In einer Zeit des ständigen technologischen Fortschritts, in der das Datenvolumen exponentiell wächst und wir es mit einem viel besser informierten und anspruchsvolleren Verbraucher zu tun haben, müssen sich die Organisationen des Banken- und Finanzdienstleistungssektors neu erfinden und an diese neue, disruptive und digitale Welt anpassen. Um auf einen zunehmend wettbewerbsintensiven Markt reagieren zu können und Fehler zu vermeiden, die in der Vergangenheit eventuell gemacht wurden, ist die Integration von Werkzeugen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz von entscheidender Bedeutung, wie 83 % der Führungskräfte von Finanzinstituten in der „2023 State of the Nation Survey“ von Finastra angeben, die an diesen Lösungen interessiert sind.

Der Bankensektor ist ein Sektor, in dem eine riesige Menge an Daten produziert wird, von denen viele sensibel sind. Die Umwandlung dieser Daten in relevante Informationen ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung, aber auch aussagekräftigere Risikobewertungen und die Personalisierung von Angeboten für Kunden.

Darüber hinaus stehen Banken und Finanzdienstleister unter enormem Druck, rentabel zu bleiben, und die Analyse dieser Datenmengen zum besseren Verständnis des Kunden ist zweifellos ein entscheidender Erfolgsfaktor. Fortgeschrittene KI-gestützte Algorithmen analysieren das Kundenverhalten und -präferenzen, um personalisierte Empfehlungen zu geben, von Anlagevorschlägen bis hin zu Finanzproduktangeboten, was nicht nur die Kundenzufriedenheit verbessert, sondern auch die Markentreue stärkt.

Die Synergie zwischen der Datenanalyse und den Künstliche-Intelligenz-Werkzeugen bringt jedem Sektor beispiellose Vorteile, die zu einer erheblichen Leistungssteigerung und einer Senkung der Betriebskosten führen. Prozesse wie die Bonitätsprüfung, die Automatisierung von Routineaufgaben und das Risikomanagement können verbessert werden, was zu betrieblicher Effizienz, Kostensenkung und grösserer Flexibilität führt.

Um ihre Leistung zu steigern und wettbewerbsfähig zu bleiben, kann der Sektor auch die Datenanalyse nutzen, um intelligente Erkenntnisse und Prognosen zu gewinnen und gleichzeitig in der Lage zu sein, Transaktionen, Betrug, Markttrends und Risikomanagement zu verstehen, sowohl intern als auch bei den Kunden. Die aus diesen Daten gewonnenen Insights ermöglichen es, die Segmentierung zu verbessern, Kunden zu analysieren und zu binden sowie neue Serviceangebote zu schaffen. Durch Künstliche Intelligenz können Finanzinstitute einen grösseren Wettbewerbsvorteil erzielen. Im Hinblick auf das Kundenerlebnis sind Chatbots die sichtbarste Form der KI, die in diesem Sektor eingesetzt wird. Sie bieten den Kunden die Möglichkeit, ihre Fragen überall und jederzeit zu beantworten. Chatbots können heute Zehntausende von Fragen erkennen, die ein Kunde häufig stellt. KI wirkt sich auch positiv auf die Rentabilität von Arbeitsplätzen aus, da sie die monotonsten und sich wiederholenden Aufgaben übernimmt und den Mitarbeitern somit lohnendere und hochwertigere Aufgaben überlässt.

Die Einführung technologischer Lösungen im Bankensektor wird dazu beitragen, Sofortmassnahmen zu empfehlen, wie z. B. die Sperrung unregelmässiger Transaktionen, wodurch Betrug verhindert wird, bevor er geschieht, und die Gewinne verbessert werden.

Hinzu kommt, dass heutzutage viel weniger Menschen eine Bank im physischen Sinne aufsuchen. Die Kunden wollen jederzeit und überall mit ihrer Bank interagieren, indem sie die zur Verfügung stehenden Werkzeuge nutzen, und hier sind das Internet und das Mobiltelefon zum selbstverständlichen Mittel der Interaktion mit der Bank geworden, was die traditionellen Banken dazu zwingt, sich durch innovative, kundenorientierte Strategien und ein personalisiertes, optimiertes Angebot digital zu transformieren. Als Ergebnis der digitalen Transformation bieten die Unternehmen ein integriertes Multikanal-Erlebnis, indem sie Daten in Echtzeit sammeln und die Informationen nutzen, um mehr über die Kunden zu erfahren und ihnen ein personalisiertes Angebot zu bieten.

Obwohl die Datenanalyse im Sektor nicht gerade ein neues Thema ist, bringen regulatorische Reformen, Veränderungen im Risikomanagement, die Expansion in neue Märkte und der Fokus auf Rentabilität neue Überlegungen für das Top-Management mit sich. Fortgeschrittene Analytik in Verbindung mit künstlicher Intelligenz sorgt für erhebliche Verbesserungen im Alltag, steigert das Wachstum und hilft bei der Vorhersage von Verlusten der Organisation. Durch die Optimierung von Prozessen kann jede Organisation Algorithmen nutzen, um die Bedürfnisse der verschiedenen Filialen im ganzen Land zu verstehen oder die Routen zu optimieren, um Kosten zu senken.

Die eingehende Analyse historischer und aktueller Marktdaten liefert ausgefeilte Trenddaten und Prognosen zum Marktverhalten. Diese Modelle ermöglichen eine schnellere, fundiertere und effizientere Entscheidungsfindung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie mit der richtigen Technologie Ihre Prozesse neu definieren, neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, Funktionen automatisieren und die Beziehungen zu Kunden und Mitarbeitern verändern können.