Analyse von Bankdaten

Die Bank der Zukunft setzt auf Künstliche Intelligenz

Die weitreichenden und signifikanten Auswirkungen der Digitaltechnik auf den Bankensektor sind heute unbestritten. Wie alle Produktionssektoren müssen auch die Finanzinstitute zwei Hauptanforderungen miteinander in Einklang bringen: die Aufrechterhaltung eines hohen Wettbewerbsniveaus auch außerhalb der bekannten geografischen Grenzen und den Umgang mit Verbrauchern, die immer einfachere, leistungsstärkere und zunehmend personalisierte Dienstleistungen ohne Reibungsverluste verlangen.

Künstliche Intelligenz kann diesen Zweck zweifellos erfüllen: Sie ist still und effektiv in der Lage, interne, sich auf den Kundenservice auswirkende Prozesse zu unterstützen und zu automatisieren, indem der Software der automatische Teil des Vorgangs anvertraut wird. Dadurch können Fehler reduziert und Ergebnisse schneller erzielt werden.

Wie verändert sich das Angebot des Bankwesens mit der Einführung von KI?

Künstliche Intelligenz kann vor allem bei den Bankprozessen angewendet werden, die darauf abzielen, die Benutzerfreundlichkeit auf allen Kanälen der Bank zu verbessern. Aber nicht nur dort findet sie Anwendung: Die Hauptalgorithmen des maschinellen Lernens werden in all den Bereichen der strategischen Unternehmensprognose und -analyse eingesetzt, in denen Schnelligkeit und Genauigkeit der Entscheidungen von grundlegender Bedeutung sind. Dies ist vor allem unter Einsatz einer von den Finanzinstituten noch kaum erforschten Quelle der Rentabilität möglich: Daten.

Künstliche Intelligenz für die individuelle Anpassung des Angebots und Verstärkung der Kundenbindung

KI kann einen starken Einfluss auf die Beziehung zwischen der Bank und ihren aktuellen und potenziellen Kunden haben. Interaktionen mit allen Touch- und Cash Points der Bank erzeugen wertvolle Daten über Interessenten und Kunden. Diese können gesammelt werden, um Zufriedenheit, Verhalten oder Verlustrisiko zu erfassen und auf dieser Basis eine noch individuellere Customer Journey zu gestalten. Künstliche Intelligenz kann systematisch bei der Erfassung, Analyse und Klassifizierung dieser Daten helfen und Daten für die Systeme der Digital Signage erzeugen, die dann für die Abwicklung der Verwaltung von Dateien am Schalter, für Terminanfragen bei bestimmten Beratern und für weitere Prozesse verwendet werden können.

Alle Touch- und Cash Points innerhalb der Customer Journey sind darauf ausgerichtet, Marketingbotschaften und Empfehlungen zu Produkten und Dienstleistungen anzuzeigen. Dadurch entsteht ein Erlebnis, das den Kunden miteinbezieht und ihn in den Mittelpunkt stellt. Darüber hinaus können Dienste der Künstlichen Intelligenz bei der Entwicklung maßgeschneiderter Treueprogramme und der Entwicklung neuer Dienstleistungen helfen, die sich gut für bestimmte Benutzerkategorien eignen und auf diese Weise die Kundenbindung fördern.

Künstliche Intelligenz für eine strategische und erweiterte Datenanalyse

Finanzinstitute verfügen über eine Menge von Daten im Hinblick auf die Geschäftsdienstleistungen sowie die Art und Weise, wie diese von den Kunden genutzt werden. Angesichts dieser Datenmenge ist es unerlässlich geworden, über KI-Tools zwecks Datenanalyse zu verfügen.

Basierend auf Algorithmen für Data Mining und maschinelles Lernen werden in diesem Fall Korrelationen erkannt und wiederverwendbare Muster identifiziert. Eine der Funktionen des KI-basierten Systems besteht genau darin, alle Daten aller Bankgeschäfte und Datenflussbewegungen in den aktiven Einzelhandelskanälen, in allen Filialen und an allen Touch-/Cash Points zu analysieren. So können Ergebnisse über Trends, Saisonabhängigkeit und Rentabilität jeder einzelnen Dienstleistung geliefert und gezielte Marktstrategien besser identifiziert und umgesetzt werden.

