{"id":3131,"date":"2018-04-23T12:54:10","date_gmt":"2018-04-23T12:54:10","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=3131"},"modified":"2021-09-27T08:58:46","modified_gmt":"2021-09-27T08:58:46","slug":"5-applications-of-ai-in-banking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/","title":{"rendered":"5 Anwendungen von AI im Bankwesen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f18bad3db34\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f18bad3db34\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/#1_Use_of_Chatbots\" title=\"1. Einsatz von Chatbots\">1. Einsatz von Chatbots<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/#2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\" title=\"2. Hilfsmittel f\u00fcr Marktforschung und Unterst\u00fctzungsdienste\">2. Hilfsmittel f\u00fcr Marktforschung und Unterst\u00fctzungsdienste<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/#3_Fraud_Detection_and_Prevention\" title=\"3. Aufdeckung und Pr\u00e4vention von Betrug\">3. Aufdeckung und Pr\u00e4vention von Betrug<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/#4_Risk_Analysis_and_Assessment\" title=\"4. Risikoanalyse und -bewertung\">4. Risikoanalyse und -bewertung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/5-applications-of-ai-in-banking\/#5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\" title=\"5. Deep Learning in der Bankenaufsicht\">5. Deep Learning in der Bankenaufsicht<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Mit dem Aufkommen der digitalen Technologie greifen Finanzinstitute auf der ganzen Welt auf leistungsstarke technologische Fortschritte wie <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (AI) und maschinelles Lernen (ML). Die Anwendungen von KI im Bankwesen pr\u00e4gen allm\u00e4hlich den Gesamtprozess der Produktion, Bereitstellung und Nutzung von Finanzprodukten. Im Laufe der Zeit hat die Nutzung von KI und ML in einer Vielzahl von Anwendungen im gesamten Finanzsystem erheblich zugenommen, z. B. bei der automatisierten Kundeninteraktion, bei verbesserten Web- und Mobilanwendungen, bei der Fernverwaltung von Bankkonten, bei der Authentifizierung und \u00dcberpr\u00fcfung sowie bei der Bewertung der Kreditqualit\u00e4t von Finanzprodukten und Versicherungsvertr\u00e4gen. Bankinstitute setzen KI und ML ein, um die aktuellen Prozesse zu ver\u00e4ndern und sie f\u00fcr Qualit\u00e4tskontrolle, Datenbewertung, Wachsamkeit und Betrugserkennung zu nutzen. In diesem Blog werden wir einige der effektivsten Verwendungen und Anwendungen von KI im Bankwesen n\u00e4her analysieren.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Use_of_Chatbots\"><\/span><b>1. Einsatz von Chatbots<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind Chatbots? Chatbots sind KI-Software, die ein Gespr\u00e4ch ausl\u00f6sen und mit einem Menschen interagieren kann. Es handelt sich dabei um automatisierte Chatbots, die die angeforderten Informationen in einer f\u00fcr Menschen verst\u00e4ndlichen Form entweder in Text- oder Sprachform verarbeiten und entsprechend antworten. Bankinstitute setzen diese Chatbots in der Regel ein, um Kundenanfragen in gro\u00dfem Umfang zu beantworten. Diese Chatbots l\u00f6sen nicht nur Kundenanfragen oder -beschwerden, sondern sparen den Bankangestellten auch viel Zeit und M\u00fche. Eine der j\u00fcngsten Initiativen der HDFC Bank ist die Einf\u00fchrung ihres allerersten Chatbots, \"Eva\", der sich gro\u00dfer Beliebtheit erfreut und zahlreichen Kunden der Bank gute Dienste geleistet hat.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Aids_in_Market_Research_and_Support_Services\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">2.\u00a0<\/span><b>Hilfsmittel f\u00fcr Marktforschung und Unterst\u00fctzungsdienste<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das maschinelle Lernen hat die Vermarkter dazu gebracht, das vergangene Verhalten zu analysieren und die aktuellen und zuk\u00fcnftigen Trends von Produkten zu optimieren. Die Banken nutzen diese Technologie, um die Rentabilit\u00e4t ihrer bestehenden Finanzprodukte auf dem Markt zu \u00fcberpr\u00fcfen und ihre gezielten Kampagnen entsprechend zu gestalten. Im Zeitalter der Digitalisierung hat ein moderner Kunde mehr M\u00f6glichkeiten als nur ein normales Bankkonto bei einer bestimmten Bank. Er hat die M\u00f6glichkeit, Bankfunktionen wie \u00dcberweisungen auszuf\u00fchren oder eine Beschwerde \u00fcber das Mobil- oder Internetbanking einzureichen, ohne daf\u00fcr eine Bank aufsuchen zu m\u00fcssen. KI und ML haben die Reise der Kunden von der ersten Interaktion an gegl\u00e4ttet, indem sie den besten Kundensupport bieten und damit die traditionellen Methoden der Kundenbeziehung ersetzen.