Die Automatisierung von Arbeitsprozessen wird heutzutage viele Menschen selbst in kleinen Unternehmen nicht überraschen. Automatisierte Kuhställe mit Parkplätzen gibt es bereits, komplexe Produktionsstraßen funktionieren ohne menschliches Zutun und die Warensortierung in Lieferfirmen gleicht einem mehrstöckigen Labyrinth, in dem kleine Roboterlader wuseln. All diese Beispiele haben einen gemeinsamen Nenner: Menschen durch Automatisierung ersetzen.
Auf der Suche nach Vorteilen ist die Menschheit einen Schritt weiter gegangen. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz ermöglicht es heute Programmen, die Arbeit zu erledigen, bei der Sie denken, analysieren und erfinden müssen. Auf neuronalen Netzwerken basierende Programme analysieren Markttrends. Roboter schreiben Nachrichten für die Medien. Chatbots interviewen Jobkandidaten und bieten Waren besser an als die Bestseller.
Ist es heute möglich, kleine Unternehmen mithilfe intelligenter Programme vollständig zu automatisieren und Analysten, Strategen und kreative Mitarbeiter aus der Belegschaft des Unternehmens zu eliminieren? Und vor allem – ist es notwendig? Schauen wir uns einige interessante Fälle aus dem Finanzbereich an.
Anschauliche Beispiele
Um zu verstehen, warum die Verwendung von KI für Finanzen sich zu einem globalen Trend in der Digitalisierung des Finanzbereichs entwickelt, genügt es, einige typische Fälle der KI-Nutzung in der Fintech zu betrachten. Wenn Sie KI verwenden, um Kunden zu bewerten, können Sie die Zeit, die für die Genehmigung eines Antrags benötigt wird, von Tagen auf Minuten verkürzen. Der Preis für das Scoring sinkt und seine Qualität verbessert sich, was sich auf die Verzögerung auswirkt. KI rein Sprachassistenten ist zunächst einmal ein intelligentes Call-Routing-System innerhalb von Callcentern. Und zweitens ist es die Kommunikation mit dem Kunden über einen Sprachassistenten innerhalb von Anwendungen. Heute kann es im intelligenten Modus bis zu 80 % der Anrufe alleine und 10 % der Anrufe alleine abwickeln, ohne mit einer Person sprechen zu müssen. Die Servicezeit für jeden Kunden verringerte sich im Durchschnitt um 40 Sekunden. Wenn der Sprachassistent richtig implementiert ist, warten die Kunden viel weniger, und wenn sie warten, werden sie mit der richtigen Punkteanfrage zum richtigen Mitarbeiter geleitet.
Trading
Die Nutzung von Rechenleistung für den Handel mit Aktien ist keine neue Idee. Algorithmischer Handel wird seit über 30 Jahren eingesetzt und nimmt einen erheblichen Marktanteil ein, der sich in Richtung Hochfrequenzhandel bewegt.
Künstliche Intelligenz hilft bei der Verwaltung und Ergänzung von Handelsregeln und anderen Handelsentscheidungen. KI hilft auch bei der Verarbeitung von Daten und der Erstellung neuer Algorithmen, die Mustern entsprechen, die zuvor nicht empirisch gefunden, sondern in Form von verborgenen, schwer zu unterscheidenden Strukturen festgelegt wurden. In dieser Hinsicht können Hedgefonds-Manager und -Händler nicht mit künstlicher Intelligenz konkurrieren, die in der Lage ist, extrem große Mengen an Zeitreihendaten zu verarbeiten und Prognosen auf der Grundlage früherer Erfolge und Fehler zu verbessern. Untersuchungen haben gezeigt, dass Hedgefonds, die KI verwenden, deutlich bessere Ergebnisse erzielen als solche, bei denen Schlüsselentscheidungen auf der Erfahrung von Menschen basieren.
Investieren
Investmentgesellschaften wenden seit Jahren Handelssysteme an, die auf Stimmungen und Meinungen aus sozialen Netzwerken und anderen öffentlichen Informationsquellen basieren. Im B2C-Managementbereich ergänzen Roboterassistenten das Portfoliomanagement und ordnen Entscheidungen von Menschen neu, indem sie das Portfolio selbst, seine Risikotoleranz und frühere Anlageentscheidungen analysieren.
