KI und die Finanzbranche - eine perfekte Kombination?

Die praktischen Anwendungen von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML ) haben den Finanzsektor verändert, auch wenn die Veränderungen schrittweise erfolgen. Während Banken und Finanzinstitute die generative KI, die u. a. Ertragssteigerungen und eine bessere Entscheidungsfindung verspricht, rasch übernehmen, bringt sie auch neue Risiken mit sich, die es zu bewältigen gilt.  

In diesem Artikel werden wir KI im Kontext der Finanzbranche untersuchen. Sie hat zwar viel Potenzial, aber man muss sich auch der bestehenden Risiken bewusst sein, insbesondere des wachsenden Betrugsrisikos, das mit jedem Tag eine größere Herausforderung darstellt. Da die KI immer schneller wird, ändern sich auch die Taktiken der Bedrohungsakteure, die darauf abzielen, Finanzsysteme auszunutzen, so dass der Kampf gegen Betrug eine sich ständig weiterentwickelnde Front ist. 

Ein kurzer Überblick über AI in der Finanzbranche 

Der Einsatz von KI im Finanzdienstleistungssektor hat deutlich zugenommen, wobei sich die prädiktive KI immer mehr durchsetzt, während die generative KI gerade erst beginnt, sich zu etablieren.  

Trotz anfänglichen Zögerns wecken die Fähigkeiten der generativen KI inzwischen das Interesse von Finanzinstituten, die ihr Potenzial in Verbindung mit prädiktiver KI nutzen wollen. Mit den weiteren Fortschritten im Risikomanagement wird sich der Einsatz generativer KI voraussichtlich beschleunigen und zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der Finanzbranche werden. 

Der Weg zu einer breiteren Implementierung generativer KI in Finanzdienstleistungen ist nicht ohne Hürden. Diese Herausforderungen reichen von technischen Beschränkungen und der Notwendigkeit, eine solide Innovationsgrundlage zu schaffen, bis hin zu der kritischen Aufgabe, Mitarbeiter mit den erforderlichen Fähigkeiten zu rekrutieren. Eines der dringlichsten Anliegen der Unternehmen ist es, sicherzustellen, dass ihr Einsatz generativer KI mit den bestehenden rechtlichen Rahmenbedingungen in Einklang steht - eine Aufgabe, die durch die sich entwickelnde Landschaft der KI-Regulierung erschwert wird. Die Unvorhersehbarkeit künftiger regulatorischer Entwicklungen erhöht die Komplexität zusätzlich und erfordert von Finanzinstituten einen vorausschauenden und anpassungsfähigen Ansatz. 

Derzeit befindet sich der Finanzsektor in der Anfangsphase der generativen KI-Einführung. Diese frühe Phase birgt jedoch das Potenzial für eine Massenintegration in wichtige betriebliche Funktionen. Dieses sich entwickelnde Szenario bietet zukunftsorientierten Unternehmen eine einmalige Gelegenheit, generative KI nicht nur als Innovationswerkzeug, sondern auch als strategischen Hebel zur Erzielung eines Wettbewerbsvorteils zu nutzen. Die Institute, die diese anfänglichen Herausforderungen effektiv meistern, das transformative Potenzial der generativen KI nutzen und gleichzeitig die regulatorischen und technischen Hürden geschickt meistern, werden davon profitieren, wenn die Finanzdienstleistungsbranche weiter innoviert und transformiert wird.  

Das Potenzial von KI im Finanzsektor 

Prozessautomatisierung 

Die Integration von KI in der Finanz- und Versicherungsbranche hat zu erheblichen Verbesserungen der betrieblichen Effizienz geführt. Dies wird vor allem durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentenverarbeitung und die Bearbeitung von Routinekundenanfragen erreicht. Moderne Lösungen können diese Prozesse mit bemerkenswerter Genauigkeit und Geschwindigkeit abwickeln, und sie werden täglich besser. 

Indem sie banale Aufgaben an die KI übertragen, können Unternehmen das Risiko menschlicher Fehler verringern und ihre Personalressourcen auf strategischere und komplexere Aufgaben konzentrieren. 

In einer kürzlich durchgeführten Umfrage wurden 23 Finanzinstitute im Vereinigten Königreich gefragt : "Was beschreibt am besten den derzeitigen Einsatz von KI in Ihrem Institut?" 

