SMART BANKING KI-BASIERTE SPRACHTECHNOLOGIEN IN DER FINANZBRANCHE - WHITE PAPER - Retresco
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WHITE PAPER
SMART BANKING
KI-BASIERTE SPRACHTECHNOLOGIEN
IN DER FINANZBRANCHE
RETRESCO GMBH | GRÜNBERGER STRASSE 44A | 10245 BERLIN | +49 (30) 609 839 600 | WELCOME@RETRESCO.DEINHALTE
1 WIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ BANKEN ZUKUNFTSFÄHIG POSITIONIERT 03
2 KI-BASIERTE SPRACHTECHNOLOGIEN IN DER FINANZBRANCHE 06
3 SMART BANKING: AUTOMATISCHE TEXTGENERIERUNG IN DER PRAXIS 07
A TÄTIGKEITSBERICHTE IM FONDSMANAGEMENT
B VERDACHTSMELDUNGEN
C INTERNE REPORTINGS & DATENBASIERTE ENTSCHEIDUNGSVORLAGEN
4 ZOOM-IN: INTERVIEW MIT THOMAS SEIDEL (SOPRA STERIA) 11
5 NEXT STEPS: DEN HERAUSFORDERUNGEN DER ZUKUNFT BEGEGNEN 13
PIONEERING NATURAL LANGUAGE TECHNOLOGIES
Retresco unterstützt Unterrnehmen aus den untersschiedlichsten Branchen bei
der Automatisierung textbasierter Geschäftsprozesse und steigert maßgeblich
deren operative Effizienz. Als Pionier im Bereich KI-basierter Sprachtechnolo-
gien setzt das Berliner Tech-Unternehmen seit 2008 Maßstäbe in der automa-
tisierten Erstellung von hochwertigen Texten sowie der Analyse von Sprache.
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1 WIE KÜNSTLICHE
In Zeiten der digitalen Disruption stehen Banken vor vielfältigen
Herausforderungen. Ein erhöhtes Maß an regulatorischen Vorgaben
INTELLIGENZ BAN- bindet immer mehr personelle Ressourcen, niedrige Zinsen lassen
KEN ZUKUNFTS- die Gewinnmargen schwinden und neue Marktteilnehmer erhöhen
den Wettbewerbsdruck signifikant. Daher bewegt sich kaum
FÄHIG ein anderer Wirtschaftsbereich in einem so anspruchsvollem
POSITIONIERT Marktumfeld wie die Finanzindustrie. Die Folge: Etliche
Großbanken investieren zum Teil dreistellige Millionenbeträge
in die Modernisierung ihrer IT-Infrastruktur. Dabei stehen die
Verschlankung interner Prozesse ebenso im Fokus wie die
Digitalisierung der Kundenschnittstellen durch Onlinebanking,
Wallet Apps oder Personal Finance Tools. Zeitgleich setzen
junge Fintechs etablierte Banken mit alternativen und oftmals
kostengünstigeren Geschäftskonzepten unter Zugzwang. Hinzu
kommen global agierende Tech-Giganten, die ihre technologische
Kompetenz und ihre enorme Datenfülle über die Endkunden nutzen,
12,2 Prozent aller
um selbst Finanzdienstleistungen anzubieten.
Finanzdienstleister setzten bereits
Künstliche Intelligenz ein.
Die Finanzindustrie befindet sich somit in einem nachhaltigen
Wandel. Der Einsatz innovativer Technologien bietet hier
die Möglichkeit, den Veränderungen souverän zu begegnen
und gezielt für die eigene Positionierung zu nutzen. Neue
Technologien wie Künstliche Intelligenz bieten für das operative
Bankgeschäft vielfältige Möglichkeiten, um Kunden mit neuen
Services zu bedienen. Bereits heute hat die Finanzbranche die
Chancen Künstlicher Intelligenz erkannt: Die im März 2020 vom
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie herausgegebene
Studie “Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der deutschen
Wirtschaft – Stand der KI-Nutzung im Jahre 2019”1 kommt zu
dem Ergebnis, das 12,2 Prozent aller Unternehmen im Bereich der
1 Einsatz Künstliche Intelligenz in der deutschen Finanzdienstleistungen Künstliche Intelligenz einsetzen.
Wirtschaft – Stand der KI-Nutzung im Jahre
2019, Bundesministerium für Wirtschaft und
Energie, 2019, S. 16.
