Was machen die Banken mit ChatGPT?

Der Einzug der künstlichen Intelligenz in den Bankensektor hat die Paradigmen des Kundendienstes, des Risikomanagements und sogar die Art und Weise, wie Finanzinstitute Finanzgeschäfte wahrnehmen und durchführen, verändert. Ein Vorreiter dieser digitalen Revolution, insbesondere in der Fintech- und Bankenbranche, ist ChatGPT. Bei den Kunden von InvestGlass haben wir ein unterschiedliches Verhalten gegenüber der Nutzung von künstlicher Intelligenz festgestellt. Wann sollte ChatGPT den Banken helfen - in diesem Artikel werden wir unsere Erkenntnisse mit Ihnen teilen.

Was ist die Zukunft von ChatGPT im Finanzwesen?

Durch die Nutzung der Möglichkeiten des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache hat ChatGPT entscheidend dazu beigetragen, das Kundenerlebnis neu zu definieren. Es geht nicht nur darum, menschenähnliche Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren oder präzisen Kundensupport zu bieten. Es geht darum, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Führungskräfte CX (Customer Experience) wahrnehmen und wie die Geschäftsleitung die Rolle der KI im digitalen Banking ausreichend versteht. Die jüngsten Befragten berichten von einer KI-Nutzung, die weit über der Hälfte des Durchschnitts der Eurozone liegt, was auf eine rasche Akzeptanz hindeutet.

Der erste Test, den wir durchgeführt haben, war mit dem offenen KI-Chat GPT. Natürlich gibt es hier potenzielle Risiken, da die Daten an Server in den USA übertragen werden. Viele unserer Kunden zögerten daher, ChatGPT innerhalb des Systems CRM oder PMS zu verwenden. Da wir die Lösung derzeit in unseren eigenen Räumlichkeiten einrichten, kann die künstliche Intelligenz sicher genutzt werden. Finanzinstitute werden es zu schätzen wissen, wenn das LLM direkt auf ihren Servern gehostet wird.

Wie können Banken ihre Kundendaten schützen?

Finanzinstitute, die stets ein wachsames Auge auf das Risikomanagement haben, insbesondere im Bereich der Geldwäschebekämpfung, der Betrugserkennung und der Identifizierung potenzieller Risikofaktoren, nutzen ChatGPT und die ihm zugrunde liegende Technologie, um Nutzertransaktionen zu überwachen, Daten zu analysieren und sogar potenzielle Compliance-Verstöße zu erkennen. Darüber hinaus vermeiden Banken durch den Einsatz virtueller Assistenten wie ChatGPT kostspielige Geldstrafen, da sie weniger unzufriedene Kundenkontakte haben und genaue und kompetente Antworten erhalten. Es geht nicht nur darum, Sicherheit zu bieten, sondern auch darum, die Abläufe zu rationalisieren und potenzielle Risiken zu managen. Um die generativen Sprachtools zu nutzen, können wir den Intent zunächst mit den fest kodierten Regeln von InvestGlass oder über das weiche No-Code-Automatisierungstool ausführen, das die Banken selbst anpassen können. Letztendlich werden die Daten der Kunden nur auf dem lokalen Server gehostet.

Wie wird ChatGPT die Rentabilität der Banken beeinflussen?

Virtuelle Assistenten als Teil der breiteren KI-Szene im Bankwesen ermöglichen es, dass Bankgeschäfte effizienter ablaufen. Routineaufgaben wie die Abfrage des Kontostands, die Überprüfung der Transaktionshistorie und sogar die Aktualisierung von Finanznachrichten werden schnell erledigt, so dass sich die Mitarbeiter des Kundendienstes auf komplexere Aufgaben konzentrieren können. Dies senkt nicht nur die Gemeinkosten für die Unterhaltung großer Kundenserviceteams, sondern ermöglicht auch einen individuelleren Kundenservice, der zu einer besseren finanziellen Gesundheit der Nutzer führt.

Wir sind der Meinung, dass die Überwachung von Banktransaktionen immer noch eine hart kodierte Automatisierung sein wird. Die Überwachung von Benutzertransaktionen und potenziellen Risiken kann jedoch mit einem maschinellen Lernalgorithmus verbessert werden.