Risikobewertung und -management 

Es liegt auf der Hand, dass die Fähigkeit, Risiken schnell und genau zu bewerten, im Finanzbereich von entscheidender Bedeutung ist. KI-Algorithmen zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, riesige Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren, die weit über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen, Risikofaktoren für Versicherungspolicen zu identifizieren und vielversprechende Anlagemöglichkeiten zu erkennen.  

Die rohe analytische Leistung einiger KI-Lösungen ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen zu treffen, die nicht nur schneller sind, sondern auch auf einem umfassenderen Verständnis des Risikos beruhen. Folglich erfindet die Rolle der KI bei der Risikobewertung die Art und Weise, wie Unternehmen ihre strategische Planung und ihr Risikomanagement angehen, neu und führt zu widerstandsfähigeren und fundierteren Geschäftspraktiken. 

Aufdeckung von Betrug 

Der Finanzsektor ist seit jeher das Ziel von Bedrohungsakteuren. Da die weit verbreitete Nutzung von Technologien bei Verbrauchern und Unternehmen gleichermaßen die Angriffsfläche vergrößert und es Kriminellen erleichtert, Finanzdelikte zu begehen, müssen Unternehmen robuste Schutzmaßnahmen einführen, um finanzielle Verluste zu verhindern und Kundendaten zu schützen. Die Fähigkeit der KI, betrügerische Aktivitäten in Echtzeit zu erkennen, ist einer der Gründe, warum sie sich im Finanzsektor durchgesetzt hat.  

Durch die Prüfung von Transaktionsmustern und die Identifizierung von Anomalien können KI-Systeme potenziellen Betrug mit einer Präzision erkennen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erreichen ist. Dieser proaktive Ansatz verringert nicht nur das Potenzial für erhebliche finanzielle Verluste, sondern stärkt auch das Vertrauen der Kunden - sie sind beruhigt, weil sie wissen, dass ihre Finanzdienstleister modernste Technologien einsetzen, um ihre Vermögenswerte und persönlichen Daten zu schützen. 

Personalisierte Kundenerfahrung 

KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten definieren den Kundenservice im Finanzsektor neu. Durch die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen, die Beantwortung von Fragen und die Unterstützung bei der Kontoverwaltung schaffen diese KI-Schnittstellen ein nahtloses und ansprechendes Kundenerlebnis.  

Diese personalisierte Interaktion erhöht die Kundenzufriedenheit und fördert die Loyalität, da die Kunden den Komfort und den maßgeschneiderten Service schätzen, den KI bieten kann. In einer Zeit, in der die Kunden immer mehr erwarten, wird KI zu einem wichtigen, unverzichtbaren Werkzeug, um einen außergewöhnlichen Service zu bieten. 

Allerdings gibt es auch einige Einschränkungen. Laut Forbes kann der durchschnittliche Chatbot für Finanzdienstleistungen nur einfache Fragen zur Kontoverwaltung beantworten. Er tut sich schwer, Finanzkonzepte zu erklären, kann nicht bei der Finanzplanung helfen und bietet keine Beratung oder Hilfe bei Investitionen.  

"Die Chatbots der Branche sind in erster Linie für relativ einfache Kundensupport-Anforderungen konzipiert und nicht fortschrittlich genug, um als echte Assistenten oder Berater zu dienen." 

Dies ist ein Bereich, in dem generative KI einen großen Unterschied bei Finanzdienstleistungen machen könnte. Generative KI-Assistenten können eine breite Palette von Anfragen präzise beantworten, Finanzkonzepte erklären und bei entsprechender Aufforderung hochwertige Ratschläge geben.  

Prädiktive Analytik 

Die Fähigkeit der KI zur Durchführung prädiktiver Analysen durch Sichtung historischer Daten bietet Finanz- und Versicherungsunternehmen ein leistungsstarkes Instrument zur Vorhersage künftiger Trends. Ob es um die Vorhersage von Veränderungen auf den Finanzmärkten oder die Vorhersage von Versicherungsansprüchen geht, KI ermöglicht Unternehmen den Übergang von reaktiven zu proaktiven Strategien.  

Diese Vorausschau kann zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führen, wodurch Strategien zur Nutzung kommender Chancen oder zur Minderung potenzieller Risiken optimiert werden. Prädiktive Analysen verbessern daher den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens und tragen zu stabileren und vorausschauenden Geschäftsergebnissen bei. 

