Einsatz von künstlicher Intelligenz im Banken- und Versicherungsumfeld

Wie so oft steht und fällt der Erfolg einer neu­en Tech­no­lo­gie mit den kon­kre­ten Ein­satz­sze­na­ri­en.

Mitt­ler­wei­le haben wir etli­che Bei­spie­le für den Ein­satz von künst­li­cher Intel­li­genz (KI oder AI, Arti­fi­cial Intel­li­gence), die heu­te von vie­len nicht mehr als sol­che wahr­ge­nom­men wer­den:

  • Zalan­do zum Bei­spiel ver­wen­det die KI, um Klei­dungs­stü­cke zu erken­nen und dem Kun­den ähn­li­che Pro­duk­te anzu­bie­ten
  • Sprach­as­sis­ten­ten wie Siri und Ale­xa nut­zen eben­falls KI, um gespro­che­ne Befeh­le des Benut­zers zu ver­ste­hen und aus­zu­füh­ren
  • In der Land­wirt­schaft wird die KI zur Schäd­lings­be­kämp­fung per Bil­d­er­ken­nung ein­ge­setzt. Außer­dem darf die KI bereits selbst über den Ein­satz der Schäd­lings­be­kämp­fung ent­schei­den

Unter­neh­men aus dem Ban­ken- und Ver­si­che­rungs­um­feld nut­zen eben­falls seit eini­gen Jah­ren Tech­no­lo­gien der künst­li­chen Intel­li­genz. Neben Machi­ne und Deep Lear­ning (ML/DL) set­zen sie auch auf Robo­tic Pro­cess Auto­ma­ti­on (RPA) in ver­schie­de­nen Aus­prä­gun­gen.

Bereits heu­te prü­fen Ver­si­che­rungs­un­ter­neh­men mit Hil­fe der KI die ein­ge­hen­den Ver­si­che­rungs­fäl­le auf Betrug- und Scha­dens­po­ten­zia­le.

Ban­ken nut­zen KI, um Kre­dit­kar­tentäu­schun­gen schnel­ler zu erken­nen und um in tra­di­tio­nell wenig auto­ma­ti­sier­ten Berei­chen effi­zi­en­ter zu arbei­ten, z. B. der Han­dels­fi­nan­zie­rung (Tra­de Finan­ce) und der Abwick­lung von Kon­sor­ti­al­kre­di­ten (Syn­di­ca­ted Len­ding).

Das Ziel der Ban­ken- und Ver­si­che­rungs­bran­che ist es letzt­end­lich KI über­all da ein­zu­set­zen, wo Kun­den­er­fah­run­gen durch auto­ma­ti­sier­te Inter­ak­ti­on ver­bes­sert wer­den kann.

Vor allem im Bera­tungs­pro­zess mit Kun­den könn­te die KI zukünf­tig mehr und mehr zum Ein­satz kom­men, da im lau­fen­den Gespräch z. B. die „Kun­den­ak­te“ ana­ly­siert und Kun­den­fra­gen beant­wor­tet wer­den kön­nen, etwa ob der Ver­si­che­rungs­schutz eines Kun­den auch im Aus­land gilt.

Der Dia­log mit einem Kun­den kann schrift­lich (Chat­bot), oder münd­lich (mit­tels Sprach­aus­ga­be) erfol­gen. Dafür wird um die KI her­um ein zen­tra­les Kon­ver­sa­ti­ons­sys­tem mit sepa­ra­ten Pro­gram­men für die Dia­log­füh­rung erstellt. Auf die­se Wei­se kann ein Gespräch mit bereits bekann­ten und eta­blier­ten Sprach­steue­rungs­sys­te­men, wie Ale­xa oder Siri oder über eige­ne ent­wi­ckel­te Sprach­steue­rungs­sys­te­me rea­li­siert wer­den.

Der Ein­satz von KI scheint also ein loh­nens­wer­ter Gedan­ke für Unter­neh­men zu sein. Was aber braucht eine Bank oder eine Ver­si­che­rung kon­kret für den Ein­satz von KI?

Technische Infrastruktur

Die Anfor­de­run­gen zur Aus­wahl der „rich­ti­gen“ tech­ni­schen Infra­struk­tur ist ein kom­ple­xes Unter­fan­gen. KI-Appli­ka­tio­nen erfor­dern eine gro­ße Men­ge an Rechen­leis­tung, um die gewünsch­ten Resul­ta­te zu lie­fern. Als ers­te Ori­en­tie­rung kann die KI-Tech­no­lo­gie-Land­kar­te mit den drei Haupt­grup­pen die­nen: den Cloud-Machi­ne-Lear­ning-Platt­for­men, den KI-Cloud-ser­vices und Tech­no­lo­gien der Pri­va­te- und Public-Cloud-Umge­bun­gen. Im Anschluss kann mit­tels eines KI-Rea­di­ness-Assess­ment die pas­sen­de Tech­no­lo­gie unter Berück­sich­ti­gung der Risi­ken aus­ge­wählt wer­den.

Datengrundlage

Künst­li­che Intel­li­genz benö­tigt gro­ße Daten­men­ge, um sich zu ent­wi­ckeln. Das vol­le Poten­zi­al wird erst aus­ge­schöpft, sobald sie auto­ma­ti­siert und selbst­stän­dig ler­nen kann. Für Unter­neh­men gilt damit: je mehr Daten zur Ver­fü­gung gestellt wer­den, des­to intel­li­gen­ter ent­wi­ckelt sich der Algo­rith­mus. Die Daten müs­sen aller­dings struk­tu­riert, auf­be­rei­tet und ver­wal­tet wer­den, um von der KI in vol­lem Umfang benutzt wer­den zu kön­nen.

Expertise und Know-how

Die Fähig­kei­ten, die es benö­tigt um KI-Pro­jek­te umzu­set­zen sind am Arbeits­markt noch rar gesät.

Wenn Hil­fe von außer­halb ein­ge­kauft wird, dann soll­te man sich vor­her von der Fach- und Metho­den-Kom­pe­tenz der Spe­zia­lis­ten über­zeu­gen und sicher sein, dass die Exper­ten über das erfor­der­li­che Wis­sen ver­fü­gen, um

  • tech­ni­sche Infra­struk­tu­ren auf­set­zen zu kön­nen
  • Daten­grund­la­gen zu schaf­fen
  • kom­ple­xe Fra­ge­stel­lun­gen in einem KI-Pro­jekt zu bear­bei­ten und zu kom­mu­ni­zie­ren: „Kann die geplan­te Infra­struk­tur KI-Appli­ka­tio­nen auf gän­gi­gen KI-Frame­works wie Ten­sor­Flow, Caf­fe oder Thea­no genau­so unter­stüt­zen, wie Web-Appli­ka­tio­nen oder Backend-Pro­zes­se? Wie sehen die Manage­ment­um­ge­bun­gen aus? Kön­nen KI-Frame­work und Infra­struk­tur direkt zusam­men­spie­len oder sind Anpas­sun­gen erfor­der­lich, wenn ja wel­che und mit wel­chem Auf­wand?“

Ger­ne unter­brei­ten wir Ihnen ein, für Ihre Ansprü­che maß­ge­schnei­der­tes Ange­bot.

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