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KI in der Finanzbranche: Regulatorische Berichte automatisiert erstellen
Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor sind ebenso vielfältig wie spannend. Sie reichen von der Kundenschnittstelle bis in das Back Office, von der Übernahme von Routinetätigkeiten bis hin zur Entwicklung von komplett neuen Geschäftspotenzialen. Insbesondere in den Bereichen Kundenbetreuung, Anti Financial Crime und Compliance & Risk Advisory können Banken und Finanzinstitute Künstliche Intelligenz einsetzen, um Ressourcen einzusparen und die Qualität der Dienstleistungen zu steigern. Im aktuellen Webinar „Smart Banking: KI-basierte Sprachtechnologien in der Finanzbranche“ skizziert Retresco, wie der Einsatz von KI zu maßgeblichen Effizienzgewinnen in der Finanzbranche führt.
Wenn Daten zu Text werden – oder umgekehrt
Als eines der herausforderndsten und zeitgleich spannendsten Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz findet die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprache – besser bekannt als Natural Language Processing (NLP) – Anwendung in der Finanzbranche. Das Ziel dieser interdisziplinären Querschnittsdisziplin zwischen Linguistik und Künstlicher Intelligenz besteht in der Entwicklung von Algorithmen, die Elemente von menschlicher Sprache aufschlüsselt und maschinell verarbeitet.
Das heißt: All das, was Menschen schriftlich oder verbal ausdrücken, kann NLP in digital lesbare Informationen übersetzen. Dieser Prozess funktioniert jedoch auch in die umgekehrte Richtung: Daten lassen sich auch in Sprache oder Text verarbeiten. Diese beiden Prozessrichtungen markieren die beiden Teildisziplinen, in denen NLP aufgeteilt werden kann: Natural Language Understanding (kurz: NLU) und Natural Language Generation (auch: NLG oder Automatische Textgenerierung).
Zahlreiche Mehrwerte für die Finanzbranche
Natural Language Generation bietet für Banken zahlreiche Möglichkeiten, mit internen und externen Interessengruppen zeitgemäß in Kontakt zu treten. So können durch Natural Language Generation für Kunden in verschiedenen Formaten leicht verständliche Texte wie individuelle Performance-Reports ihrer Konten und Depots verfasst werden. Oder Chatbots können die Fragen von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu intern relevanten Themen wie Compliance Management o.ä. beantworten. Intern führt NLG zu signifikanten Effizienzgewinnen durch schnellere und qualitativ hochwertigere Entscheidungsfindung sowie durch Automatisierung von textbasierten Geschäftsprozessen.
Schon heute verwenden Banken NLG für zahlreiche Anwendungen – beispielsweise bei der Erstellung von Fonds-, Börsen-, Jahres- oder Quartalsberichten, Kreditbewertungen, Kreditanträgen, Finanzinformationen und Portfolioberichten. Hierbei muss sich jedoch in der Regel an zahlreiche regulatorische Maßgaben orientiert werden. NLG bietet diesbezüglich einen entscheidenden Vorteil: Die regelbasierte Korrektheit des Systems bedingt eine Formulierung von exakten und damit gesetzeskonformen Berichten, die den regulatorischen Anforderungen treffsicher entsprechen.
Effizienz, Skalierbarkeit & Präzision durch Natural Language Generation
Automatische Textgenerierung bietet zahlreiche Potenziale für die Finanzbranche: Die automatisierte Erstellung von Texten durch KI-basierte Software führt zu messbaren und nachhaltigen Effizienzgewinnen – sowohl intern als auch extern. Zeit- und kostenintensive Workflows zur Erzeugung von Berichten und Entscheidungsvorlagen können automatisiert und die Kundenkommunikation durch Personalisierung zeitgemäß gestaltet werden. Auf diese Weise tragen Sprachtechnologien maßgeblich dazu bei, Banken zukunfts- und wettbewerbsfähig zu positionieren.
Die Vorteile für die Finanzbranche auf einem Blick
Optimierung von Ressourcen: Die automatische Erstellung von regulatorischen Berichten garantiert einen effizienten Einsatz von Ressourcen.
Präzision & Revisionssicherheit: Automatische Texterstellung ist extrem präzise und dank der regelbasierten Berichterstellung zu 100 Prozent revisionssicher.
Operative Effizienz: Steigende regulatorische Vorgaben treiben Banken an ihre Belastungsgrenzen: Durch automatisierte Berichterstellung werden Finanzexperten von monotonen Routineaufgaben entlastet.
Schnelligkeit & 24/7: Durch ein hohes Verarbeitungstempo in kritischen Situationen kann ein geforderter Report schnell erstellt werden – sieben Tage die Woche, rund um die Uhr.