KI und ihre Vorläufer sind im Fintech-Bereich nicht neu

Künstliche Intelligenz und Robotik sind den Finanzdienstleistungen nicht fremd.

Künstliche Intelligenz und Robotik sind den Finanzdienstleistungen nicht fremd. Mehr als die meisten Branchen haben Finanzdienstleistungen und insbesondere Zahlungen über Jahrzehnte hinweg auf Maschinen gesetzt, um Transaktionen zwischen Menschen zu automatisieren und zu beschleunigen. Transaktionsautorisierung, Kreditvergabe, Betrugsbekämpfung, digitale Identitäten und autonome Zahlungen sind alle Beispiele für maschinengesteuerte Innovationen, die uns dabei helfen, täglich leichter, sicherer und effektiver zu transaktieren. Während die jahrzehntelange technologische Reise anerkannt wird, ist es klar, dass KI die Fintech-Branche nun über abhängigkeiten von Menschen hinausdrängt. So sind beispielsweise Modelle/Maschinen zur Betrugsbekämpfung zunehmend selbstlernende LLMs und keine menschengesteuerten Regressions- oder regelbasierten Modelle.

Unten sind Beispiele aufgeführt, in denen die Verwendung von maschinen-/KI-gesteuerter Entscheidungsfindung und Robotik in der Fintech-Branche heute bereits etabliert ist:

🔹 Kreditentscheidung: Kreditbewertung und Vorhersagemodelle wie die von FICO gibt es seit Jahrzehnten und entwickeln sich ständig weiter. Unterzeichnungsprozesse, die einst Tage dauerten, werden jetzt in Echtzeit durchgeführt. Neben den traditionellen Bewertungsalgorithmen, die in der Regel auf Anwendungs- und Kreditbürodaten trainiert werden, verwenden KI-gesteuerte Unterzeichnungsmodelle (maschinelles Lernen) umfassendere und umfassendere Dateninputs, um inkrementelle Kreditmöglichkeiten zu finden.

🔹 Transaktionsentscheidung: Alle Zahlungen beinhalten Entscheidungen des Zahlers und des Empfängers, die Transaktion anzunehmen oder abzulehnen, wobei die Kartenautorisierung ein prominentes Beispiel ist. Sobald eine Person eine elektronische Zahlung vorlegt, treffen Maschinen diese Entscheidungen und haben dies seit Jahrzehnten getan. Prozessoren (Händler und Bank) und Netzwerke setzen jetzt KI-Modelle ein, um die Konvertierung zu optimieren und potenziellen Betrug auszugleichen.

🔹 Betrugsprävention und Identitätsüberprüfung: Diese sind von entscheidender Bedeutung, um gute Transaktionsentscheidungen zu treffen. Maschinen erkennen und validieren heute unsere digitalen Identitäten, um böswillige Akteure zu vermeiden. Die Zahlungsbetrugsbekämpfung ist eines der offensichtlichsten Beispiele für KI heute. Parallel dazu entstehen und entwickeln sich Formen digitaler Identitäten und Technologien, die unsere Identitäten überprüfen, weiter.

🔹 Automatisierte Servicierung: Die Servicierung von Finanzdienstleistungen hat sich in den letzten Jahren hin zur maschinengesteuerten Automatisierung bewegt, beginnend mit der Einführung von Bank-Chatbots in den mittleren/späten 2010er Jahren. Selbstservicierung, Echtzeitbenachrichtigungen, Chatbots und personalisierte Web- oder App-Benutzeroberflächen sind alle Technologien, die eine Servicierung ohne menschliche Intervention ermöglichen.

🔹 Orchestrierung und intelligente Weiterleitung: Maschinen arbeiten jetzt daran, Ihre Checkout-Erfahrung zu verbessern und sicherzustellen, dass Ihre Zahlungsanfragen optimiert werden, wenn sie durch die komplexe Wertschöpfungskette der Zahlungen fließen.

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