Wie wirkt sich die Automatisierung von Prozessen durch Roboter auf die Finanzbranche aus?

Berichten zufolge wird erwartet, dass RPA im Bankensektor bis 2025 1,12 Milliarden Dollar erreichen wird. Durch den Einsatz von KI-Technologie in Verbindung mit RPA kann der Bankensektor die Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse im Bankwesen wie Betrugserkennung und Geldwäschebekämpfung einführen.

Verbesserung des Kundenservices in Bankinstituten

Finanzinstitute bearbeiten täglich eine Fülle von Anfragen, die von Kontospezifika über den Status von Anträgen bis hin zu Saldoabfragen reichen. Die Herausforderung für Banken besteht darin, diese Anfragen mit minimalen Verzögerungen zu beantworten. Eine Umfrage von Deloitte verdeutlicht diese Herausforderung: Über 80 % der Kunden, die in den letzten 12 Monaten Chatbots für produktbezogene Anfragen genutzt haben, äußerten eine Abneigung dagegen, diese erneut zu nutzen. Darüber hinaus gaben 46% an, dass sie die Interaktion in einer Filiale bevorzugen. Robotic Process Automation (RPA) hat das Potenzial, dies zu revolutionieren, indem es standardisierte Prozesse automatisiert, um Antworten in Echtzeit zu liefern und so die Antwortzeit erheblich zu reduzieren. Dies beschleunigt nicht nur die Beantwortung von Anfragen, sondern setzt auch menschliche Ressourcen für wichtigere Aufgaben frei. Ergänzt durch künstliche Intelligenz ist RPA in der Lage, Anfragen zu beantworten, die ein gutes Urteilsvermögen erfordern. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache befähigt Chatbot Automation Bots, Kundengespräche zu verstehen und auf eine menschenähnliche Weise zu beantworten.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften im Bankwesen

Die zentrale Rolle des Bankwesens innerhalb des wirtschaftlichen Rahmens erfordert die strikte Einhaltung vielfältiger Compliance-Vorgaben. Eine Accenture-Umfrage aus dem Jahr 2016 ergab, dass 73 % der Teilnehmer RPA als ein transformatives Werkzeug im Bereich der Compliance ansehen. Durch den unermüdlichen Einsatz von RPA wird die Produktivität gesteigert und gleichzeitig eine tadellose Präzision gewährleistet, wodurch die Qualität des Compliance-Prozesses verbessert wird.

Kreditorenbuchhaltung & Operative Effizienz

Der Bereich der Kreditorenbuchhaltung im Bankwesen zeichnet sich durch seine Wiederholbarkeit aus. Er erfordert die Extraktion, Überprüfung und anschließende Verarbeitung von Kreditoreninformationen. Robotic Process Automation, ergänzt durch Optical Character Recognition (OCR)-Technologien, rationalisiert dies. OCR erkennt die Verkäuferdaten aus digitalen oder physischen Formularen und liefert diese Daten an das RPA-System, das nach der Überprüfung die Zahlungen verarbeitet. Im Falle von Unstimmigkeiten alarmiert das RPA-System die zuständigen Führungskräfte.

Rationalisierte Bearbeitung von Kreditkarten und Hypothekendarlehen

In der Vergangenheit war die Bearbeitung von Kreditkartenanträgen ein mühsames Unterfangen, das Wochen in Anspruch nahm, um abgeschlossen zu werden. Dieser lange Zeitrahmen war sowohl für die Kundenzufriedenheit als auch für die Ausgaben der Bank nachteilig. Die Einführung von RPA hat diesen Zeitraum jedoch auf wenige Stunden verkürzt. Durch den gleichzeitigen Abgleich mit mehreren Systemen überprüft RPA die erforderlichen Unterlagen, führt Hintergrund- und Bonitätsprüfungen durch und entscheidet auf der Grundlage der festgelegten Kriterien. In den USA dauert die Bearbeitung von Hypothekenkrediten im Durchschnitt 50 bis 53 Tage, wobei mehrere Kontrollpunkte durchlaufen werden. Mit RPA kann die Dauer dieses Prozesses drastisch verkürzt werden, so dass mögliche Engpässe minimiert werden.