Überwachung der Einhaltung 

Als Reaktion auf die Herausforderungen, die sich durch die Entwicklung von Technologie und KI und die dadurch ermöglichte Zunahme der Kriminalität ergeben, ändern sich die regulatorischen Vorschriften rasch. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass sie bereit sind, neue Gesetze und Vorschriften einzuhalten, oder sie riskieren hohe Geldstrafen und Reputationsschäden.  

Indem KI die Compliance-Beauftragten auf Unstimmigkeiten hinweist, kann sie Unternehmen dabei helfen, eine strenge Compliance-Position aufrechtzuerhalten. Diese automatisierte Überwachung stellt sicher, dass die Unternehmen auf der richtigen Seite der aktuellen Gesetze und Vorschriften bleiben und entlastet die Compliance-Teams, sodass sie sich auf strategischere Compliance-Themen konzentrieren können. 

Darüber hinaus kann generative KI so programmiert werden, dass sie kontinuierlich nach neuen oder geänderten aufsichtsrechtlichen Richtlinien in verschiedenen Rechtsordnungen sucht und diese interpretiert. Sie kann dann Zusammenfassungen oder detaillierte Berichte darüber erstellen, wie sich diese Änderungen auf verschiedene Aspekte der Geschäftstätigkeit eines Finanzinstituts auswirken. So wird sichergestellt, dass die Compliance-Teams stets über die neuesten Anforderungen informiert sind und ihre Strategien entsprechend anpassen können. 

Verwaltung von Investitionen 

Sogenannte KI-gesteuerte Beraterroboter mögen wie etwas aus einem Science-Fiction-Film klingen. Doch es gibt sie wirklich, und sie machen die Anlageverwaltung für ein breiteres Publikum zugänglich, da sich die generative KI weiter durchsetzt.  

Indem sie automatisierte, personalisierte Anlageberatung auf der Grundlage des Risikoprofils und der finanziellen Ziele einer Person anbieten, haben diese KI-gestützten Berater die Tür zum Investieren für diejenigen geöffnet, denen die traditionellen Wege zu abschreckend oder zu teuer waren.  

Dieser KI-gesteuerte Ansatz vereinfacht nicht nur den Anlageprozess, sondern passt ihn auch an die individuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Anlegers an, was zu stärker diversifizierten und ausgewogenen Portfolios für einen größeren Teil der Bevölkerung führen kann. 

Die wachsende Rolle der KI bei der Aufdeckung und Prävention von Betrug 

Die Aufdeckung und Verhinderung von Betrug war schon immer ein Eckpfeiler des Risikomanagements im Finanz- und Versicherungswesen. Wie wir bereits erwähnt haben, hat das Wachstum der KI nicht nur eine Vielzahl neuer Herausforderungen und Bedrohungen für Unternehmen verhindert, sondern auch zu einem Wandel in der Herangehensweise geführt: weg von traditionellen, oft reaktiven Methoden hin zu einer dynamischeren, proaktiven Haltung. 

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen in Echtzeit zu sichten und zu analysieren, hat Unternehmen ein leistungsfähiges Instrument an die Hand gegeben, um verdächtige Muster und Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten. Und so funktioniert das Ganze.  

Erkennung von Anomalien 

KI-Algorithmen sind in der Lage, historische Transaktionsdaten zu durchforsten, um feststehende Verhaltensmuster von Einzelpersonen oder Unternehmen zu erkennen. Diese Muster sind ein Maßstab, anhand dessen jede Abweichung auf potenziellen Betrug untersucht werden kann. So kann beispielsweise eine Transaktion, die deutlich über den durchschnittlichen Ausgaben eines Nutzers liegt, oder eine Transaktion, die von einem geografisch ungewöhnlichen Ort ausgeht, markiert werden.  

Diese Fähigkeit beruht auf den Deep-Learning-Algorithmen der KI, die anhand riesiger Datenmengen lernen, zwischen gutartigen Anomalien und solchen, die auf Betrug hindeuten, zu unterscheiden, wodurch Fehlalarme reduziert und Ermittlungsressourcen effektiver eingesetzt werden können. 

Modelle für maschinelles Lernen 

KI zur Betrugserkennung basiert im Kern auf maschinellen Lernmodellen, die auf Datensätzen mit bekannten betrügerischen und nicht betrügerischen Aktivitäten trainiert werden. Diese Modelle, die Techniken wie Klassifizierung, Clustering und Anomalieerkennung nutzen, entwickeln sich ständig weiter, indem sie aus neuen Daten lernen.  

