Die Finanzdienstleistungsbranche befindet sich an einem entscheidenden Punkt, an dem AI nicht mehr nur ein Enabler, sondern ein entscheidender Treiber für Wettbewerbsvorteile ist. Von der Automatisierung von Routineprozessen bis hin zur Umgestaltung der Entscheidungsfindung - AI verändert die Finanzinstitute in einem noch nie dagewesenen Ausmaß.
Unter CDAO 2025, Artefact seine Vision für die Skalierung von AI im Finanzdienstleistungssektor vor und konzentrierte sich dabei auf drei wichtige Aspekte:
- Der Wert von AI bei Finanzdienstleistungen und die neuen Grenzen der agentenbasierten AI
- AI als Grundpfeiler zur Risikominderung und Vertrauensbildung
- Das agentenbasierte Paradigma, bei dem AI über die Automatisierung hinaus zur autonomen Orchestrierung übergeht
AI ist nicht länger eine futuristische Innovation, sondern der zentrale Motor der finanziellen Transformation. Institute, die den strukturierten Einsatz von AI , geregelte Risikorahmenbedingungen und intelligente Automatisierung nutzen, werden die nächste Ära der Finanzdienstleistungen anführen.
Von der Automatisierung zur agentenbasierten AI: Die nächste Grenze
AI ist für Finanzdienstleistungen nicht neu. Die Institute setzen schon lange auf Robotic Process Automation (RPA), um Back-Office-Funktionen zu rationalisieren, die Compliance zu verbessern und die Effizienz zu steigern.
Die Branche tritt nun jedoch in eine neue Phase ein, die Ära der agentenbasierten AI , in der AI über die regelbasierte Automatisierung hinausgehen und sich zu intelligenten, anpassungsfähigen und autonomen Agenten entwickeln.
Was sind AI ? Und warum sind sie wichtig?
AI sind AI der nächsten Generation, die in der Lage sind, logisch zu denken, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen über mehrere Funktionen hinweg. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools kombinieren AI prädiktive Analysen, kognitives Denken und autonome Ausführung zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Beispiel: Ein AI Underwriting-Agent kann historische data, Kundenprofile und Markttrends analysieren, um personalisierte Kreditentscheidungen in Echtzeit zu treffen und so sowohl die Effizienz als auch das Kundenerlebnis zu verbessern.
Warum sind AI für Finanzinstitute so wichtig?
Die FS-Institutionen sind mit einer zunehmenden Komplexität konfrontiert:
- Data : Strukturierte und unstrukturierte data in großem Maßstab verwalten
- Der Bedarf an Geschwindigkeit: Schnelle Entscheidungsfindung in Echtzeit-Finanzumgebungen
- Wettbewerbsdruck: Der Aufstieg der AI Fintech-Herausforderer
Drei Ebenen von AI in Finanzdienstleistungen
Es gibt drei Hauptkategorien von AI , die jeweils ein unterschiedliches Maß an Autonomie bieten:
- Task Agents (Assistenten): AI Assistenten, die einzelne Aufgaben automatisieren, indem sie sie in logische Schritte unterteilen. Beispiel: AI Chatbots für den Kundensupport.
- Workflow-Agenten: Diese führen vordefinierte Sequenzen umweltbewusst aus und verbessern so Effizienz und Compliance. Beispiel: Automatisierte Kreditbearbeitungsagenten.
- Autonome Agenten: Diese AI arbeiten mit minimalen menschlichen Eingriffen und treffen Entscheidungen auf der Grundlage von data. Beispiel: AI Anlageportfolios.
Governance und das AI
AI im Finanzdienstleistungssektor bietet immense Chancen, birgt aber auch erhebliche Risiken. Institute, die keine robuste AI implementieren, setzen sich regulatorischen Strafen, Reputationsschäden und Betriebsausfällen aus.
Im Jahr 2023 drohen Finanzinstituten aufgrund unzureichender AI Bußgelder in Höhe von über 200 Millionen US-Dollar. 77 % der Finanzdienstleister gaben an, dass das Fehlen von AI eine große Herausforderung darstellt.
Die wichtigsten AI im Finanzwesen:
- Vorurteile und Fairness: Sicherstellen, dass AI bestehende Vorurteile bei der Kreditvergabe, Risikobewertung und Kundeninteraktion nicht verstärkt.
- Erklärbarkeit und Transparenz: Die Regulierungsbehörden verlangen, dass AI Entscheidungen interpretierbar sind.
- Sicherheit und data : Schutz sensibler data vor AI .
- Risiko von AI : Vermeidung der Generierung irreführender oder falscher Finanzinformationen.
Das AI : Gleichgewicht zwischen Innovation und Governance
Bei Artefact definieren wir einen strukturierten Ansatz zur AI durch die AI :
- Wert: AI mit Geschäftszielen abstimmen, um die Wirkung zu steigern
- Leitplanken: Umsetzung ethischer und rechtlicher Schutzmaßnahmen
- Betriebsmodell: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die AI definieren
Skalierung von AI: Ein Fahrplan für Finanzinstitute
Um AI in großem Maßstab zu industrialisieren, müssen Finanzinstitute Wert, Risiko und Machbarkeit abwägen. Der Weg nach vorne beinhaltet:
- Priorisierung von AI , die sowohl die Geschäftsauswirkungen und Skalierbarkeit
- Aufbau eines Betriebsmodell und Festlegung der Rollen und Zuständigkeiten für den Erfolg.
- Implementierung von kontinuierlichen Risikokontrollen zur Absicherung von AI
Beispiel: Ein weltweit tätiges Bankinstitut nutzte AI zur Automatisierung des Kunden-Onboardings, wodurch die Bearbeitungszeit um 40 % reduziert und gleichzeitig die Einhaltung strenger gesetzlicher Vorschriften gewährleistet wurde.
Der Weg in die Zukunft: Verantwortungsvolle AI für Finanzdienstleistungen
AI ist nicht mehr nur ein Hilfsmittel, sie ist eine Notwendigkeit. Finanzinstitute müssen jedoch einen strukturierten Ansatz verfolgen, um das Potenzial der AIzu maximieren und gleichzeitig ein effektives Risikomanagement zu betreiben.
> AI werden die Arbeitsabläufe im Finanzbereich neu definieren und sie anpassungsfähiger, autonomer und intelligenter machen.
> Governance wird das Unterscheidungsmerkmal sein, das sicherstellt, dass AI ethisch, transparent und konform bleibt.
> Institute, die AI verantwortungsvoll einsetzen, werden die nächste Ära der Finanzdienstleistungen anführen.
Artefact unterstützt Finanzinstitute dabei, die Einführung von AI zu beschleunigen und dabei Wert, Skalierbarkeit und Governance in Einklang zu bringen.
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