Finance KI: Zukunft des Bankwesens und der Kapitalmärkte

Einleitung: KI und ML als Treiber der Transformation im Finanzwesen

Künstliche Intelligenz bringt die Banken in Bewegung: Dynamische Modelle wie hyperpersonalisierte Dienstleistungen und automatisiertes Portfolio-Management verdrängen statische Lösungen wie klassische Sparpläne und starre Anlageprodukte. Diese neuen Instrumente können flexibel auf plötzliche Marktschwankungen reagieren und stellen die Bedürfnisse des Kunden in den Mittelpunkt.

Damit sind KI und maschinelles Lernen im Finanzwesen mehr als nur Werkzeuge, um effizienter zu arbeiten. Vielmehr beweisen sie sich als Innovationstreiber – für das Produktangebot der Institute, aber auch für neue Geschäftsmodelle wie datengestützte Plattformen inklusive Open Banking. Kunden werden bald ihre gesamten Finanzen in einem personalisierten Ökosystem verwalten können, ohne sich bei jedem Anbieter einzeln einloggen zu müssen.

Neun von zehn deutschen Finanzinstituten sind laut einer Studie von Finastra von 2023 an generativer KI interessiert oder implementieren sie bereits. Dieser Anteil liegt über dem globalen Durchschnitt und höher als in Frankreich (74 %) und Großbritannien (75 %). Neben personalisierten Dienstleistungen setzen Banken Finance KI dafür ein, ihre Mitarbeiter im Back Office durch Automatisierung repetitiver Prozesse von entlasten. Großes Potenzial liegt zudem in der Schärfung der prädiktiven Analyse, denn der KI gelingen datengestützte intelligente Szenariomodellierungen von großer Präzision.

Erfahren Sie, wie Finance KI neue Türen öffnet – und auch, welche Anforderungen dies an Datenqualität und Datenschutz stellt. Denn auch für das Finanzwesen gilt: Ohne Datenstrategie keine KI-Strategie. 

Hyperpersonalisierung durch Generative AI

Künstliche Intelligenz im Bankensektor stellt die Beziehung zwischen Kunde und Finanzinstitut auf eine neue Grundlage. Es geht nicht mehr einfach darum, das Kundenerlebnis zu verbessern, sondern ein vollkommen anderes zu schaffen. Die KI kennt die Bedürfnisse und Situation jedes einzelnen Kunden bis ins Detail. Damit macht sie hyperpersonalisierte Finanzprodukte und -dienstleistungen möglich und eröffnet eine bisher nicht denkbare Dimension der persönlichen Betreuung.

Hier zeigen sich die großen Stärken der Generativen Künstliche Intelligenz, die selbst Texte, Bilder und andere Inhalte produzieren kann. Sie greift nicht auf Standardprodukte zurück, sondern entwickelt individuelle Anlagevorschläge, Sparpläne und Versicherungspakete, die eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen: individuelles Einkommen, Ausgaben, Lebensziele und persönliche Risikotoleranz.

Zwei Use Cases zeigen, welche Vorteile daraus entstehen.

Prädiktive Kreditkarten mit dynamischer Limit-Anpassung. Viele Banken bieten Kreditkarten mit einheitlichen, starren Rahmenbedingungen an, ganz gleich, wie die persönliche Situation des Kunden aussieht. Prädiktive Kreditkarten ermöglichen es hingegen, die Kreditwürdigkeit des Karteninhabers genauer zu bewerten. Die Finanztechnologie dahinter analysiert das Ausgabeverhalten des Kunden, erkennt Muster im persönlichen Einkommen und berücksichtigt bisheriges Rückzahlungsverhalten. Das kann dem Kunden finanziellen Spielraum verschaffen, wenn es nötig ist – für eine unvorhergesehene Reparatur oder einen besonderen Moment im Leben. Die Finanzinstitute wiederum profitieren davon, dass sie das Zahlungsverhalten des Kunden besser vorhersehen können, und damit von einem präziseren Risikomanagement.

