[EN] Financial and Insurance Industries must leverage Artificial Intelligence Potential
- Hohe Datenverfügbarkeit prädestiniert Banken und Versicherungen für KI-Nutzung
- ILI.DIGITAL sieht Machine Learning als technologischen Treiber
- Beyond-Banking-Produkte ermöglichen Banken die Erschließung neuer Erlösquellen
- ILI.DIGITAL sieht dringenden Handlungsbedarf bei Banken und Versicherungen in Sachen
Digitalisierung, damit sie nicht den internationalen Anschluss verlieren
Karlsruhe, 12. Dezember 2024. Der Finanz- und Versicherungswirtschaft bieten sich dank künstlicher
Intelligenz enorme Chancen, Kosten zu senken, neue Produkte zu entwickeln und Kunden stärker an
sich zu binden. „Die Unternehmen in diesen Sektoren wären mit ihrer hohen Datenverfügbarkeit in
der Lage, durch einen gesteigerten Einsatz von KI neue digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln, die
echte Innovationstreiber der Wirtschaft werden könnten“, davon ist Dr. Serhan Ili, Gründer und
Vorstand der ILI.DIGITAL AG überzeugt.
Künstliche Intelligenz und die fortschreitende Digitalisierung von Geschäftsprozessen gewinnen auch
in der Finanzbranche stetig an Bedeutung. Gerade bei Bilanzanalysen, Kreditvergaben,
Bonitätsprüfungen oder Immobilienbewertungen müssen große Datenbestände analysiert und
bewertet werden. Aber auch die Automatisierung von Geschäftsprozessen und administrativen
Aufgaben können im Sinne einer gesteigerten Effizienz und Bedienfreundlichkeit mit Hilfe von KI
vorangetrieben werden. Es können Prozesse entwickelt werden, die beispielsweise Kreditzusagen
innerhalb von Sekunden ermöglichen. „Unsere Kundenprojekte der letzten Jahre haben gezeigt, dass
alle notwendigen Daten vorliegen, um jeden manuellen Prozess in einer Bank komplett zu
digitalisieren. Das steigert die Effizienz des Instituts signifikant und führt gleichzeitig zu einer extrem
hohen Kundenzufriedenheit“, führt Serhan Ili weiter aus.
ILI.DIGITAL hat in den vergangenen Jahren durch zahlreiche erfolgreich umgesetzte KI-Projekte
mehrere Bereiche bei Banken und Versicherungen identifiziert, in denen KI besonders großes
Potenzial entfalten kann. Mittels Machine Learning können dort Muster und Gesetzmäßigkeiten in
großen Datenmengen erkannt und analysiert werden. Darauf aufbauend kann eine KI Vorhersagen
treffen, die beispielsweise in der Kreditvergabe und Zinsberechnung zur Anwendung kommen
können. Entscheidungen, die bisher Tage in Anspruch nehmen und anfällig für menschliche
Fehlentscheidungen sind, können sofort getroffen werden und interne Prozesse innerhalb weniger
Sekunden ablaufen.
Ähnliche Potenziale bestehen in der Versicherungsindustrie. So hat ILI.DIGITAL in einem
exemplarischen Projekt bei einem namhaften Unternehmen Lösungen entwickelt, um bestimmte
relevante Daten schnell in großen Datenmengen aus nicht komplett vereinheitlichten
Versicherungsdokumenten zu identifizieren und auszulesen. Mittels einer KI gestützten Lösung
konnten die entsprechenden Prozesse zuverlässig automatisiert werden. Die zuvor verwendeten
personalintensiven Abläufe wurden ersetzt. Durch die damit verbundene
Geschwindigkeitssteigerung, Qualitätsverbesserung und Ressourceneinsparung wurden Produktivität
und Effizienz gegenüber dem Kunden signifikant erhöht
Im Banking können Finanzinstitute durch die Nutzung von KI-Systemen für Privatkunden und für
Firmenkunden gleichermaßen neuartige kundenzentrierte Angebote entwickeln, die über das
klassische Banking hinausgehen. gecco2 ist solch ein Beyond-Banking-Produkt der nächsten Generation, das von ILI.DIGITAL entwickelt wurde. Unterstützt durch künstliche Intelligenz wird aus
den Finanzkennzahlen der Unternehmen, wie sie in Form der betriebswirtschaftlichen Auswertung
(BWA) vorliegen, deren CO2-Fußabdruck (Corporate Carbon Footprint, CCF) abgeleitet. Diese Daten
ihrer Firmenkunden liegen den Kreditinstituten ohnehin vor. Künstliche Intelligenz und smarte
Algorithmen reduzieren den Eingabeaufwand für die Nutzer enorm und erzielen in Sekundenschnelle
präzise Ergebnisse. Die Firmenkunden können den CCF nicht nur dazu nutzen, einen Überblick über
die erzeugten Treibhausgase, aufgeteilt nach den unterschiedlichen Quellen, zu erhalten, sondern
auch um geeignete Maßnahmen zur Reduzierung des CO2-Ausstoßes abzuleiten.