Risikomanagement und Betrugsaufdeckung

In diesem digitalen Zeitalter haben Banken mit der allgegenwärtigen Bedrohung durch betrügerische Aktivitäten zu kämpfen. Jede Transaktion zu überwachen, um potenzielle Betrugsfälle zu erkennen, ist ein schwieriger Kampf. RPA mit seiner Echtzeit-Überwachung identifiziert und kennzeichnet anomale Transaktionsmuster und verhindert in einigen Fällen sogar betrügerische Aktivitäten durch die Implementierung von Präventivmaßnahmen.

Rationalisierung des KYC-Prozesses & Verwaltung des Hauptbuchs

Das Know Your Customer (KYC)- Verfahren ist für Banken unverzichtbar, da sie in der Regel eine große Anzahl von Mitarbeitern für die Überprüfung von Kunden einsetzen. Angesichts des enormen Umfangs der manuellen Prozesse sind viele Banken auf RPA umgestiegen, um effiziente und genaue KYC-Verfahren durchzuführen. In ähnlicher Weise müssen Banken ein akribisches Hauptbuch führen, eine Aufgabe, die aufgrund der Abhängigkeit von unterschiedlichen Altsystemen mit potenziellen Fehlern behaftet ist. Da RPA technologieunabhängig ist, führt es Daten aus verschiedenen Systemen zusammen und gewährleistet so Genauigkeit.

Revolutionierung von Berichtserstellung, Account Management und Underwriting mit RPA

Die Vielseitigkeit von RPA erstreckt sich auch auf die automatische Erstellung von Berichten, die eine fehlerfreie und schnelle Erstellung von Dokumenten ermöglicht. Bei der Kontoverwaltung, insbesondere in Szenarien, die eine Schließung erfordern, verfolgt RPA effizient Konten, automatisiert Benachrichtigungen und erleichtert unter bestimmten Umständen sogar die Schließung. Das Underwriting, ein kompliziertes Verfahren zur Bewertung der Risiken von Finanztransaktionen, wurde mit RPA erheblich optimiert, wodurch manuelle Fehler und Verzerrungen reduziert und datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht werden.

Optimierung von Bargeldeinzug, Einzahlungen und Kontoeröffnungen

Das Einsammeln und Einzahlen von Bargeld ist mit vielen Herausforderungen verbunden. RPA führt durch die Zentralisierung von Datensätzen und die Erhöhung der Transaktionssicherheit zu einer noch nie dagewesenen Effizienz. Der traditionell langwierige Prozess der Kontoeröffnung wird durch RPA beschleunigt, was eine schnellere Kreditvergabe und die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen gewährleistet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von RPA im Bankensektor das Potenzial hat, die Abläufe zu verbessern und gleichzeitig den Bedarf an umfangreichen Humanressourcen zu verringern. Eine Umfrage von PricewaterhouseCoopers im Finanzsektor unterstreicht diese Entwicklung: 30 % der Befragten setzen RPA nach und nach ein, wobei viele auf eine unternehmensweite Einführung hinarbeiten.

Wie nutzen Banken InvestGlass, um personalisierte Finanzberatung und Kundenanfragen anzubieten?

InvestGlass in Kombination mit ChatGPT ist eine starke Kombination für Banken, um personalisierte Finanzberatung anzubieten. KI-Tools analysieren Kundendaten und geben Einblicke in das künftige Kundenverhalten, die finanziellen Ziele und helfen sogar bei der Entwicklung von personalisierten Finanzprodukten. Durch den Einsatz von generativen Sprachtools sind Banken nicht nur in der Lage, eine personalisierte Finanzberatung anzubieten, sondern können auch eine maßgeschneiderte Finanzberatung anbieten, die es ihren Kunden ermöglicht, fundiertere Finanzentscheidungen zu treffen.