KI-gesteuerte Anlagestrategien, die auf Marktveränderungen reagieren. KI-Modelle analysieren große Mengen an Markt- und Wirtschaftsdaten, darunter Aktienpreise, Wirtschaftstrends, geopolitische Ereignisse und Unternehmensberichte. Diese Informationen fließen in Anlagestrategien ein, die auf Risiken und Chancen reagieren können. Das geschieht oft schneller, als es für traditionelle, manuell verwaltete Portfolios möglich ist. Diese Fähigkeit, große Mengen an Informationen zu verarbeiten und automatisierte Entscheidungen in Sekundenbruchteilen zu treffen, macht KI-gesteuerte Anlagestrategien ausgesprochen wertvoll, insbesondere in volatilen oder unsicheren Märkten.

Durch prädiktive Kreditkarten und KI-gesteuerte Anlagestrategien wird die Finanzwelt damit agiler und kundenorientierter.

Automatisierung und Effizienzsteigerung durch KI

Die Automatisierung von Back-Office-Prozessen hat in den letzten Jahren deutlich an Fahrt aufgenommen. Kernbereiche der Automatisierung im Bankwesen sind neben dem Risikomanagement die frühzeitige Erkennung von Anomalien und Compliance-Prüfungen.

Frühzeitige Aufdeckung von Betrugsfällen. Hier agiert die Künstliche Intelligenz als „Co-Pilot“ der Sicherheitsexperten, wie Wendy Li, SVP of Emerging Technologies bei Marqeta, es in einem Interview für das FinTech Magazine beschreibt. Finance KI kann rasch ungewöhnliche Muster erkennen und abgleichen, ob betrügerische Aktivitäten stattgefunden haben. Dies gelingt, weil sie Daten kontextuell versteht: Sie kann die Reihenfolge und Beziehung der Transaktionen bewerten. Auf diese Weise stellt sie fest, ob es sich tatsächlich um betrügerische Handlungen handelt oder lediglich um untypische, aber gesetzeskonforme Transaktionen.

Sobald verdächtige Aktivitäten erkannt werden, stoppen Transaktionen vorübergehend, um potenziellen Schaden zu verhindern. Banken und Finanzdienstleistern hilft diese Finanztechnologie, Kunden besser zu schützen und das Vertrauen in digitale Finanzdienste zu stärken. Die automatisierte Betrugserkennung macht Finanzdienstleistungen nicht nur sicherer, sondern auch effizienter, da Banken weniger manuelle Prüfungen vornehmen müssen und entsprechend ihre Ressourcen besser nutzen können.

Automatisierte Compliance-Prüfungen. KI-Systeme können regulatorische Anforderungen automatisch überprüfen und sicherstellen, dass Transaktionen und Geschäftspraktiken legal sind. Das Risiko von Verstößen und damit verbundenen Strafen sinkt. Dabei kommen verschiedene Technologien zum Einsatz: Natural Language Processing ermöglicht es, große Mengen an Textdokumenten, wie regulatorische Vorschriften und interne Richtlinien, zu analysieren und zu verstehen. Dadurch können Banken sicherstellen, dass ihre Prozesse den aktuellen gesetzlichen Anforderungen entsprechen. Mithilfe von maschinellem Lernen können Verstöße in Echtzeit erkannt werden. Robotic Process Automation wiederum automatisiert repetitive Compliance-Aufgaben, wie die Überprüfung von Dokumenten und die Erfassung von Daten.

Diese Automatisierung im Bankwesen bringt zahlreiche Vorteile mit sich: Routineaufgaben lassen sich schneller erledigen und sind weniger fehleranfällig. Das erlaubt es, Mitarbeiter von repetitiven Vorgängen zu entlasten und für anspruchsvollere Tätigkeiten einzusetzen. Dazu gehören strategische Analyse, Kundenbetreuung und -beratung, Produktentwicklung und Innovation sowie die Lösung komplexer Probleme.

KI hat damit zwar ein großes Potenzial, manuelle Aufgaben und Prozesse zu beseitigen oder zu ersetzen, doch nach Auffassung von Experten wird die Rolle des Menschen dennoch an Bedeutung gewinnen. Soft Skills wie Empathie und die Fähigkeit, KI-Ergebnisse ganzheitlich zu bewerten, werden sehr gefragt sein – in der Kundenkommunikation, aber auch in der prädiktiven Analyse von Risiken.