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SEITE 3WHITE PAPER - SMART BANKING
Definition & Verortung: Damit rangiert die Finanzbranche gleich nach dem ITK-Sektor (17,8
Was ist Künstliche Intelligenz? Prozent aller Unternehmen setzen hier bereits KI ein) auf dem
zweiten Platz.
Konventionell wird Künstliche Intelligenz als
computergesteuerte Simulation kognitiver Künstliche Intelligenz zeichnet sich als eine transformative
Fähigkeiten und intelligenten Verhaltens Technologie unseres digitalen Zeitalters aus. Die Frage, was sie ist,
beschrieben 2 Sehr abstrakt lassen sich die kann und was sie bereits leistet, beschäftigt einen Querschnitt von
Entwicklungsrichtungen von Künstlicher Wissenschaftsbereichen: Informatik, Psychologie, Politik, Wirtschaft,
Intelligenz dabei in zwei Kategorien Recht und Philosophie – KI ist Gegenstand unzähliger Diskussionen
zuordnen: der schwachen und der starken und Formate. Während sich ein Großteil der öffentlichen
KI. Die schwache KI umfasst den Großteil Diskussionen über KI auf Science-Fiction-ähnliche Szenarien
aller Entwicklungstätigkeiten und ermöglicht konzentriert, wächst die Zahl der praktischen Anwendungen der KI
eine effiziente Simulation spezifischer in der gesamten Wirtschaft rasch. Wie eine Studie des McKinsey
menschlicher Einzelfähigkeiten. Derzeit Global Institute 3 zeigt, könnte der Einsatz von KI-Technologien
noch sehr realitätsfern ist die starke KI, branchen- und marktübergreifend einen jährlichen Wert von 3,5 bis
welche die gleichen oder sogar noch höhere 5,8 Billionen US-Dollar schaffen – das ist durchschnittlich ungefähr
intellektuelle Fähigkeiten als der Mensch so viel wie das gesamte Bruttoinlandsprodukt Deutschlands, das
aufweist. 2019 bei circa 4,63 Billionen US-Dollar lag. 4
In den kommenden Jahren wird Künstliche Intelligenz zum
dominierenden Technologietreiber für Finanzdienstleister avancieren
– dabei gibt es kaum einen Prozess, der nicht durch KI unterstützt
oder sogar komplett automatisiert sein wird. Banken verorten die
KI-bedingten Mehrwerte sowohl auf Seiten der Kosteneinsparungen
2 Nils J. Nilsson: The Quest for Artificial
Intelligence. A History of Ideas and als auch auf Seiten des Einnahmenwachstums: Laut einer
Achievements. Cambridge University Press, New Accenture-Studie können durch den Einsatz von KI mit potenziellen
York 2009.
3 Notes from the AI frontier: Insights from Einsparungen zwischen 20 und 25 Prozent im gesamten IT-Betrieb
hundreds of use cases, McKinsey Global Insitute,
2018, S. 16.
gerechnet werden, einschließlich der Infrastruktur-, Wartungs- und
4 OECD Data, Gross domestic product, 2019, Entwicklungskosten. 5
unter: https://data.oecd.org/gdp/gross-domestic-
product-gdp.htm. Zuletzt abgerufen: 14.04.20
5 The Intelligent Bank – Redefine Banking of
Artificial Intelligence, Accenture, 2018, S. 9.