Dank dieser Fähigkeit, sich ständig anzupassen und zu verbessern, sind maschinelle Lernmodelle immer besser in der Lage, selbst die subtilsten Betrugsindikatoren zu erkennen. Dies trägt dazu bei, dass Finanzinstitute den Betrügern, die ihre Taktiken ständig ändern, immer einen Schritt voraus sind.  

Verarbeitung natürlicher Sprache 

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ermöglicht es KI-Systemen, Textdaten mit vielen Nuancen zu analysieren und zu verstehen, von Kunden-E-Mails und Chat-Protokollen bis hin zu Posts in sozialen Medien. Techniken wie die Stimmungsanalyse und die Extraktion von Schlüsselwörtern können die Absicht hinter der Kommunikation enthüllen und potenziellen Betrug durch die Erkennung verdächtiger Sprachmuster oder die Diskussion bestimmter Themen, die bekanntermaßen mit betrügerischen Aktivitäten in Verbindung gebracht werden, aufdecken. Diese Analyse erweitert die Erkennungsmöglichkeiten der KI über numerische Daten hinaus und bietet einen umfassenden Überblick über potenzielle Betrugsindikatoren. 

Netzwerkanalyse 

Die Fähigkeit der KI, komplexe Netzwerke und Beziehungen zwischen Unternehmen zu analysieren, kann versteckte Verbindungen aufdecken, die auf betrügerische Machenschaften wie Geldwäsche oder geheime Absprachen hindeuten könnten. Durch die Kartierung dieser Netzwerke kann KI Verhaltensmuster aufdecken, die für organisierten Betrug charakteristisch sind. Dadurch können Institutionen ganze Betrugsringe zerschlagen, anstatt nur einzelne Täter zu erwischen. 

Überwachung in Echtzeit 

Die Echtzeitüberwachung ist vielleicht eine der wichtigsten Entwicklungen in der modernen Betrugsaufdeckung. KI-gestützte Systeme können jede einzelne Transaktion sofort untersuchen und sie mit bekannten Betrugsindikatoren und erlernten Mustern des normalen Verhaltens vergleichen. Diese Unmittelbarkeit ermöglicht es Finanzinstituten, Betrug auf frischer Tat zu ertappen und so das Zeitfenster für Kriminelle und das Potenzial für finanzielle Verluste drastisch zu verringern. 

Beispiele für die Echtzeitüberwachung in der Praxis sind: 

• Transaktionsanalyse: KI-Systeme prüfen jede Transaktion in Echtzeit und vergleichen sie mit etablierten Standardverhaltensmustern. Jede Transaktion, die erheblich von diesen Mustern abweicht - zum Beispiel eine ungewöhnlich große Überweisung oder eine Zahlung auf ein neues, nicht verifiziertes Konto - wird zur weiteren Überprüfung markiert. Diese sofortige Reaktion hilft, betrügerische Transaktionen zu verhindern, bevor sie abgeschlossen werden. 

• Standortbezogene Anomalien: Durch die Integration von Geolokalisierungsdaten kann KI erkennen, wenn eine Karte oder ein Konto an einem Ort verwendet wird, der nicht mit den bekannten Mustern oder dem aktuellen Standort des Nutzers übereinstimmt, wie er von seinem Mobilgerät angezeigt wird. Solche Diskrepanzen können Echtzeitwarnungen an das Institut und den Kunden auslösen und so möglicherweise Betrug verhindern. 

• Biometrische Überprüfung: Im Kontext von Mobile Banking oder Zahlungs-Apps können KI-gestützte Systeme biometrische Eingaben wie Fingerabdrücke, Gesichtserkennung oder Sprachbefehle in Echtzeit überwachen. Stellt das System Anomalien in den biometrischen Daten fest, kann es Transaktionen sofort sperren und eine zusätzliche Verifizierung anfordern, was eine zusätzliche Sicherheitsebene darstellt. 

Verhaltensbiometrische Daten 

Über die herkömmlichen biometrischen Maßnahmen hinaus erforscht die KI die Verhaltensbiometrie, indem sie Muster in der Interaktion der Nutzer mit ihren Geräten analysiert. Dazu gehören Tipprhythmen, Mausbewegungen und Browsing-Verhalten. So wird ein Profil erstellt, das so einzigartig ist, dass jede Abweichung ein Zeichen für die Gefährdung des Kontos oder Identitätsdiebstahl sein könnte. Diese ausgefeilte Form der Erkennung fügt eine weitere Sicherheitsebene hinzu, die den unbefugten Zugriff zunehmend erschwert. 

