, den Roboter, in den Nachrichten gesehen. Sie wurde als Filial-Begrüßerin und Bankassistentin der HSBC Bank vorgestellt. Derzeit bietet sie Bankkunden Informationen und Unterhaltung. Mit der Verbesserung ihrer Technologie wird sie jedoch durch Funktionen wie Gesichtserkennung mehr Personalisierung bieten.

Während die durchschnittliche Person möglicherweise nicht von einem tatsächlichen Roboter in der Bank begrüßt wird, sehen wir, dass künstliche Intelligenz in unserer täglichen Bankenwelt regelmäßig eingesetzt wird.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben, die normalerweise von Menschen ausgeführt werden, unabhängig auszuführen, insbesondere Dinge wie das Verstehen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Lösen von Problemen.

Maschinelles Lernen (ML) bezieht sich auf Systeme, die nicht nur die Aufgaben erledigen, sondern aus Erfahrungen lernen können. Im Bankwesen erhalten Computersysteme eine große Menge an Daten über Kunden. Computer können diese Daten sortieren, klassifizieren und analysieren. Sie können Vorhersagen basierend auf dem vorherigen Verhalten der Kunden treffen und Entscheidungen basierend auf zuvor festgelegten Kriterien treffen. Systeme können auch aus Ausnahmen lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern.

Wo wird KI eingesetzt?

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden zum Teil seit vielen Jahren im Bankwesen eingesetzt. In den letzten Jahren haben stationäre Banken ihre Anzahl an Standorten reduziert, da Kunden mehr auf Mobile Banking und Online-Dienste setzen.

Im Jahr 2020, mit dem Ausbruch der Pandemie, schlossen viele lokale Bankfilialen für längere Zeit. Zum Glück konnten wir noch viele unserer täglichen Bankaufgaben erledigen. Laut Statista nutzen allein in den USA 57 Millionen Menschen Mobile Banking.

Hier sind einige alltägliche Bankdienstleistungen, bei denen Sie möglicherweise AI und ML bei der Arbeit sehen:

1. Telefonbanking: Wenn Sie Ihre Bank anrufen, müssen Sie Ihre Identität überprüfen. AI arbeitet dort, stimmt PINs ab oder verwendet die Spracherkennung zur Authentifizierung.
2. Websites und Mobile Banking: In den meisten Banken können Sie Ihre Konten verwalten, alltägliche Apps online vervollständigen und mobile Apps anbieten, um unterwegs auf Konten zuzugreifen, Rechnungszahlungen vorzunehmen, Geld zu senden und vieles mehr. AI verbindet und verwaltet alle Interaktionen zwischen Diensten und sorgt dabei für die Sicherheit Ihrer Transaktionen. Einige britische Banken ermöglichen Kunden, die ein Konto eröffnen möchten, ein Selfie zu senden, um ihre Identität zu überprüfen. Dies bedeutet, dass Sie innerhalb von Minuten ein Konto eröffnen können, ohne eine Filiale zu besuchen oder Tage auf die manuelle Überprüfung zu warten.
3. Chatbots: Wenn Sie Ihre Bank online besuchen oder Ihre mobile App öffnen, werden Sie möglicherweise von einem Chatbot mit KI-Unterstützung begrüßt, der Ihnen beim Auffinden von Informationen oder Diensten helfen kann. Mit Conversational Banking können Sie in Echtzeit Fragen stellen und Antworten erhalten. Ihre Interaktionen werden gespeichert, damit die Bots Ihnen bei jeder Verbindung individuellere Dienste anbieten und Ihnen Produkte empfehlen können, die auf Ihrem Verhalten und den bereits verwendeten Diensten basieren.
4. Budgetierung: Wenn Sie Online- Budgetsoftware wie YNAB oder EveryDollar verwenden , sehen Sie AI in der Art und Weise, wie diese Systeme mit Ihren Bankgeschäften interagieren, Gelder automatisch in bestimmte Kategorien verschieben und zukünftige Prognosen über Ihre finanzielle Situation erstellen.
5. Integration mit digitalen Assistenten: In einigen Ländern können Sie Google oder Alexa im Klartext bitten, einfache Transaktionen durchzuführen, z. B. Ihre Konten zu überprüfen oder eine Rechnung zu bezahlen.
6. Zahlungen im Einzelhandel: Anstatt Kredit- oder Debitkarten zum Bezahlen von Einkäufen zu verwenden, verwenden viele Menschen ihre Mobilgeräte zum kontaktlosen Einkaufen. Mit Diensten wie Apple Pay und Google Pay können Benutzer mit mobilen Geräten mithilfe der biometrischen Gesichts- oder Fingerabdruck-Scan-Technologie sicher bezahlen .
7. Kreditvergabe: Durch KI-Prozesse bei Ihren bevorzugten Kreditinstituten können Sie Kreditkarten, Kredite und sogar Hypotheken beantragen. Ob die KI in bestimmten Phasen oder während des gesamten Prozesses involviert ist, hängt von der Bank ab. Dies kann jedoch eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung und mehr Sicherheit für Sie und den Kreditgeber bedeuten.
8. Investitionen: Mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, verändert AI auch das Investment Banking. Systeme können mit den Veränderungen in der Branche Schritt halten und im Laufe der Zeit bessere Vorhersagen treffen. Anleger können auf ihrem morgendlichen Pendelverkehr sogar sprachaktivierte Trades tätigen.