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Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im
Finanzsektor sind ebenso vielfältig wie spannend. Sie reichen von
der Kundenschnittstelle bis in das Back Office, von der Übernahme
von Routinetätigkeiten bis hin zur Entwicklung von komplett
neuen Geschäftspotenzialen. Insbesondere in den Bereichen
Kundenbetreuung, Anti Financial Crime und Compliance & Risk
Advisory können Banken und Finanzinstitute Künstliche Intelligenz
einsetzen, um Ressourcen einzusparen und die Qualität der
Dienstleistungen zu steigern:
Kundenbetreuung: Innerhalb der Kundenbetreuung und
im First Level Support erleichtert Künstliche Intelligenz die
Kundenidentifikation und –authentifizierung oder ergänzt die
Serviceleistungen mittels Chatbots und Sprachassistenten.
Darüber hinaus stärkt sie die Kundenbeziehung durch
Personalisierungsmaßnahmen.
Anti Financial Crime: Banken setzen KI-Technologien innerhalb
des Middle-Offices ein, um Betrugsfälle im Zahlungsverkehr
frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Sie verbessern zudem
regulatorische Prüfungen im Bereich Anti-Geldwäsche (AML) und
Know-Your-Customer (KYC).
Compliance: Künstliche Intelligenz gestaltet Prozesse im Bereich
des regulatorischen Meldewesens effizienter. Beispielweise können
KI-basierte Sprachtechnologien Verdachtsmeldungen nach §43 GwG
oder Tätigkeitsberichte automatisiert erstellen.
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2 KI-BASIERTE
Eines der herausforderndsten und zeitgleich spannendsten
Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz ist die
SPRACHTECH- maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache – besser bekannt
NOLOGIEN IN DER als Natural Language Processing (NLP). Als interdisziplinäre
FINANZ- Querschnittsdisziplin zwischen Linguistik und Künstlicher
Intelligenz besteht das Ziel in der Entwicklung von Algorithmen, die
BRANCHE Elemente von menschlicher Sprache aufschlüsselt und maschinell
verarbeitet. Das heißt: All das, was Menschen schriftlich oder verbal
ausdrücken, kann NLP in digital lesbare Informationen übersetzen.
Dieser Prozess funktioniert jedoch auch in die umgekehrte Richtung:
Daten lassen sich auch in Sprache oder Text verarbeiten. Diese
Natural Language Generation (NLG) ist
beiden Prozessrichtungen markieren die beiden Teildisziplinen, in
ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz.
denen NLP aufgeteilt werden kann: Natural Language Understanding
NLG-Software erzeugt aus strukturierten
(kurz: NLU) und Natural Language Generation (auch: NLG oder
Daten natürlichsprachliche Texte und hilft so,
Automatische Textgenerierung).
Sachverhalte leserfreundlich darzustellen.
Praktische Anwendung findet NLG z.B.
Natural Language Generation bietet für Banken zahlreiche
in der Nachrichten-Berichterstattung für
Möglichkeiten, mit internen und externen Interessengruppen
Sport, Börse und Wetter, aber auch bei der
zeitgemäß in Kontakt zu treten. So können durch Natural
Erstellung von Reportings in Unternehmen.
Language Generation für Kunden in verschiedenen Formaten leicht
verständliche Texte wie individuelle Performance-Reports ihrer
Konten und Depots verfasst werden. Oder Chatbots können die
Fragen von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu intern relevanten
Themen wie Compliance Management o.ä. beantworten. Intern
führt NLG zu signifikanten Effizienzgewinnen durch schnellere
und qualitativ hochwertigere Entscheidungsfindung sowie durch
Automatisierung von textbasierten Geschäftsprozessen.
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SEITE 6WHITE PAPER - SMART BANKING
3 SMART
Schon heute verwenden Banken NLG für zahlreiche Anwendungen
– beispielsweise bei der Erstellung von Fonds-, Börsen-, Jahres-
BANKING: oder Quartalsberichten, Kreditbewertungen, Kreditanträgen,
AUTOMATISCHE Finanzinformationen und Portfolioberichten. Hierbei muss sich
jedoch in der Regel an zahlreiche regulatorische Maßgaben
TEXTGENERIERUNG orientiert werden. NLG bietet diesbezüglich einen entscheidenden
IN DER PRAXIS Vorteil: Die regelbasierte Korrektheit des Systems bedingt eine
Formulierung von exakten und damit gesetzeskonformen Berichten,
die den regulatorischen Anforderungen treffsicher entsprechen.
