Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche – wie Daten investieren

Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche – wie Daten investieren

Wenn es eine Technologie gibt, die sich auszahlt, ist es die Künstliche Intelligenz (meist als KI abgekürzt) im Finanzbereich. KI hat der Welt des Bankwesens und der Finanzbranche insgesamt die Möglichkeit gegeben, die Anforderungen von Kunden zu erfüllen, die intelligentere, sicherere, bequemere und allgemeinhin bessere Möglichkeiten für den Zugriff auf das Investieren ihres Geldes wünschen. Und auch, wenn die Finanzwelt diesbezüglich noch immer ein wenig in Selbstfindungsphase steckt, so gibt es bereits jetzt eine Vielzahl an Beispielen darüber, wie erfolgreich und nachhaltig dieser Aspekt verfolgt wird. Im Folgenden werden einige dieser Aspekte vorgestellt.

Kredite vergeben

Bargeldlos zu zahlen ist König. Eine relativ neue Studie ergab, dass 77% der Verbraucher es vorzogen, mit einer Debit- oder Kreditkarte zu bezahlen, während nur 12% Bargeld bevorzugten. Einfachere Zahlungsmöglichkeiten sind jedoch nicht der einzige Grund dafür, warum die Verfügbarkeit von Krediten für die Verbraucher wichtig ist. Gute Kredite helfen dabei, günstige Finanzierungsmöglichkeiten zu erhalten, Jobs zu bekommen und eine Wohnung zu mieten, um nur einige Beispiele zu nennen. Da so viele wichtige Notwendigkeiten des Lebens von der Bonität abhängen, ist das Genehmigungsverfahren für Kredite und Karten wichtiger denn je. KI Konzepte helfen Banken und Kreditgebern dabei, intelligentere Zeichnungsentscheidungen zu treffen, indem sie eine Vielzahl von Faktoren nutzen, die traditionell klammen Kreditnehmer sowie Generation X und Millennials bei der Kreditentscheidung genauer bewerten. Was es bis vor wenigen Jahren noch so, dass Bankangestellte basierend auf den letzten Bankauszügen eine Entscheidung Pro oder Con bezüglich der Kreditwürdigkeit getroffen haben, werden heute automatisch eine Vielzahl anderer Faktoren mit die Findung integriert.

Zeit ist Geld und Geld ist Zeit

Wer nicht schnell handelt, verliert. So die banale Maxime. Aber Risiko kann tödlich sein, wenn nicht die richtige Aufmerksamkeit geschenkt wird. Genaue Prognosen sind sowohl für die Geschwindigkeit als auch für den Schutz vieler Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Finanzmärkte wenden sich immer mehr dem maschinellen Lernen zu, einer Untergruppe künstlicher Intelligenz, um genauere, schnellere Modelle zu erstellen. Diese Vorhersagen helfen Finanzexperten, vorhandene Daten zu nutzen, um Trends zu lokalisieren, Risiken zu identifizieren, Arbeitskräfte zu sparen und bessere Informationen für die zukünftige Planung sicherzustellen.

Quantitatives Handeln

Beim quantitativen Handel werden große Datenmengen verwendet, um Muster zu identifizieren, mit denen strategische Geschäfte getätigt werden können. Künstliche Intelligenz ist bei dieser Art des Handels besonders nützlich. Computer mit KI können große, komplexe Datenmengen schneller und effizienter analysieren als Menschen. Die daraus resultierenden algorithmischen Prozesse automatisieren den Handel und sparen viel Zeit. Dies wird auch in der Welt der guten online Unterhaltung eingesetzt; beispielsweise haben Slots einen detailliert ausgeprägten Zufallsgenerator, der auf komplexe Algorithmen setzt. Auf slots.io kann man das immer wieder feststellen und sich so sein Wissen und Handeln zunutze machen.

Alles sicher im Netz?

Täglich finden große Mengen digitaler Transaktionen statt, wenn Nutzer Geld bewegen, Rechnungen bezahlen, Schecks einzahlen, Aktien handeln und vieles mehr über Online-Konten und Smartphone-Apps. Die Notwendigkeit, die Bemühungen um Cybersicherheit und Betrugserkennung zu verstärken, ist heute für jede Bank oder jedes Finanzinstitut eine Notwendigkeit, und künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung der Sicherheit von Online-Finanzen. So werden basierend auf großer Datenpakete Bewegungen und Abweichungsnormen kreiert, die dabei helfen, schon frühzeitig Fehler und Bedrohungen festzustellen. Denn eine Bank, die das Geld und die Interessen des Kunden nicht sicherstellen kann, wird auf Dauer und mit Blick auf die Zukunft nicht überleben können.

Fazit

Jeder einzelne dieser Bereiche steckt aber weiterhin in den Kinderschuhen und zeigt vielversprechende Fortschritte, sind allerdings weit entfernt von einer vollständigen Autonomie gegenüber menschlichen Agenten. Daher gilt die Empfehlung für Finanzinstituten, Schritte zu unternehmen, um KI und maschinelles Lernen in verschiedene Prozesse im gesamten Unternehmen einzuführen. Langfristig wird dies der Organisation sowohl hinsichtlich der Effizienzsteigerung als auch hinsichtlich des Wettbewerbsvorteils zugute kommen. Denn gegen den Strom zu schwimmen, hilft in dieser Branche nur marginal.
Eine Reihe von Entwicklungen könnte sich auf die künftige Einführung eines breiten Spektrums finanzieller Anwendungen von KI und maschinellem Lernen auswirken. Dies umfasst eine wachsende Anzahl von Datenrepositories, Datenqualität, steigende Verarbeitungsleistung, aber auch neue Vorschriften und Gesetze.

So oder so, es ist eine spannende Welt mit modernen Ansätzen und Lösungen, die nicht nur für die distanziert wirkende Finanzwelt von Relevanz ist, sondern auch immer mehr in die Mitte der Gesellschaft rückt.