Möglicherweise haben Sie Pepper, den Roboter, in den Nachrichten gesehen. Sie wurde als Filial-Begrüßerin und Bankassistentin der HSBC Bank vorgestellt. Derzeit bietet sie Bankkunden Informationen und Unterhaltung. Mit der Verbesserung ihrer Technologie wird sie jedoch durch Funktionen wie Gesichtserkennung mehr Personalisierung bieten.
Während die durchschnittliche Person möglicherweise nicht von einem tatsächlichen Roboter in der Bank begrüßt wird, wird in unserer täglichen Bankenwelt regelmäßig künstliche Intelligenz eingesetzt.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben unabhängig voneinander normal auszuführen von Menschen gemacht, genauer gesagt Dinge wie das Verstehen der Sprache, das Treffen von Entscheidungen oder das Lösen Probleme.
Maschinelles Lernen (ML) bezieht sich auf Systeme, die nicht nur die Aufgaben erledigen, sondern aus Erfahrungen lernen können. Im Bankwesen sind Computersysteme
eine große Menge von Daten gefüttert über Kunden. Computer können diese Daten sortieren, klassifizieren und analysieren. Sie können Vorhersagen basierend auf dem vorherigen Verhalten der Kunden treffen und Entscheidungen basierend auf zuvor festgelegten Kriterien treffen. Systeme können auch aus Ausnahmen lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern.Gute Datensätze sind für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft unerlässlich. Erfahren Sie, wie Sie die Daten erhalten, die Sie für Ihre Projekte benötigen.
Wo wird KI eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden zum Teil seit vielen Jahren im Bankwesen eingesetzt. In den letzten Jahren haben stationäre Banken ihre Anzahl an Standorten reduziert, da Kunden mehr auf Mobile Banking und Online-Dienste setzen.
Im Jahr 2020, mit dem Ausbruch der Pandemie, schlossen viele lokale Bankfilialen für längere Zeit. Zum Glück konnten wir noch viele unserer täglichen Bankaufgaben erledigen. Gemäß StatistaAllein in den USA nutzen 57 Millionen Menschen Mobile Banking.
Hier sind einige alltägliche Bankdienstleistungen, bei denen Sie möglicherweise AI und ML bei der Arbeit sehen:
- Telefonbanking: Wenn Sie Ihre Bank anrufen, müssen Sie Ihre Identität überprüfen. AI arbeitet dort, stimmt PINs ab oder verwendet die Spracherkennung zur Authentifizierung.
- Websites und Mobile Banking: In den meisten Banken können Sie Ihre Konten verwalten, alltägliche Apps online vervollständigen und mobile Apps anbieten, um unterwegs auf Konten zuzugreifen, Rechnungszahlungen vorzunehmen, Geld zu senden und vieles mehr. AI verbindet und verwaltet alle Interaktionen zwischen Diensten und sorgt dabei für die Sicherheit Ihrer Transaktionen. Einige britische Banken erlauben Kunden, die ein Konto eröffnen möchten, ein Selfie zu senden, um ihre Identität zu bestätigen. Dies bedeutet, dass Sie innerhalb von Minuten ein Konto eröffnen können, ohne eine Filiale zu besuchen oder Tage auf die manuelle Überprüfung zu warten.
- Chatbots: Wenn Sie Ihre Bank online besuchen oder Ihre mobile App öffnen, werden Sie möglicherweise von einem Chatbot mit KI-Unterstützung begrüßt, der Ihnen beim Auffinden von Informationen oder Diensten helfen kann. Mit Conversational Banking können Sie in Echtzeit Fragen stellen und Antworten erhalten. Ihre Interaktionen werden gespeichert, damit die Bots Ihnen bei jeder Verbindung individuellere Dienste anbieten und Ihnen Produkte empfehlen können, die auf Ihrem Verhalten und den bereits verwendeten Diensten basieren.
- Budgetierung: Wenn Sie Online-Budget-Software wie verwenden YNAB oder EveryDollarSie werden AI in der Art und Weise sehen, wie diese Systeme mit Ihren Bankgeschäften interagieren, Gelder automatisch in bestimmte Kategorien verschieben und zukünftige Prognosen über Ihre finanzielle Situation erstellen.
- Integration mit digitalen Assistenten: In einigen Ländern können Sie Google oder Alexa im Klartext bitten, einfache Transaktionen durchzuführen, z. B. Ihre Konten zu überprüfen oder eine Rechnung zu bezahlen.
