Generative KI: Neue Potenziale für das Bank-, Finanz- und Versicherungswesen

Generative künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich als transformative Kraft herauskristallisiert, die die IT-Landschaft aller Branchen umgestaltet, insbesondere aber die von Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI). Banken sammeln strukturierte und unstrukturierte Kundendaten schon viel länger als andere Branchen. Dies versetzt sie in die Lage, die Möglichkeiten von GenAI in vielen Bereichen des Unternehmens zu nutzen. Ziel dabei ist es, die Umsatzgenerierung voranzutreiben, Technologiekosten zu senken, die Effizienz zu steigern und vor allem die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, indem sie den Kunden gezielte Dienstleistungen anbieten. Trotz des immensen Potenzials skalieren nur 10% der Unternehmen generative KI. Der Grund: Die meisten haben Schwierigkeiten, die besten Anwendungsfälle zu identifizieren, und viele sind besorgt über rechtliche und regulatorische Fragen sowie die Suche nach qualifizierten Talenten.

Häufige Anwendungen von Generativer KI.

In den letzten zwei Jahren haben Finanzinstitute das Potenzial generativer KI entdeckt, um Effizienz zu steigern, Kundenerlebnisse zu optimieren und Risiken sowie Betrugsfälle gezielt zu managen.

Kundenerfahrung (Customer Experience - CX) verändern.

Da die Erwartungen der Kunden an ihre Bankinstitute weiter steigen, wenden sich BFSI-Unternehmen der Künstlichen Intelligenz zu, um ihre CX zu verändern und die Kundenabwanderung zu verringern. Ein gutes internationales Beispiel ist der Chatbot Erica der Bank of America. Der Chatbot ist ein Finanz-Concierge, der KI und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um Kunden eine sehr persönliche Finanzberatung zu bieten. KI-Finanz-Concierges analysieren Kundendaten, Transaktionshistorien und Präferenzen, um den Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen für ihre Budgetierung, ihr Sparen, ihre Investitionen und ihre Finanzplanung zu geben. Diese KI-gestützten Assistenten verbessern die Kundenbindung und die Kundenzufriedenheit, was letztlich die Kundenabwanderung verringert und die Kundenbindung erhöht. Darüber hinaus bietet die Zukunft des Open Bankings eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit in der BFSI-Branche. Durch Open Banking können Kunden ihre Finanzdaten sicher mit Drittanbietern teilen, was die Entwicklung weiterer personalisierter Dienstleistungen ermöglicht. Dies bereichert wiederum das Kundenerlebnis und vertieft die Beziehungen zwischen Kunden und ihren Finanzinstituten.

Risiko- und Betrugsmanagement.

GenAI ermöglicht BFSI-Instituten, Risiken und Betrugsversuche gezielt zu verwalten, Verluste zu senken, Daten zu schützen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. KI-gestützte Systeme zur Risikooptimierung analysieren Daten, um fundierte Entscheidungen zu fördern, die Risiken minimieren und Erträge steigern. Compliance-Management-Assistenten nutzen KI, um Vorschriften zu interpretieren und Compliance Risiken in Echtzeit zu reduzieren. So verbessern BFSI-Institute durch KI-gestützte Lösungen ihr Risikomanagement und bewältigen regulatorische Anforderungen effizienter.

Herausforderungen von GenAI.

GenAI ist keine statische Software, die jährlich aktualisiert wird. Der Bereich der generativen KI und ihre Fähigkeiten ändern sich täglich, wenn nicht sogar fast minütlich. Etwas so Schnelllebiges bringt seine eigenen Fallstricke und Herausforderungen mit sich. Die häufigste besteht darin, nicht zu wissen, wo man anfangen soll.

Priorisierung von Anwendungsfällen.