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Fraud_Detection_and_Prevention\"><\/span><b>3. Aufdeckung und Pr\u00e4vention von Betrug<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maschinelles Lernen wurde im Bankensektor eingef\u00fchrt, um die Bankinfrastruktur vor Betrug zu sch\u00fctzen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen wird es einfach, betr\u00fcgerische Transaktionen zu erfassen. <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/blog\/big-data\/machine-learning-for-a-stronger-iot-security-environment\">ML-Algorithmen, die verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten leicht erkennen k\u00f6nnen<\/a> auf der Grundlage der Transaktionshistorie. Nehmen wir das Beispiel von unbekannten, umfangreichen Transaktionen, die von einem bestimmten Betrugskonto ausgehen, das in der Vergangenheit nur selten \u00fcberpr\u00fcft wurde. Solche Transaktionen k\u00f6nnen von Maschinen auf der Grundlage fr\u00fcherer Aktionen in Echtzeit erfasst werden und helfen dabei, das Geld der Kunden in den Banken zu sichern. Algorithmen des maschinellen Lernens helfen Computern nicht nur bei der schnelleren Erkennung von Betr\u00fcgereien, sondern identifizieren auch Cyber-Bedrohungen und andere unfaire virtuelle Praktiken mit Leichtigkeit. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Risk_Analysis_and_Assessment\"><\/span><b>4. Risikoanalyse und -bewertung<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jedes Finanzinstitut pr\u00fcft die Kreditw\u00fcrdigkeit eines potenziellen Kunden, bevor es ihm ein Darlehen gew\u00e4hrt. Vorbei sind die Zeiten, in denen sich die Banken auf herk\u00f6mmliche Verfahren wie die \u00dcberpr\u00fcfung der Einkommensentwicklung des Interessenten, seine Kreditw\u00fcrdigkeit oder seine Transaktionshistorie verlie\u00dfen, um die Risiken zu bewerten, bevor sie mit den Kreditformalit\u00e4ten fortfuhren. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens ist es f\u00fcr die Banken einfacher geworden, nicht nur Risiken zu bewerten, sondern auch die Marktbedingungen in Echtzeit zu pr\u00fcfen und das Verhalten des Interessenten einzusch\u00e4tzen, um m\u00f6gliche Betrugsf\u00e4lle zu erkennen. Dies hat zu einer besseren Risikoanalyse und einer h\u00f6heren Kundenzufriedenheit gef\u00fchrt.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Deep_Learning_in_Bank_Supervision\"><\/span><b>5. Deep Learning in der Bankenaufsicht<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt einige Algorithmen im \u00fcberwachten ML, die nicht so einfach und transparent sind. Unter diesen Bedingungen kommt das Deep Learning ins Spiel. <a href=\"https:\/\/www.greycampus.com\/deep-learning-for-nlp-using-tensorflow\">Tiefes Lernen<\/a> ist ein tief verwurzeltes sensorisches Netzwerk, das verschiedene Schichten von Neuronen mit Tausenden von Zellen in jeder Schicht verwendet, um die Daten zu analysieren. Die Leistungsf\u00e4higkeit solcher Algorithmen nimmt in den Bereichen des maschinellen Lernens exponentiell zu. Bankinstitute nutzen dies in der fr\u00fchen Entwicklungsphase, um Kreditentscheidungen zu treffen, die den ML-Prozess der Kreditvergabe unterst\u00fctzen und auch die Einhaltung von Vorschriften durch diese Institute \u00fcberwachen k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmic trading and complex market conditions have considerably improved with the use of <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>. Hedge funds across high-end systems are deploying AI models to make decisions in real-time and bridge the chasm between data analysis and business acumen.<\/span><\/p>\n<p><b>Schlussfolgerung<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wir k\u00f6nnen also mit Sicherheit sagen, dass die Anwendungen von KI im Bankwesen zahlreich sind und es den Instituten erm\u00f6glichen, von reaktiven historischen Methoden zu einer proaktiveren und personalisierten Art und Weise \u00fcberzugehen, um die Bed\u00fcrfnisse der Kunden zu erf\u00fcllen. In gewisser Weise haben diese leistungsstarken Tools Finanzunternehmen in die Lage versetzt, sowohl die St\u00e4rken als auch die Grenzen der Finanzprodukte zu verstehen und dadurch <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Qualit\u00e4tsprodukte und -dienstleistungen f\u00fcr die Endverbraucher bereitzustellen. Die Banken sollten sicherstellen, dass sie bei der Bankensicherheit keine Abstriche machen und eine allgemeine finanzielle Solidit\u00e4t und Stabilit\u00e4t aufrechterhalten.<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\nSie m\u00f6chten einen freiberuflichen Experten f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz konsultieren? Kontaktieren Sie qualifizierte Wissenschaftler unter <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=Blog_AIBanking\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit dem Einzug der digitalen Technologie greifen Finanzinstitute auf der ganzen Welt auf leistungsstarke technologische Fortschritte wie k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zur\u00fcck. Die Anwendungen von KI im Bankwesen pr\u00e4gen allm\u00e4hlich den Gesamtprozess der Produktion, Bereitstellung und Nutzung von Finanzprodukten. 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