Kredite
Maschinelles Lernen verändert die Spielregeln im Bereich der Kreditvergabe, erhöht die Qualität des Kreditscorings und ermöglicht eine genauere Einschätzung des Kreditrisikos. Daher gibt es Fälle, in denen Fortschritte in der KI aus der Genomik und Teilchenphysik beantragt werden, die den Kreditgebern nichtlineare dynamische Modelle des Kreditrisikos liefern, die traditionellen Ansätzen radikal überlegen sind. Solche Algorithmen können erfolgreich auf die kurzen Kreditverläufe von jungen Menschen und Selbstständigen angewendet werden. Zum Beispiel, um ein Kreditrisikomodell zu erstellen. Es klingt entmutigend, aber KI ermöglicht es Ihnen, Ideen zu generieren, um ausstehende Schulden zu begleichen.
Bereitstellung von Bankdienstleistungen
Chatbots helfen Banken, Kunden effizienter zu betreuen, auch wenn sie ihre Finanzangelegenheiten nicht eigenständig bewältigen können. Dank der Verarbeitungsalgorithmen für natürliche Sprache können Bots Anrufe mit Bankvertretern abhören, schnell genaue Antworten geben und Best Practices zur Verbesserung der Vertriebseffizienz anbieten. Neuronale Netze helfen Agenten, auf allgemeine Serviceanfragen zu reagieren, indem sie Metadaten sortieren und kennzeichnen, mögliche Antworten der Befragten generieren und die Wahrscheinlichkeit jeder von ihnen angeben. Mit diesem Ansatz ist es viel einfacher, einen personalisierten Kundensupport zu organisieren und den Zeit- und Kostenaufwand für die Arbeit mit jedem Kunden zu reduzieren.
Entdeckung eines Betruges
Auch die Betrugsbekämpfung gehört zu den markanten Beispielen, die die Vorteile des Einsatzes von KI in der Fintech aufzeigen. Und der Einsatz von KI zur Erkennung atypischer Aktivitäten ermöglicht es, jährlich etwa 7 Milliarden Betrugsversuche in den USA zu stoppen. Jüngste Untersuchungen haben gezeigt, dass Fehlalarme im Zusammenhang mit legitimen Transaktionen, die fälschlicherweise wegen Betrugsverdachts abgelehnt wurden, zu jährlichen Verlusten im Einzelhandel von 118 US-Dollar führen Milliarde. Ganz zu schweigen von den verlorenen Kunden, die aufgrund solcher Fehler die Dienste des Emittenten ablehnen.
ML-Algorithmen analysieren verschiedene Eingabedaten, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren, die Anzahl der Fehlalarme zu minimieren und so Geld für Banken und Kunden zu sparen.
Persönlichkeitserkennung
Jüngste Fortschritte beim Deep Learning haben die Genauigkeit der Bilderkennung auf ein Niveau gesteigert, das über die menschlichen Fähigkeiten hinausgeht. Beispielsweise würde die automatische Authentifizierung von Ausweisdokumenten oder die Verbindung zu verschiedenen öffentlich zugänglichen Datenbanken es Arbeitgebern ermöglichen, Identität und persönliche Daten, einschließlich Führerscheine und Strafregister, schnell zu überprüfen.
Zusammenfassung
Künstliche Intelligenz hat unbegrenzte Einsatzmöglichkeiten in allen Geschäftsfeldern, insbesondere im Bereich der Finanzdienstleistungen, die die Branche in den kommenden Jahren definitiv verändern werden. Für die richtige Arbeit mit Algorithmen und Finanzen wird der Einsatz von KI im Finanzdienstleistungsumfeld immer wichtiger. Der Einsatz automatischer Assistenten im Börsenhandel verringert die Möglichkeit, Marktineffizienzen auszunutzen. Es sind nicht mehr Menschen, sondern statistische Modelle, die miteinander konkurrieren. Darüber hinaus vereinfacht und automatisiert der Einsatz von KI alle Prozesse.