Im Folgenden sollen drei konkrete Anwendungsformate vorgestellt
werden.
A. TÄTIGKEITSBERICHTE IM FONDSMANAGEMENT
Kosten- und Zeitdruck sind in allen Branchen ein relevantes Thema. Häufig stellt sich insbesondere die Arbeit mit
Content als zeitaufwendig, komplex und kostenintensiv heraus. In der Finanzbranche spielen Textinhalte insbesondere
bei der Erstellung von Fonds- und Tätigkeitsberichten eine Rolle. Relevante Erfolgskriterien stellen hier nicht nur die
Effizienz bei der Erstellung der Texte dar, sondern auch die Compliance-Konformität: Denn in den vergangenen Jahren
haben regulatorische Anforderungen an Banken stetig zugenommen.
Die Dokumentation darüber, dass Finanzinstitute und Banken im Einklang mit geltendem Recht arbeiten, ist daher von
zunehmender Relevanz. Um die Effizienz im Erstellungsprozess von Tätigkeitsberichten zu steigern, können Banken
die Generierung der Tätigkeitsberichte basierend auf Daten, die vom Kunden in einem definierten Austauschformat
zur Verfügung gestellt werden, mit Hilfe von Natural Language Generation automatisieren. Die Software generiert
aus Daten qualitativ hochwertigen Text, der sich in der Regel nicht von manuell erstellten Texten unterscheiden lässt.
Hochqualifiziertes Fachpersonal verfügt somit über mehr Ressourcen, sich um Kernaufgaben – beispielsweise der
Erstellung und Verwaltung renditeträchtiger Anlageprodukte – zu kümmern und somit signifikant zu Wertschöpfung im
Finanzwesen beizutragen.
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B. VERDACHTSMELDUNGEN
Die Berichtserstattung von Verdachtsmeldungen gehört zu den Kernanforderungen des Geldwäschegesetzes (GwG).
Über 77.000 Verdachtsmeldungen gingen 2018 bei der Financial Intelligence Unit (FIU), der Anti-Geldwäsche-Einheit des
Bundes, die dem Bundesfinanzministerium untersteht, ein – Tendenz steigend. 6 Das bedeutet für Finanzdienstleister:
Hohe Qualitätsansprüche, das Gebot der unverzüglichen Fallbearbeitung und ein hohes Meldeaufkommen binden
massive Ressourcen.
Kunden und kontenführende Systeme der Banken beziehungsweise die Case Management Systeme von Anti-Financial
Crime (AFC) bzw. Compliance-Funktionen enthalten eine Vielzahl strukturierter Daten und Informationen. Viele relevante
Informationen liegen bereits vor und bilden somit potenziell die Basis für einen Großteil der Textbestandteile einer
Verdachtsmeldung oder Nichtmeldung (Plausibilisierung).
SAR-YES
VERDACHT CMS-DOKUMENTATION PRÜFEN & GENEHMIGEN
SAR-NO
INVESTIGATION TEXTGENERIERUNG
So profitieren Verpflichtete des Geldwäschegesetzes von KI-basierter Textgenerierung:
Mehr Effizienz durch Prozessbeschleunigung und
Einheitlichere Vertextung und sinkende Fehlerquoten
Ressourcenschonung
Höhere Qualität durch automatisierte Verringerung der Review-Prozesse durch
Datenübernahme und ransparentes Regelwerk Daten- / Textkongruenz
6 Illegale Finanzen: Geldwäsche-Verdachtsfälle
nehmen deutlich zu, Handelsblatt, 09.07.19.
Zuletzt abgerufen am 29.01.20.
SEITE 8WHITE PAPER - SMART BANKING
C. INTERNE REPORTINGS UND DATENBASIERTE ENTSCHEIDUNGSVORLAGEN
Eine maschinelle Unterstützung in der Datenanalyse und –interpretation ist aufgrund der enormen Datenmenge im
Finanzbereich unvermeidlich. Genau hier setzt ein spannendes und zunehmend relevantes Anwendungsfeld für NLG an –
die automatisierte Erstellung von Reportings. Insbesondere im Finanzbereich können mithilfe von NLG Prozesse rund um
die aufwendige Erstellung von Reportings und Entscheidungsvorlagen skalierbar gestaltet werden.