KI und Risikomanagement: Zukunftssichere Strategien

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind aus dem Risikomanagement von Finanzinstituten nicht mehr wegzudenken. Banken setzen immer häufiger auf automatisierte Systeme, die Risiken in Echtzeit bewerten und priorisieren. Mithilfe von KI lassen sich Frühwarnsignale kontinuierlich überwachen und Berichte automatisch erstellen. Das sorgt für einen proaktiven und datengestützten Ansatz im Risikomanagement, wie die folgenden Beispiele zeigen.

Frühwarnsysteme. KI-basierte Tools durchforsten laufend verschiedene Datenquellen – von Marktdaten über Kundenverhalten bis hin zu Wirtschaftsindikatoren und Nachrichten. Diese Systeme sind schnell und äußerst präzise. Sie können subtile Muster und kleine Auffälligkeiten aufdecken, die menschliche Analysten oft übersehen. So erkennen Frühwarnsysteme Trends und potenzielle Risiken, bevor sie zu echten Problemen werden. Das gibt Banken die Möglichkeit, aufkommende Gefahren frühzeitig einzudämmen und sich besser abzusichern.

Kreditwürdigkeit. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen hilft bei der Einschätzung der Kreditwürdigkeit, indem sie große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Modelle erstellen, die präzise Vorhersagen über die Zahlungsfähigkeit und das Kreditrisiko einer Person machen können. KI-Modelle analysieren eine große Menge an Daten, einschließlich der Finanzhistorie des Antragstellers und demografischen Angaben sowie Verhalten in sozialen Medien. Anhand dieser Daten kann die KI Muster identifizieren, die auf ein höheres oder niedrigeres Kreditrisiko hinweisen, wie etwa wiederkehrende verspätete Zahlungen oder eine hohe Kreditauslastung. Dabei kommt unterstützend auch maschinelles Lernen zum Einsatz, beispielswese in Form binärer Entscheidungsbäume, die Daten in zwei Kategorien einteilen, wie risikoreich und risikoarm. Auf dieser Basis entsteht in Kombination mit weiteren Instrumenten ein Kredit-Score.

Besonders die Szenariomodellierung profitiert von KI und maschinellem Lernen. Mit Algorithmen lassen sich komplexe Szenarien simulieren und die Auswirkungen verschiedener Risikofaktoren auf das Bankportfolio durchspielen. Diese Simulationen ermöglichen es Banken, verschiedene „Was-wäre-wenn“-Analysen zu erstellen, um die Stabilität ihres Portfolios unter extremen Marktbedingungen zu testen. ML-Modelle, aber auch Generative AI beweisen hier ihre große Leistungsfähigkeit und bieten eine Reihe von Vorteilen:

•  Die Analyse basiert auf größeren Datenmengen als bisher. Traditionelle Methoden der Szenariomodellierung stützten sich oft auf Stichproben, da eine größere Datengrundlage oft nicht zu bewältigen war. ML-Modelle verarbeiten hingegen einen riesigen Datenkorpus aus sehr unterschiedlichen Quellen: historischen Daten sowie aktuelle Trends, makroökonomischen Indikatoren, Social-Media-Daten und sogar Informationen aus Kundeninteraktionen.
• Die Modellierungen werden präziser und realistischer. Dies hilft, fundierte Strategien zur Absicherung und Risikominimierung zu entwickeln. So sind Banken besser auf plötzliche Marktveränderungen vorbereitet und können schneller reagieren. Bisher waren vor allem nicht-lineare Risiken, die in der Finanzwelt eine große Rolle spielen, eine Herausforderung für die Szenariomodellierung. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass eine kleine Veränderung einer Variable zu unverhältnismäßig großen Auswirkungen führen kann, wie das in volatilen Märkten immer wieder der Fall ist: Kleine Nachrichten führen gegebenenfalls zu großen Verschiebungen. In Stress-Tests oder Krisensimulationen, wo sich Marktsituationen schnell ändern, können Banken simulieren, wie verschiedene Faktoren (wie Zinserhöhungen oder Inflation) die Portfolios beeinflussen.
• Generative AI kann auch Krisen simulieren, die nicht ausschließlich auf historischen Daten beruhen. Den hier stoßen Machine-Learning-Modelle, die auf Mustererkennung und Optimierung trainiert sind, teilweise an ihre Grenzen. GenAI ist geeigneter dafür, mit unerwarteten Ereignissen umzugehen und kreative Lösungsansätze zu finden.

