Die Zukunft der Banken-KI ist privat

Künstliche Intelligenz (KI) wird die Bankentechnologie auch in den kommenden Jahren maßgeblich beeinflussen. Obwohl es derzeit durchaus einen Hype um KI gibt, handelt es sich keineswegs nur um einen kurzlebigen Trend. Die langfristige Relevanz von KI resultiert aus handfesten Vorteilen, die sich aus einer Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten im Finanzsektor ergibt:

• Regulatorische Risiken und Compliance:

KI kann Muster und Verhaltensweisen erkennen, um frühzeitig Risiken zu identifizieren. Durch die Analyse historischer Daten und die Vorhersage zukünftiger Szenarien können Banken Marktrisiken, Kreditrisiken und operationale Risiken bewerten und so ihre Risikominderungsmaßnahmen effektiver gestalten.

• Kundenservice:

Kundenzufriedenheit und Kundenbindung sind in der Finanzbranche von höchster Bedeutung. Durch den Einsatz von KI-Anwendungen wie Chatbots in Verbindung mit Mitarbeitenden, die kritische Probleme der Kunden lösen, lassen sich bessere Ergebnisse erzielen und Kunden können mit personalisierten Erlebnissen enger eingebunden werden. Darüber hinaus bieten KI-Lösungen im Kundenservice zusätzliche Datenanalysen zum Kundenverhalten, was die Serviceangebote und Marketingkampagnen optimiert.

• Operationale Effizienz:

KI kann eintönige, routinemäßige Aufgaben automatisieren, um Zeit zu sparen und die operative Effizienz zu steigern. Sie kann Daten und Informationen schneller und genauer analysieren als Menschen, was die Transparenz innerhalb der Organisation erhöht und es Führungskräften ermöglicht, Entscheidungen präziser und schneller zu treffen.

Trotz dieses konkreten Nutzens zögern viele Führungskräfte bislang häufig noch mit einer umfassenden Einführung von KI, da sie Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes haben. Und das nicht ohne Grund: Informationen, die in Sprachmodelle vieler KI-Modelle eingespeist werden, dienen dazu, das Modell für zukünftige Ausgaben zu trainieren. Speist man proprietäre Informationen oder sensible Kundendaten ein, so besteht das Risiko, dass diese öffentlich zugänglich werden – was zusätzliche Risiken im Hinblick auf Eigentumsrechte und behördliche Anforderungen mit sich bringt.

Äpfel und Birnen: KI ist nicht gleich KI

Die Unterscheidung zwischen privater und öffentlicher KI ist daher von entscheidender Bedeutung, insbesondere für Branchen, in denen der Datenschutz eine herausragende Rolle spielt. Öffentliche KI basiert auf öffentlich zugänglichen Algorithmen und wird mit breiten Datensätzen trainiert, oft aus Nutzer- oder Kundenquellen. Im Gegensatz dazu bezieht sich private KI auf KI-Modelle, die ausschließlich auf den Daten eines bestimmten Unternehmens oder einer Organisation basieren. Private KI hat klare Vorteile: Sie ermöglicht Unternehmen, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten, sie nicht mit anderen zu teilen und maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln.

Dies schützt nicht nur die Datensicherheit und Datenschutzbestimmungen, sondern optimiert auch die Effizienz. Durch den Einsatz maßgeschneiderter Modelle können Banken ihre Prozesse verbessern und wirksamer gestalten. Außerdem ermöglicht der Einsatz privater KI-Dienste eine schnellere Implementierung, denn sie basieren auf bereits verfügbaren, erlernten Modellen. Nicht zuletzt werden Kosten gespart, da keine internen Ressourcen erforderlich sind, um eigene Modelle anzutrainieren.

Damit eröffnet private KI einen goldenen Mittelweg zwischen der Eigenentwicklung von KI-Modellen und der Nutzung öffentlicher Modelle. Sie erlaubt Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen, die Vorteile der KI zu nutzen, ohne dabei Kompromisse in Sachen Datenschutz und -sicherheit eingehen zu müssen. Private KI verbindet datenschutzkonforme Innovation mit effizienten Unternehmensprozessen und ermöglicht die Ausschöpfung des vollen Potenzials der KI-Integration. Für den Finanzsektor ist private KI damit die ideale Lösung, um langfristig vom Megatrend KI zu profitieren.