Eine fortschrittliche, durch KI-unterstützte und über native Integration mit Business Intelligence-Plattformen nutzbare Datenanalyse ermöglicht es der Bank, neue Leistungsmodelle und neue Rollen in der Wertschöpfungskette zu entwickeln.

Künstliche Intelligenz für prädiktive Analysen und Risikomanagement

Eine der natürlichsten Anwendungen von Künstlicher Intelligenz ist die prädiktive Analyse. Dabei werden historische Daten verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Szenarien unter bestimmten Bedingungen zu treffen. Banken können die prädiktive Analyse auf verschiedene interne Prozesse anwenden, einschließlich des Lebenszyklusmanagements von physischen Geräten und der Bargeldmanagementkette. Die durch spezifische KI-Algorithmen generierten Prognosen sind von grundlegender Bedeutung, um das Management operationeller Risiken zu optimieren und ein immer höheres Serviceniveau sowie eine kontinuierliche Verfügbarkeit für die Nutzer zu gewährleisten.

Im Hinblick auf die Supply Strategy ist es für die Bank unerlässlich, handlungsfähig zu bleiben und die Kontrolle zu behalten und sogar die Kosten signifikant zu senken. Hierbei geht es vor allem um Wartungskosten von Geräten, um Geldabwicklung oder im Allgemeinen um Kosten für die Einhaltung von Zeitrahmen und für Modalitäten, die zu wenig auf die vom Markt geforderten Rhythmen abgestimmt sind.

Im Falle der Vermögensverwaltung können über Künstliche Intelligenz Muster und Trends identifiziert werden, auf die ein prädiktiver Instandhaltungsalgorithmus angewendet werden soll. Dieser ist in der Lage, äußerst präzise Szenarien zukünftiger Maßnahmen zu jedem einzelnen Vermögenswert und zum zukünftigen Betrieb des Geräts zu erzeugen.

Im Falle des Bargeldmanagementprozesses entwickeln wir aus den Daten jedes Cashpoints ein Prognosemodell, das die Bewegungen von Auszahlungen, Einlagen und Umläufen vorhersagen kann. Es kann dann angewendet werden, um für jede Filiale oder für jeden Automaten den Bargeldversorgungsprozess zu verbessern.

KI – Die Vorteile für Banken

Die Szenarien für den Einsatz von Technologien der Künstlichen Intelligenz sind vielfältig und umfassen nicht nur die Einführung von Systemen, Plattformen oder Algorithmen, die spezifisch für maschinelles Lernen oder Deep Learning bestimmt sind. Vor allem die Integration und Verankerung dieser neuen Instrumente in die bestehende Organisationsdynamik und das technologische Umfeld machen den Unterschied.

Das in proprietäre Systeme integrierte KI-Modul ermöglicht den Banken, die bereits vorliegenden Daten optimal zu nutzen, um strategische Entscheidungen zu erleichtern und zu beschleunigen und Investitionen zu verbessern.

Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird es der Bank möglich sein:

  • eine noch persönlichere Kundenansprache zu gewährleisten, ohne menschliche Beziehungen auszuschließen.
  • Investitionen durch die sofortige Integration in die Omnichannel-Technologie beizubehalten.
  • von einer digitalen Transformation zu profitieren, an der alle Stakeholder der Bank vom Management bis hin zum Kunden beteiligt sind.
  • mehr und mehr das Vertrauen in eine Marke zu steigern, die sich durch einen smarten, wenn auch einfachen Ansatz erneuert.

Künstliche Intelligenz in WinWebServer

Entdecken Sie alle WWS-Module, die KI-Algorithmen implementieren:

WWS Customer Management

WWS Cash Management

WWS Business Analytics Management

WWS Asset Management

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