Trotz erster Schritte hin zu KI-getriebenen Anwendungen haben im deutschsprachigen Raum nur
wenige Finanzdienstleister und Unternehmen in der Versicherungsbranche – Marktbeobachter
sprechen von unter 10 Prozent – bereits KI-Anwendungen nennenswert in ihre Geschäftsmodelle
implementiert. Es besteht demnach erheblicher Nachholbedarf, gerade im Vergleich zu den USA, aber
auch zu einigen chinesischen Banken und Versicherungsunternehmen, die aktuell in Europa Fuß
fassen wollen. Insofern ist zu erwarten, dass sich die Wettbewerbssituation deutlich verschärfen wird.
Serhan Ili, CEO von ILI.DIGITAL: „Deutsche Institute laufen Gefahr, den Anschluss im Digital Banking
oder auf dem Weg zur Digital Insurance zu verlieren. Es besteht akuter Handlungsbedarf innerhalb der
nächsten 18 bis 24 Monate. Um sich langfristig zukunftsfähig aufzustellen, müssen KI-Anwendungen
zum integralen Bestandteil einer nach vorne gerichteten IT-Strategie der Banken und Versicherungen
werden. Nur so können die Institute in der neuen digitalisierten Welt bestehen.“
ILI.DIGITAL hat bereits in diversen erfolgreichen Projekten unter Beweis gestellt, wie KI und
Digitalisierung, gepaart mit chancenorientiertem Denken, neue Geschäftspotenziale im Bankensektor
erschließen können.
Weitere Informationen zu gecco2 finden Sie hier: https://volksbank-digital.solutions/gecco2/
Was ist die Dringlichkeit für deutsche Banken und Versicherungen hinsichtlich der Digitalisierung und KI?
Es besteht akuter Handlungsbedarf innerhalb der nächsten 18 bis 24 Monate, um im digitalen Wettbewerb nicht den Anschluss zu verlieren; KI sollte ein integraler Bestandteil der IT-Strategie sein, um langfristig zukunftssicher aufgestellt zu sein.
Welche Herausforderungen bestehen bei der Implementierung von KI in der deutschen Finanzbranche?
Derzeit besteht ein erheblicher Nachholbedarf, da nur wenige Anbieter KI-Anwendungen in nennenswertem Maße in ihre Geschäftsmodelle integriert haben, was im Vergleich zu internationalen Wettbewerbern wie den USA und China zu Wettbewerbsnachteilen führt.
Was sind die wichtigsten Anwendungsbereiche von Machine Learning in der Finanzbranche?
Machine Learning wird vor allem bei der Erkennung von Mustern in Daten, bei Vorhersagen für Kreditentscheidungen und Zinssätze sowie bei der Automatisierung komplexer Entscheidungsprozesse genutzt.
Welche Chancen bietet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Finanz- und Versicherungsbranche?
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ermöglicht es Finanz- und Versicherungsunternehmen, Kosten zu senken, innovative Produkte zu entwickeln und die Kundenbindung zu stärken, indem sie effizientere Prozesse und bessere Analysen nutzen.
Wie kann KI die Effizienz bei Geschäftsprozessen in Banken und Versicherungen steigern?
KI kann große Datenmengen analysieren, um manuelle Abläufe zu automatisieren, beispielsweise bei Kreditvergaben oder Bonitätsprüfungen, wodurch Prozesse beschleunigt und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
