Die Vorteile von Generative AI für Führungskräfte im Bank- und Finanzwesen

Generative AI ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Erstellung künstlicher Daten oder Inhalte konzentriert. Sie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um Bilder, Videos oder Audiodateien auf der Grundlage von Daten zu generieren, die ihr zur Verfügung gestellt werden. Statt aus Daten zu lernen, besteht der Vorteil der generative AI darin, brandneue Daten zu erzeugen.

Generative AI verändert die Data Analytics in der Finanzdienstleistungsbranche und eröffnet neue Möglichkeiten, den Kundenservice zu verbessern, den Umsatz zu steigern, die Sicherheit zu erhöhen, Risiken zu reduzieren, Investitionen und strategische Planung zu optimieren und vieles mehr.

Hier sind einige gängige Anwendungen und Vorteile von generative AI in Finanzdienstleistungen:

Chatbots

Banken können generative AI nutzen, um Chatbots zu entwickeln, die menschliche Konversationen durch Text- oder Sprachinteraktionen nachahmen. Der Einsatz von Chatbots kann den Kundenservice verbessern, Kosten senken und den Umsatz steigern. Chatbots können Banken beispielsweise Geld sparen, indem sie routinemäßige Kundendienstfunktionen wie die Beantwortung von Fragen zum Kontostand und die Ausführung von Routineaufgaben wie Überweisungen und das Senden von Nachrichten automatisieren. Zu den fortschrittlicheren Anwendungen gehört die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen und Verkäufe auf der Grundlage der Kundenhistorie und -aktivitäten.

Betrugserkennung und Prävention

Generative AI ergänzt die traditionelle Betrugsanalyse mit Modellen, die anormale Muster in großen Mengen von Finanztransaktionen erkennen können, so dass Finanzinstitute verdächtige Transaktionen schneller stoppen können. Finanzunternehmen nutzen generative AI auch, um synthetische Daten zu erstellen, die Betrug simulieren, damit sie robustere Algorithmen Betrugserkennung entwickeln können.

Anti-Geldwäsche

Einsatz generative AI zur Analyse großer Mengen von Finanzdaten wie Transaktionen, Konten, Kundenprofilen und Unternehmensinformationen. KYC-Daten (Know Your Customer) können Muster und Anomalien erkennen, die auf Geldwäscheaktivitäten hinweisen können.

Bewertung des Kreditrisikos

Generative AI können das Kreditrisiko genauer und viel schneller bestimmen, indem sie riesige Datenmengen analysieren, darunter Finanzausweise, Kreditscores, Transaktionshistorien und andere relevante Daten. Dies kann zu besseren Kreditentscheidungen führen, die das Kreditrisiko verringern.

Kreditauskunft

Unternehmen in der Finanzdienstleistungsbranche können generative AI nutzen, um automatisch Kreditberichte und andere Finanzdokumente zu erstellen. Dies kann die Kreditantrags- und -genehmigungsprozesse straffen, den Papierkram reduzieren und die Effizienz verbessern.

Algorithmischer Handel

Händler können generative AI nutzen, um potenziell höhere Renditen zu erzielen. Generative AI hilft bei der Entwicklung von Handelsalgorithmen, die Handelssignale für den Zeitpunkt des Kaufs oder Verkaufs eines Wertpapiers erzeugen und Marktbewegungen vorhersagen.

Portfolio-Verwaltung

Generative AI kann bei der Optimierung von Portfolioallokationen helfen, indem sie Kombinationen von Vermögenswerten generiert und deren Leistung simuliert. Portfoliomanager können diese Informationen nutzen, um effiziente Portfolios auf der Grundlage von Kriterien wie Risikotoleranz und Renditezielen zu erstellen.

Vermögensverwaltung

Unternehmen können generative AI nutzen, um Marktdaten zu analysieren und Vermögenspreise, Zinssätze und andere wirtschaftliche Trends zu prognostizieren. Diese Informationen sind wertvoll für Investitionsentscheidungen und die Verwaltung von Finanzanlagen. Generative AI eignet sich hervorragend für die Analyse unstrukturierter Daten, z. B. Stimmungen social media und Nachrichtenartikel, um Investmentmanagern Einblicke in die Wahrnehmung der Anleger und Marktveränderungen zu geben.

Strategische Planung

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen kann generative AI nutzen, um Prognosemodelle für Finanzkennzahlen wie Kundenabwanderung, Kontostände und Einnahmen zu entwickeln. Bessere Prognosen für diese Kennzahlen können die strategische Planung und die Ressourcenzuweisung verbessern.

Generative AI und die Actian Data Platform

Generative KI ist ein vielseitiges Werkzeug, das viele Möglichkeiten für die Datenanalyse in der Finanzdienstleistungsbranche bietet. Um erfolgreich zu sein, benötigt generative KI jedoch die richtige Datenplattform. Die Actian Data Platform ist die erste As-a-Service-Lösung, die Analytik, Transaktionen und Integration vereint. Ihre flexible Cloud-, On-Premises- und Hybrid-Cloud-Architektur liefert Ihnen zuverlässige Echtzeit-Einsichten, die es Ihnen erleichtern, von der Datenquelle zur Entscheidung zu gelangen. Die niedrige, codefreie Integration der ActianPlattform mit Datenqualitäts- und Transformationsoptionen macht es einfacher und flexibler, generative KI-Anforderungen und -Anwendungsfälle zu erfüllen.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.