Kostenfrei: Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Banken und Sparkassen

Wesentliche Effizienzsteigerungen und Prozesserleichterungen

• Sinnvolle Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz (KI) & Machine Learning
• Aktuelle aufsichtsrechtliche Anforderungen an eine Bank-KI
• Wesentliche KI-Verfahren im Überblick
• Chancen und Grenzen der Automatisierbarkeit von Prozessen
• Praxisbeispiele für den KI-Einsatz in Banken und Sparkassen

Künstliche Intelligenz (KI) bzw. maschinelles Lernen wird die Finanzbranche in den kommenden Jahren massiv verändern. KI bietet Finanzinstituten – egal ob kleinen Regionalinstituten oder systemrelevanten Großbanken – enorme Chancen, den Kundenservice zu verbessern, Risiken besser einzuschätzen, repetitive Prozesse effizienter zu gestalten und somit Kosten zu senken. Der Einfluss auf Kernprozesse und Geschäftsmodelle wird enorm zunehmen und einen zusätzlichen Druck auf das Management aufbauen.

Veränderte Kundenerwartungen sowie stark gestiegene Datenmengen und Prozessgeschwindigkeiten erfordern, dass die IT-Systeme in den Banken (teilweise) selbstständig agieren, wiederkehrende Muster in vorliegenden Datenbeständen erkennen und Entscheidungen treffen oder zumindest unterstützen, wo manuelle Prozesse zu langsam und damit zu ineffizient sind.

Auch die Aufsicht beschäftigt sich verstärkt mit dem Thema KI. Zum einen nutzt sie selbst KI, um die Datenbestände der beaufsichtigten Institute zu analysieren und Abweichungen, Schwachstellen und Institutsrisiken zu erkennen. Zum anderen möchte sie einen regulatorischen Rahmen für einen verantwortungsvollen Einsatz von Big Data und KI in den Instituten schaffen.

Der Praxisreferent gibt einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz und zeigt Anwendungsmöglichkeiten in der Banken-Prozesslandschaft.