Bankwesen: Wie generative KI eingesetzt werden kann

Während die potenziellen Anwendungen für generative KI im Bankwesen fast grenzenlos sind, zeigen unsere Erfahrungen und Analysen, dass die Technologie derzeit hauptsächlich auf drei Arten eingesetzt wird

Während die potenziellen Anwendungen für generative KI im Bankwesen fast unbegrenzt sind, zeigen unsere Erfahrungen und Analysen, dass die Technologie derzeit hauptsächlich auf drei Arten eingesetzt wird: durch die Verwendung von Tools, in denen generative KI integriert ist (z. B. E-Mail), durch die Verwendung der Technologie, um das Betriebsmodell zu transformieren (z. B. Callcenter, Code-Entwicklung), und durch die Verwendung, um die Erfahrungen und Angebote der Bank zu innovieren und zu differenzieren.

👉 Integrieren

Viele Software-Anbieter, deren Plattformen von Banken verwendet werden, um ihr Geschäft zu betreiben, integrieren generative KI in jeden Aspekt dessen, was sie tun. Zum Beispiel begann Microsoft im März 2023 mit der Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) in seine Microsoft 365-Suite von Apps mit dem Start von Copilot. Adobes Firefly-Tool kann Bilder aus einfachen Textprompts generieren. Salesforce bietet einen CRM-Assistenten namens Einstein, der seine Intelligenz aus generativer KI bezieht, und Workday hat kürzlich begonnen, die Technologie in seine Tools zu integrieren. All diese sind dazu bestimmt, Bankaufgaben und -rollen sowohl zu automatisieren als auch zu ergänzen.

👉 Transformieren

Eine der sofortigsten Möglichkeiten, wie Banken generative KI einsetzen könnten, ist, sie in die mittleren und hinteren Bürooperationen zu integrieren, um Effizienz- und Effektivitätsgewinne zu erzielen. Ein Beispiel ist die Transkription und Zusammenfassung von Kundenanrufaufzeichnungen. Generative KI könnte auch eine Transformation ermöglichen, die aufgrund finanzieller oder talentbezogener Einschränkungen verschoben wurde - wie die Modernisierung von Kernsystemen.

Es ist noch früh, aber wir sehen, dass einige Banken generative KI verwenden, um ihren Legacy-Code zu zerlegen und rückzuengineeringen und ihn in einer modernen Sprache neu zu schreiben. Westpac zum Beispiel kombiniert seine Ingenieure mit einem generativen KI-Partner, um Software-Entwicklungsprojekte zu beschleunigen, was zu einer Steigerung des von seinen Programmierern geschriebenen Codes um über 20% führt.

👉 Innovieren und Differenzieren

Der größte und nachhaltigste Einfluss von generativer KI wird wahrscheinlich darin bestehen, Banken mit den Mitteln auszustatten, um ihre Produkte, Marketing und Kundeninteraktionen zu innovieren und zu differenzieren.

Auf der Produktseite verwenden Banken generative KI, um Tausende von Skripten für einzelne Kunden zu produzieren. Im Marketing beginnen sie, die Technologie zu verwenden, um ein Maß an Personalisierung zu erreichen, das bisher wirtschaftlich unmöglich war. Sie kombinieren interne und externe Kundendaten mit Verhaltensökonomie, um kuratierte Erfahrungen ähnlich wie bei den neuesten Fahrzeug-Navigationsystemen zu generieren.

Die Kundenabsicht ist nun offensichtlicher geworden, sodass Banken empathischer, proaktiver und relevanter werden können. Die Fähigkeit, Kundeninteraktionen, Empfehlungen und Preise anzupassen, könnte sehr wohl der wichtigste Vorteil sein, den Banken durch die Verwendung von generativer KI erzielen.

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