Auf diese Weise lassen sich große Mengen an Daten effizient auswerten, Informationen interpretieren und
Handlungsempfehlungen gezielt formulieren: Aufgaben, für die Business Analysten manuell viel Zeit verwenden, lassen
sich durch Automatische Textgenerierung zeit- und kostensparend skalieren. In der Finanzbranche, in der Reportings
direkt zur Wertschöpfung beitragen, erlaubt NLG damit die Erschließung neuer Märkte sowie die Verschlankung von
Geschäftsprozessen. Für die interne Verwendung, etwa im Bereich Finance und Controlling oder im Bereich Risk Advisory,
stellt NLG mit Berichten auf Basis von Business-Intelligence-Systemen datenbasierte Entscheidungsvorlagen bereit.
NLG ermöglicht es den Mitarbeitern – von Führungskräften bis hin zu Analysten – ihre Zeit für wichtigere Aufgaben
zu verwenden als für repetitive, prozedurale Prozesse. Die betrieblichen Abläufe in Finanzunternehmen können
insbesondere aufgrund der zunehmenden Regulierung viel Zeit in Anspruch nehmen, sodass die Möglichkeit, wertvolle
Zeit freizusetzen, sich direkt auf den Gewinn eines Unternehmens auswirken kann.
NLG kann auf diese Weise auch zu besseren und vor allem schnelleren Entscheidungsfindungsprozessen führen:
Statistische Zusammenhänge und komplexe Datenanalysen können in Textform von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern
leichter verstanden werden. NLG unterstützt folglich dabei, Daten korrekt und schnell zu interpretieren: Die narrative
Begleitung analysierter Daten durch natürlichsprachliche Erläuterungen komplexer Sachverhalte erleichtert die
Entscheidungsfindung. Damit wird die Fähigkeit, schnell und effizient qualitativ hochwertige Entscheidungen zu treffen,
signifikant gefördert.
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SEITE 9WHITE PAPER - SMART BANKING
Die Mehrwerte auf einen Blick
Automatische Textgenerierung bietet zahlreiche Potenziale für die Finanzbranche: Die automatisierte Erstellung
von Texten durch KI-basierte Software führt zu messbaren und nachhaltigen Effizienzgewinnen – sowohl intern als
auch extern. Zeit- und kostenintensive Workflows zur Erzeugung von Berichten und Entscheidungsvorlagen können
automatisiert und die Kundenkommunikation durch Personalisierung zeitgemäß gestaltet werden. Auf diese Weise
tragen Sprachtechnologien maßgeblich dazu bei, Banken zukunfts- und wettbewerbsfähig zu positionieren.
Optimierung von Ressourcen: Die automatische Präzision & Revisionssicherheit: Automatische
Erstellung von regulatorischen Berichten garantiert Texterstellung ist extrem präzise und dank der
einen effizienten Einsatz von Ressourcen. regelbasierten Berichterstellung zu 100 Prozent
revisionssicher.
Operative Effizienz: Steigende regulatorische
Vorgaben treiben Banken an ihre Belastungsgrenzen: Schnelligkeit & 24/7: Durch ein hohes
Durch automatisierte Berichterstellung werden Verarbeitungstempo in kritischen Situationen kann
Finanzexperten von monotonen Routineaufgaben ein geforderter Report schnell erstellt werden –
entlastet. sieben Tage die Woche, rund um die Uhr.
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SEITE 10WHITE PAPER - SMART BANKING
4 ZOOM-IN: INTERVIEW MIT THOMAS SEIDEL
(SOPRA STERIA)
Im Interview mit Thomas Seidel, AFC & Compliance Sopra Steria, über die Mehrwerte von Natural Language Generation
im Compliance Management von Banken.