Mit diesem System können wir unseren Kunden, die ein diskretionäres Portfoliomanagement wünschen, nun eine Art Beratungsdienst anbieten. Dies war jahrelang nicht möglich, da es ohne ein Tool wie InvestGlass SA schwierig gewesen wäre, die Kundendaten zu analysieren. InvestGlass verknüpft alle Daten - CRM + PMS + KYC + Investment - um eine personalisierte Finanzberatung wie nie zuvor zu bieten.

Die Automatisierungsrevolution mit InvestGlass und ChatGPT

InvestGlass revolutioniert mit seinen fortschrittlichen Automatisierungsfunktionen den Bankensektor auf vielfältige Weise. Durch den Einsatz generativer Sprachtools ermöglicht es Banken, einen personalisierten Kundenservice mit beispielloser Effizienz anzubieten. Anstatt sich ausschließlich auf menschliche Kundenbetreuer zu verlassen, beantwortet der automatisierte Kundendienst, der von InvestGlass unterstützt wird, die Kontoanfragen von Bankkunden schnell und präzise. Das reicht von einfachen Kontostandsabfragen bis hin zu komplizierteren Anlageberatungen und verbessert so das gesamte Kundenerlebnis.

Die KI kann zur Unterstützung von Banken oder zur Vorhersage von Kundenservice und -betreuung eingesetzt werden. Die "Wer wird als nächstes angerufen... wie man Investitionsideen artikuliert...

Darüber hinaus unterstützt InvestGlass die Banken in mehreren Dimensionen. Es hilft nicht nur bei der Entwicklung personalisierter Finanzprodukte, die auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Erkennung potenzieller Compliance-Verstöße. Angesichts der ständig zunehmenden Komplexität des globalen Finanzwesens ist die Fähigkeit, Banktransaktionen zu überwachen, potenziellen Betrug zu erkennen und die Einhaltung von Vorschriften durch KI im Risikomanagement sicherzustellen, von entscheidender Bedeutung. Dies ist besonders wichtig, da die Geschäftsleitung versucht, das Labyrinth der regulatorischen Feinheiten ausreichend zu verstehen und zu navigieren.

Durch die Integration der Automatisierung von InvestGlass können sich Finanzberater auf die differenzierteren Aspekte ihrer Aufgaben konzentrieren, wie z.B. das Anbieten von personalisierten Vermögensverwaltungsdiensten, statt auf banale Aufgaben. Diese nahtlose Verschmelzung von Technologie und menschlichem Kontakt sorgt nicht nur für einen effizienten Kundenservice, sondern ist auch bestrebt, die finanzielle Gesundheit der Nutzer zu verbessern, indem Kundenanfragen präzise beantwortet werden und das Vertrauen gefördert wird.

Abschließend wird es mit den Kundendaten beginnen

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des globalen Finanzsektors ist die Integration von fortschrittlichen Technologien wie ChatGPT nicht nur ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Da Banken und Finanzinstitute bestrebt sind, das Kundenerlebnis zu verbessern, Abläufe zu rationalisieren und das Risikomanagement zu stärken, erweist sich der Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT als unabdingbar. In Verbindung mit Plattformen wie InvestGlass haben Banken nun die unvergleichliche Möglichkeit, nicht nur effiziente, sondern auch stark personalisierte Dienstleistungen anzubieten.

Wir bei InvestGlass glauben, dass die globale Bankensphäre mit neuen Dienstleistungen, besseren Finanzaufgaben und einer verbesserten Benutzererfahrung im Bankwesen expandieren wird. So viele Finanzdienstleistungen, die kleine Banken mit menschenähnlichen Antworten und einer Reduzierung potenzieller Risikofaktoren anbieten werden.

Dies ist der Beginn einer neuen Ära im Bankwesen, einer Ära, in der KI-gesteuerte Lösungen die Interaktion mit den Kunden, die Finanzberatung und das eigentliche Wesen des Bankgeschäfts neu definieren. Wenn wir in die Zukunft blicken, wird die Einführung solcher Innovationen zweifellos der Grundstein für ein erfolgreiches, modernes und zukunftsorientiertes Finanzinstitut sein.