Hinter den Kulissen

Unabhängig davon, welche Bankaktivitäten Sie verwenden, können Sie sicher sein, dass es sich um einen Aspekt der künstlichen Intelligenz handelt. Diese Zahl wird in den nächsten Jahren exponentiell zunehmen.

Durch automatisierte Prozesse sammeln, sortieren, kategorisieren und analysieren Banken riesige Datenmengen, um Kunden durch Marketing anzusprechen, ihre Dienstleistungen besser zu personalisieren und Ihnen die besten Produkte für Ihre Bedürfnisse anzubieten.

Da automatische Transaktionen kostengünstiger sind als Filialaktivitäten, helfen KI-Prozesse den Banken, ihre Kosten zu senken.

Gleichzeitig helfen AI und ML Banken dabei, Daten auf ungewöhnliche Transaktionen zu überwachen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern und Ihre Konten sicher zu halten .

Was ist für dich drin?

Sie haben rund um die Uhr die Möglichkeit, sich auf Ihre eigenen Bedingungen zu verlassen, einen personalisierten Service, der auf Ihrem vorherigen Verhalten oder dem von Personen basiert, die Ihnen ähnlich sind, und insgesamt einen schnelleren Service.

Man könnte meinen, die Menschen wären misstrauisch, wenn sie ihre Privatsphäre aus Bequemlichkeitsgründen aufgeben würden, aber laut Genpact sind 68 Prozent der Millennials und über 42 Prozent der älteren Generationen damit einverstanden, dass Unternehmen ihre persönlichen Daten verwenden, wenn dies bedeutet, dass sie bessere Kunden erhalten Bedienung.

Bedenken hinsichtlich der KI in der Bankenbranche

Datenschutzrisiken

Wenn Organisationen eine große Datenmenge erfassen, besteht ein mögliches Sicherheitsrisiko. Persönliche Informationen sind immer für Hacker offen, aber Banken und FinTech-Unternehmen investieren viel Zeit und Geld, um diese Risiken vorherzusagen, zu analysieren und vorzubereiten. Daten werden verschlüsselt, Überprüfungsprozesse werden immer komplexer und Sicherheit und Betrugserkennung haben sehr hohe Priorität.

Jobverlust

Wie in jeder Branche stellen sich die Menschen die Frage, ob durch die Automatisierung im Bankensektor Arbeitsplätze abgebaut werden. Dies kann ein berechtigtes Problem sein, da viele Banken ihren stationären Standort reduziert haben, da die Online- und Mobiloptionen zugenommen haben. Automatisierung bedeutet jedoch, dass Banken mehr Dienstleistungen anbieten können, sodass neue Arbeitsplätze in verschiedenen Bereichen entstehen können. Führende Unternehmen der Bankenbranche behaupten, dass sie in Technologie investieren, um die menschliche Erfahrung nicht zu eliminieren, sondern um sie zu verbessern.

KI in der Bankenbranche ist da, um zu bleiben

Während einige Banken künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schneller vorantreiben als andere, ist der Konsens, dass die KI in der Bankenbranche hier bleiben wird. Wenn sich die Technologie verbessert, werden Banken weiterhin schnellere, bequemere und individuellere Services für Sie bereitstellen und gleichzeitig selbst von besserem Marketing, geringeren Kosten und Zeitersparnis profitieren.