Frage: KI-basierte Sprachtechnologien können wiederholenden Aufgaben. Wenn man heute technisch
im Bereich AFC & Compliance eine Rolle spielen, in der Lage ist, Reports auf Basis der notwendigen
textbasierte Prozesse effizienter zu gestalten. Welche Daten in natürlichsprachliche Texte umzuwandeln, dann
Geschäftsbereiche profitieren aus Ihrer Perspektive sollten wir das tun. Man stellt eine gleichbleibende
dabei am meisten? Qualität sicher, reduziert Review-Schleifen,
beschleunigt Prozesse und kann freiwerdende
Thomas Seidel: In einer Compliance Organisation Kapazitäten für komplexere Tätigkeiten nutzen.
kommen insbesondere die Bereiche in Betracht, in
denen aus strukturierten und unstrukturierten Daten Frage: Könnten Sie das in konkreten Zahlen
regelmäßig Texte generiert werden; und das – Stand quantifizieren?
heute – mit einem überwiegend manuellen Aufwand.
In erster Linie handelt es sich dabei um interne und Thomas Seidel: Das Thema ist noch relativ
externe Berichte, Verdachtsmeldungen, KYC-Reports, neu, deshalb haben wir keine abschließende
regulatorische Meldungen oder Gefährdungsanalysen. Datenbasis. Aber nehmen wir als Beispiel den
KI-basierte Sprachtechnologie spielen aber auch dann Verdachtsmeldeprozess in einer großen Bank: Ein
eine Rolle, wenn es darum geht, die Vielzahl von solches Unternehmen prüft bis zu 15.000 Verdachtsfälle
Informationen und Daten aus Policies, Anweisungen pro Jahr. Jeder dieser Fälle muss investigiert, bewertet
oder Projekten strukturiert und wiederauffindbar und abschließend vertextet werden – völlig unabhängig
abzulegen – zum Beispiel in unternehmensinternen davon, ob der Fall an die Behörden gemeldet wird oder
Intranetseiten. nicht.
Frage: Welche konkreten Vorteile ergeben sich Ihrer Für das abschließende Schreiben bzw. Vertexten des
Ansicht nach dadurch? Falles können wir im Schnitt ungefähr 30 Minuten
ansetzen. Das wären bei der oben genannten Anzahl
Thomas Seidel: Ich verspreche mir davon neben einer von Fällen rund 7.500 Arbeitsstunden. Also circa 937
besseren Datensteuerung vor allem die Entlastung der Arbeitstage, die im Unternehmen durch Automatische
Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von sich permanent Textgenerierung theoretisch anderweitig verwendet
werden können.
SEITE 11WHITE PAPER - SMART BANKING
ZOOM-IN: INTERVIEW MIT THOMAS SEIDEL (SOPRA STERIA)
Frage: Sopra Steria und Retresco pflegen eine Thomas Seidel: Entscheidend ist erst einmal
erfolgreiche Partnerschaft im Bereich Financial Services das Verständnis von der Technologie an sich:
zur Automatisierung von AFC-Prozessen – könnten Sie Also Glauben an und das Verstehen von Natural
kurz skizzieren, welche besonderen Synergien diese Language Understanding bzw. Natural Language
Partnerschaft bereitstellt? Generation. Das ist nicht immer selbsterklärend. Was
mir dabei sehr geholfen hat, ist die automatische
Thomas Seidel: Sopra Steria war in den vergangenen Spielberichterstattung zum jeweils letzten
Jahren – und ist es heute noch – sehr stark positioniert Bundesligaspieltag auf Ihrer Homepage – also auf
in der Unterstützung von operativen AFC-/Compliance- Knopfdruck Spielberichte zu lesen, wie sie auch in
Prozessen bei unseren Kunden – also genau in einem sehr guten Sportressort generiert werden
jenen Bereichen, die von der Nutzung KI-basierter würden. Wenn man ähnlich anschauliche Beispiel für
Sprachtechnologien stark profitieren können. Und den Bereich AFC/Compliance aufzeigen könnte, würde
wenn wir das daraus generierte Fachwisssen mit dem das schon sehr dabei helfen, die Technologie einfacher
technischen Know-How von Retresco rund um das zu verstehen.