- Einzelhandelszahlungen: Statt mit Kredit- oder Debitkarten Um für Einkäufe zu bezahlen, verwenden viele Menschen ihre Mobilgeräte zum kontaktlosen Einkaufen. Dienstleistungen wie Apple Pay und Google Pay Benutzer können mit mobilen Geräten mithilfe der biometrischen Gesichts- oder Fingerabdruck-Scan-Technologie sicher bezahlen.
- Ausleihe: Durch KI-Prozesse bei Ihren bevorzugten Kreditinstituten können Sie Kreditkarten, Kredite und sogar Hypotheken beantragen. Ob die KI in bestimmten Phasen oder während des gesamten Prozesses involviert ist, hängt von der Bank ab. Dies kann jedoch eine schnellere und genauere Entscheidungsfindung und mehr Sicherheit für Sie und den Kreditgeber bedeuten.
- Investitionen: Mit der Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, verändert AI auch das Investment Banking. Systeme können mit den Veränderungen in der Branche Schritt halten und im Laufe der Zeit bessere Vorhersagen treffen. Anleger können auf ihrem morgendlichen Pendelverkehr sogar sprachaktivierte Trades tätigen.
Hinter den Kulissen
Unabhängig davon, welche Bankaktivitäten Sie verwenden, können Sie sicher sein, dass es sich um einen Aspekt der künstlichen Intelligenz handelt. Diese Zahl wird in den nächsten Jahren exponentiell zunehmen.
Durch automatisierte Prozesse sammeln, sortieren, kategorisieren und analysieren Banken riesige Datenmengen, um sie gezielt einzusetzen Kunden durch Marketing, personalisieren ihre Dienstleistungen besser und bieten Ihnen die besten Produkte für Ihre Bedürfnisse.
Da automatische Transaktionen kostengünstiger sind als Filialaktivitäten, helfen KI-Prozesse den Banken, ihre Kosten zu senken.
Gleichzeitig helfen AI und ML Banken dabei, Daten auf ungewöhnliche Transaktionen zu überwachen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern und Bewahren Sie Ihre Konten sicher auf.
Was ist für dich drin?
Sie haben rund um die Uhr die Möglichkeit, auf Ihre eigenen Bedingungen zu vertrauen, einen personalisierten Service, der auf Ihrem vorherigen Verhalten oder dem von Personen basiert, die Ihnen ähnlich sind, und insgesamt einen schnelleren Service.
Man könnte meinen, die Leute wären misstrauisch, wenn sie ihre Privatsphäre aus Bequemlichkeitsgründen aufgeben würden, aber laut Genpact sind es 68 Prozent Millennials und über 42 Prozent der älteren Generationen sind damit einverstanden, dass Unternehmen ihre persönlichen Daten verwenden, wenn dies bedeutet, dass sie bessere Kunden erhalten Bedienung.
Bedenken hinsichtlich der KI in der Bankenbranche
Datenschutzrisiken
Wenn Organisationen eine große Datenmenge erfassen, besteht ein mögliches Sicherheitsrisiko. Persönliche Informationen stehen Hackern immer offen, aber Banken und FinTech-Unternehmen investieren viel Zeit und Geld, um diese Risiken vorherzusagen, zu analysieren und sich darauf vorzubereiten, sie zu mindern. Daten werden verschlüsselt, Überprüfungsprozesse werden immer komplexer und Sicherheit und Betrugserkennung haben sehr hohe Priorität.
Berufsverlust
Wie in jeder Branche stellen sich die Menschen die Frage, ob durch die Automatisierung im Bankensektor Arbeitsplätze abgebaut werden. Dies kann ein berechtigtes Problem sein, da viele Banken ihren stationären Standort reduziert haben, da die Online- und Mobiloptionen zugenommen haben. Automatisierung bedeutet jedoch, dass Banken mehr Dienstleistungen anbieten können, sodass neue Arbeitsplätze in verschiedenen Bereichen entstehen können. Führende Unternehmen der Bankenbranche behaupten, dass sie in Technologie investieren, um die menschliche Erfahrung nicht zu eliminieren, sondern um sie zu verbessern.
KI in der Bankenbranche ist da, um zu bleiben
Während einige Banken künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen schneller vorantreiben als andere, ist man sich einig, dass die KI in der Bankenbranche hier bleiben wird. Wenn sich die Technologie verbessert, werden Banken weiterhin schnellere, bequemere und individuellere Services für Sie bereitstellen und gleichzeitig selbst von besserem Marketing, geringeren Kosten und Zeitersparnis profitieren.
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- Technologie erklärt
Shari ist eine freiberufliche kanadische Technologie-, Bildungs- und Immobilienautorin und schreibt regelmäßig Beiträge für MakeUseOf.
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