Eine zentrale Herausforderung für Institutionen mit laufenden KI-Projekten ist die fehlende Identifizierung und Priorisierung relevanter Anwendungsfälle. Während IT-Teams seit Jahren den ROI neuer Projekte sorgfältig bewerten, sollte dieselbe Präzision auch auf KI-Initiativen angewandt werden. Dies gelingt durch eine klare Definition und Priorisierung von Anwendungsfällen sowie die Entwicklung einer Roadmap – insbesondere für Institutionen in der frühen Phase der KI-Einführung.

Fokus auf ROI und organisatorische Ausrichtung.

KI-Technologien und -Lösungen bieten großes Potenzial, um technologie- und geschäftsorientierte Ziele im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Doch viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI erfolgreich einzuführen und ihre Vorteile voll auszuschöpfen, wenn die zentralen Stakeholder nicht auf die Ziele ausgerichtet sind, nicht in die Strategieentwicklung einbezogen werden und bei der Implementierung nicht aktiv mitwirken.

Einhaltung von Compliance-Regeln und Betriebsrisiken.

Da BFSI- Unternehmen in einem stark regulierten Umfeld tätig sind, sollten sich KI-Systeme auf Aktivitäten konzentrieren, die keine unnötigen Risiken mit sich bringen. Das Risikomanagement muss als Interessenvertreter in die Entwicklung und Umsetzung von KI-Strategie und Roadmap einbezogen werden. Die Implementierung von KI-Systemen bei gleichzeitiger Einhaltung von Vorschriften kann komplex sein, und die Abhängigkeit von KI-Systemen kann neue operative Risiken mit sich bringen. Beides kann erhebliche finanzielle Auswirkungen haben.

Qualifikationslücke und Fachkräftemangel.

Die Implementierung von KI erfordert spezielle Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Fachwissen. BFSI-Institutionen stehen vor der Herausforderung, Talente mit dem erforderlichen Fachwissen zu rekrutieren und zu halten. Darüber hinaus erfordert die Integration von KI in bestehende Prozesse und Infrastrukturen ein organisatorisches Change Management und die Qualifizierung der Mitarbeiter, um KI effektiv zu nutzen. Das Verständnis und die Planung für die Einführung von KI ist entscheidend, aber mit dem richtigen Partner im Rücken durchaus möglich!

Nutzung des talent-zentrierten Ansatzes von Randstad Digital.

In der wettbewerbsintensiven Landschaft der KI im Bereich BFSI bietet die Partnerschaft mit Randstad Digital (RD) strategische Vorteile, die über die traditionellen Outsourcing-Modelle hinausgehen. RD ist auf die Akquisition, Schulung und Entwicklung von Talenten spezialisiert und bietet BFSI-Unternehmen Zugang zu erstklassigen KI-Fachleuten und Domänenexperten. Der Ansatz von RD geht jedoch über die Beschaffung von Talenten hinaus - es geht darum, Unternehmen zu befähigen, das volle Potenzial von KI durch ein einzigartiges Konzept zu nutzen: Tech Arbitrage mit GenAI.

Bei Tech Arbitrage geht es darum, KI und andere Spitzentechnologien zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile auf dem Markt zu erzielen. Mit GenAI ermöglicht Randstad Digital den BFSI-Unternehmen, die Vorteile von Tech Arbitrage zu nutzen, indem sie maßgeschneiderte KI-Lösungen entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Herausforderungen zugeschnitten sind. Das Hauptunterscheidungsmerkmal liegt jedoch darin, dass Randstad Digital sicherstellt, dass die Unternehmen das Eigentum und die Kontrolle über die erzeugte Intelligenz behalten.

Anstatt Projekte an Drittanbieter auszulagern, ermöglicht es die Zusammenarbeit den BFSI-Firmen, die Intelligenz und das Fachwissen in ihrem Unternehmen zu behalten. Randstad Digital stellt die Talente ein, schult sie und entwickelt die richtigen Lösungen für jeden Kunden. Durch die Übertragung des Eigentums an die GenAI-Lösung an den Kunden stellen wir sicher, dass die Unternehmen die volle Kontrolle behalten und die Intelligenz in verschiedenen Bereichen einsetzen können, um kontinuierlich von den Vorteilen zu profitieren.