Thema automatische Generierung natürlichersprachiger
Texte kombinieren, dann können daraus spannende Frage: Ein Blick in die Glaskugel: Wie sieht der Einsatz
Anwendungsfälle entstehen. Und das tun sie ja von Natural Language Generation im Finanzwesen in 10
auch bereits. Wenn ich Ihren Kollegen erkläre, Jahren aus?
welche Aufgaben zum Beispiel aus der Erfüllung des
Geldwäschegesetzes resultieren, dann können Sie Thomas Seidel: Das ist eine herausfordernde
dies in Ihre technologischen Möglichkeiten übersetzen Frage. Ich bin relativ überzeugt davon, dass
– und umgekehrt. Sie erklären mir, was Sie technisch Unternehmen jene Prozesse, die sie vereinfachen und
bewerkstelligen können und daraus entsteht dann automatisieren können, auch vereinfachen werden.
die Überlegung, dass sich das doch für regulatorische Das wirdinsbesondere die sich ständig wiederholenden
Anwendung XYZ eignen könnte. Das ist ein sehr Tätigkeiten betreffen – und damit auch Verfahren in
spannender Prozess, den ja auch bereits andere den AFC- und Compliance-Organisationen. Ich glaube
Bereiche bei Sopra Steria nutzen. dagegen nicht, dass sich regulatorische Anforderungen
an Banken abschwächen werden. Jedoch wird auf
Frage: Was sind Ihrer Ansicht nach die größten Seiten der Bankenaufsicht vermutlich die Bereitschaft
Herausforderungen bei der Implementierung und steigen, neue Technologien bei der Sicherstellung
Anwendung von Natural Language Generation im gesetzlicher Anforderungen zu akzeptieren. Insofern ist
regulatorischen Meldewesen? da noch viel Luft für KI-basierte Sprachtechnologien in
den kommenden Jahren.
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SEITE 12WHITE PAPER - SMART BANKING
5 NEXT STEPS:
Der Einsatz von KI-Technologien befähigt Banken dazu, die
Herausforderungen der Digitalen Transformation erfolgreich zu
DEN HERAUS- bewältigen. 7 Die Potenziale von Künstlicher Intelligenz für die
FORDERUNGEN DER Finanzbranche sind groß und facettenreich, ebenso groß sind jedoch
auch die Herausforderungen. Bei der Umsetzung von KI-Lösungen
ZUKUNFT PROAKTIV ist insbesondere ein strategisch-ganzheitlich Ansatz notwendig:
BEGEGNEN Skalierbare Synergieeffekte sind nur dann zu erwarten, wenn die KI-
Services nicht als Insellösung, sondern übergreifend und orchestriert
im Verbund an verschiedensten Bereichen innerhalb einer Bank oder
eines Finanzdienstleisters eingesetzt werden.
Darüber hinaus sollten auch Herausforderungen adressiert werden,
die sich auf das Management und die strategische Nutzung
von Daten beziehen. Die Fähigkeit, aus Daten (beispielsweise
über Nutzerverhalten o.ä.) relevante Erkenntnisse generieren
zu können, wird maßgeblich über die Zukunftsfähigkeit von
Banken entscheiden. Umso wichtiger ist es daher, früh genug die
strategischen Weichen für ein datenorientiertes Wirtschaften zu
stellen. Die Entwicklung einer durchdachten Datenstrategie sollte
für Banken und Finanzdienstleister ebenso selbstverständlich sein,
wie eine elaborierte Produkt- oder Vertriebsstrategie. Nur durch
einen professionellen Umgang mit Daten, der sämtliche Strukturen
eines Unternehmens umfasst, kann wirtschaftlicher Mehrwert aus
dem “neuen Öl” des 21. Jahrhunderts geschöpft werden.
7 Artificial Intelligence in Banking 2020, Business
Insider, 19.12.19. Zuletzt abgerufen am: 31.1.19.
https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-
report?r=DE&IR=T
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