Beispiele für verhaltensbiometrische Daten sind: 

• Dynamik des Tastenanschlags: Hierbei wird analysiert, wie ein Nutzer auf einer Tastatur tippt, einschließlich des Rhythmus und des Timings zwischen dem Drücken und Loslassen von Tasten. KI kann Ungereimtheiten in den Tippmustern erkennen, die auf einen anderen Nutzer hindeuten und möglicherweise auf eine Kontoübernahme oder unberechtigte Zugriffsversuche hinweisen. 

• Wischmuster und Berührungsdynamik: Auf Touchscreen-Geräten können Wischmuster, die Stärke des ausgeübten Drucks und die Geschwindigkeit der Berührungsinteraktionen als eindeutige Identifikatoren dienen. KI-Systeme können diese Muster auf Anzeichen für anormales Verhalten analysieren, was bei mobilen Bank- und Zahlungsanwendungen nützlich ist, um unbefugten Zugriff zu verhindern. 

• Navigation und Browsing-Verhalten: Die Untersuchung der Art und Weise, wie Nutzer durch Apps oder Websites navigieren, einschließlich der Abfolge der Seitenbesuche, der Interaktion mit Formularen und der auf den Seiten verbrachten Zeit, kann ebenfalls als verhaltensbiometrische Daten dienen. KI kann Abweichungen von etablierten Mustern erkennen, die darauf hindeuten, dass ein anderer Nutzer möglicherweise einen Betrugsversuch unternimmt. 

Integration mit Betrugsdatenbanken 

Schließlich verbessert die Integration von KI-Systemen mit externen Betrugsdatenbanken ihre Fähigkeit, Transaktionen und Identitäten mit umfassenden Listen bekannter Betrüger, gestohlener Identitäten und auf der schwarzen Liste stehender Unternehmen zu vergleichen. Dieser Abgleich ist entscheidend, um Transaktionen, die ein hohes Betrugsrisiko darstellen, schnell zu identifizieren und zu stoppen. 

Unser Partner OneReach.ai nennt diese Funktion "Fraud Alert" (Betrugswarnung ) und kann so programmiert werden, dass sie bei verdächtigen Aktivitäten Echtzeitwarnungen ausgibt. Dies erleichtert es den Compliance-Teams, ihren Verpflichtungen zur Aufdeckung potenzieller Betrugsfälle und zur rechtzeitigen Meldung an die Aufsichtsbehörden nachzukommen. In der EU müssen regulierte Unternehmen beispielsweise einen Verdachtsbericht einreichen, wenn Kenntnis, Verdacht oder Grund zu der Annahme besteht, dass Geldwäsche oder Terrorismusfinanzierung vorliegt. 

Finanz- und Versicherungswesen neu erfinden 

KI ist im Kampf gegen Betrug in der Finanz- und Versicherungsbranche unverzichtbar geworden, da sie die Fähigkeit, betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu verhindern, erheblich verbessert. Durch ihre Fähigkeit, Dokumentationsprozesse zu automatisieren und zu verfeinern, die Belastung durch physische Dokumente zu reduzieren und fortschrittliche Betrugserkennungsmethoden einzusetzen, schafft KI die Voraussetzungen für eine neue Ära im Finanzwesen - eine Ära, in der Effizienz und Sicherheit deutlich verbessert werden. 

Den größten Einfluss hat die KI jedoch bei der Implementierung fortschrittlicher Analysetools. Damit können Unternehmen umfangreiche Transaktionsdaten in Echtzeit durchforsten, um verdächtige Muster und Anomalien zu erkennen, die von etablierten Normen abweichen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für die Identifizierung potenzieller Betrugsfälle und ermöglicht die sofortige Kennzeichnung ungewöhnlicher Aktivitäten, um Compliance- und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.  

Darüber hinaus können Unternehmen dank der prädiktiven Modellierungstechniken der KI betrügerische Machenschaften vorhersehen, bevor sie zum Tragen kommen. Dies ist ein unschätzbares Instrument zum Schutz von Vermögenswerten, zur Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens und zur Aufrechterhaltung einer robusten Verteidigungsposition gegen die wachsende Angriffsfläche und die Raffinesse von Betrugsversuchen.