Kaum eine Technologie verändert aktuell so viele Lebensbereiche, wie die Künstliche Intelligenz (KI). In unserem Alltag sind KI-Anwendungen wie Musikstreaming, Smart-Home-Geräte oder Sprachassistenten auf dem Handy schon fest integriert. Aber auch vor dem Banking macht die KI nicht Halt: neben einiger Herausforderungen birgt sie die Chance, Banking für (Firmen-) Kunden noch einfacher und intuitiver zu machen.
Woher kommt die Künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz wird als die Fähigkeit eines Systems definiert, externe Daten richtig zu interpretieren, aus diesen Daten zu lernen und diese Erkenntnisse zu nutzen, um bestimmte Ziele und Aufgaben durch flexible Anpassung zu erreichen[1]. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI und trägt dazu bei, dass Systeme mit der Zeit Aufgaben immer besser erfüllen.
Auch wenn die KI in unserer Wahrnehmung vor allem in den letzten Jahren rasant an Bedeutung gewonnen hat, gehen ihre Anfänge doch auf Mitte des vergangenen Jahrhunderts zurück. Mit seiner „Turingmaschine“ bewies der Mathematiker Alan Turing 1936, dass Maschinen Algorithmen verarbeiten können und legt damit den theoretischen Grundstein für das, was wir heute als KI kennen. 1965 wird erstmal der Begriff Künstliche Intelligenz von den beiden Mathematikern Marvin Minsky and John McCarthy verwendet. Es folgt eine stetige Weiterentwicklung der Technologie in unterschiedlichen Anwendungsbereichen, bis sie Anfang der 2010er Jahre durch Sprachassistenten großer Technologiekonzerne endgültig Einzug in Alltag von Millionen Menschen hält. Heutzutage kann die KI durch steigende Rechenleistung in immer mehr Feldern angewendet und weiterentwickelt werden.
KI für Banking von morgen
Wie aber beeinflusst die KI das Banking von morgen? Die Erwartungen von Kunden an ihre Bank haben sich in den letzten Jahren deutlich verschoben: Themen wie eine kohärente Customer Experience auf allen Kanälen, Transparenz und soziale Verantwortung sowie kostengünstige Produkte und Angebote stehen im Mittelpunkt. Laut einer Studie der Unternehmensberatung Capgemini priorisieren Banken diese Punkte allerdings nicht so hoch, wie ihre Kunden. Diese „Lücke“ ist während der Corona-Pandemie noch weiter angewachsen. Um weiterhin relevant im Leben ihrer Kunden zu sein, sollten sich Banken daher auf sogenannte „Banking-as-a-Service“-Lösungen (BaaS) fokussieren. Bei diesen Lösungen werden klassische Bankprodukte nahtlos in den Alltag der Kunden integriert, wie beispielsweise die sofortige Kreditvergabe an der Kasse, oder digitale Bezahldienste wie Google Pay oder Apple Pay. Die Bank tritt hier in den Hintergrund und nutzt eine Plattform, um ihr Produkt sinnvoll anzubieten.
Um BaaS-Lösungen anbieten zu können, brauchen Banken allerdings eine stabile digitale Infrastruktur. Hier kommt nun die KI ins Spiel. Mithilfe ihrer Leistungen, wie Daten-Analyse, Cloud-Anwendungen, etc. können Banken ihre Produkte „plattformfähig“ anbieten.
Wie die ING mit KI Banking einfacher macht
Die ING entwickelt und testet schon seit einiger Zeit KI-basierte Anwendungen, sowohl im Privat- als auch im Firmenkundengeschäft. Um der Erwartung ihrer Kunden an ein möglichst einfaches, persönliches, relevantes und vor allem reibungsloses Banking zu entsprechen, hat die ING für ihre Privat- und KMU-Kunden ein Machine-Learning-basiertes Kreditanalyse-Modell entwickelt, dass konform zu Richtlinien wie PSD2 über die Kreditvergabe automatisiert entscheidet. Im Bereich des Corporate Banking steckt die Anwendung von KI noch in den Kinderschuhen. Trotzdem hat die ING ein erstes, vielversprechendes Tool für Frontoffice-Mitarbeiter entwickelt, um Prozesse im Hintergrund noch einfacher zu gestalten und somit einen schnelleren und persönlicheren Service zu ermöglichen. Die Anwendung „Holmes“ strukturiert große Datenmengen und funktioniert wie eine Art interne Suchmaschine mit deren Hilfe Mitarbeiter durch eine Stichwortsuche ganz einfach Dokumente wie Rating-Reports, Finanzanalysen oder Kreditdokumentationen finden und weiterverwenden können.
Wichtig dabei ist jedoch, dass sich auch die Einstellung zu Daten und Privatsphäre verändert. Kunden vertrauen ihrer Bank, dass ihre persönlichen Daten genauso sicher sind wie ihr Geld. Bei der Entwicklung von KI-basierten Anwendungen müssen die Banken deshalb ihrer Verantwortung nachkommen, diese Daten zu schützen, die Privatsphäre der Kunden zu wahren und sicherzustellen, dass Online-Systeme sicher sind.
Die Beispiele zeigen, dass KI-basierte Anwendungen nicht immer direkt sichtbar sind, aber sie haben einen enormen Einfluss auf die Customer Experience von Bankkundinnen und -kunden und Mitarbeitende. Dabei gilt vor allem, dass Banken eine strategische Idee davon haben müssen, wie die unterschiedlichen Anwendungen zusammenarbeiten können, um einen besonders reibungslosen und (teil-)automatisierten Prozess zu gewährleisten. Die einzelne Anwendung wird künftig noch stärker in ein gesamtes Anwendungsnetzwerk eingebunden sein, was Banking-Prozesse steuert. Nur mit einer soliden IT-Infrastruktur sind Banken auch für künftige Herausforderungen gut gerüstet und können den Ansprüchen ihrer Kunden im Privat- und Firmenkundenbanking gerecht werden.
[1] *Haenlein and Kaplan, “A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence”, 2019, p. 1.