KI und Machine-Learning-Modelle transformieren die Szenariomodellierung von Banken, indem sie präzisere, dynamischere und realistischere Simulationen ermöglichen. Banken können so schneller auf Veränderungen reagieren, Risiken frühzeitig erkennen und ihre Risikomanagementstrategien verbessern. Diese Fortschritte fördern eine stabilere und proaktive Finanzplanung und -steuerung, was besonders in volatilen Marktbedingungen entscheidend ist.

Die Bedeutung von Datenqualität und ethischer KI

Banken treffen permanent sensible Entscheidungen, die schwerwiegende ökonomische Folgen haben – für Individuen, Unternehmen und ganze Märkte. Stützen sich diese Entscheidungen in der Zukunft zunehmend auf intelligenten Datenanalysen, müssen die eingespeisten Daten einen hohen Qualitätsstandard haben und ethischen Anforderungen standhalten:

• Diskriminierungsfreiheit: KI-Modelle müssen so gestaltet sein, dass sie keine bestimmten Gruppen benachteiligen. Zum Beispiel sollte die Kreditvergabe-Software Menschen nicht aufgrund von Geschlecht, Herkunft oder Alter diskriminieren. Bias in den Daten oder Algorithmen kann genau dies jedoch zur Folge haben.

• Verantwortlichkeit: Banken müssen sicherstellen, dass ihre KI-basierten Entscheidungen nachvollziehbar und kontrollierbar sind. Es muss klar sein, wer die Verantwortung für Entscheidungen trägt, die durch KI beeinflusst werden.

• Vermeidung von Überwachung und Missbrauch: Der Einsatz von KI darf nicht dazu führen, dass Kunden unverhältnismäßig überwacht oder ihre Daten missbräuchlich verwendet werden. Besonders im Hinblick auf sensible Finanzdaten muss ein ethischer Umgang gewährleistet sein.

• Transparenz: Im Bankwesen müssen die Kunden wissen, wie ihre Daten gesammelt, genutzt und verarbeitet werden. Kunden und Aufsichtsbehörden sollen verstehen können, wie KI-Algorithmen Entscheidungen treffen. Banken sollten zudem klar kommunizieren, welche Daten für welchen Zweck verwendet werden. Beispielsweise muss nachvollziehbar sein, ob Kundendaten für die Risikobewertung, personalisierte Angebote oder Betrugserkennung verwendet werden. Kunden sollten stets informiert sein und zustimmen können, bevor ihre Daten für KI-Prozesse genutzt werden.

Die Nutzung von KI in der Europäischen Union ist durch die Europäische KI-Verordnung, den EU AI Act, geregelt. Die Verordnung teilt KI-Systeme in verschiedene Risikoklassen ein – von minimalem Risiko bis hin zu inakzeptablem Risiko.

Banken, die als hochriskant eingestufte KI-Systeme verwenden, wie Algorithmen zur Kreditvergabe, müssen strenge Anforderungen an Transparenz, Datensicherheit und Diskriminierungsfreiheit erfüllen. Dazu gehören u. a.

• eine Konformitätsbewertung vor der Markteinführung
• robuste Risikomanagement-Systeme
• qualitätsmanagement-Systeme
• umfassende technische Dokumentationen und Protokollierung
• menschliche Aufsicht sowie die
• bereitstellung von Informationen

Des Weiteren gilt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO): Sie legt klare Regeln für den Umgang mit personenbezogenen Daten fest und schreibt vor, dass Banken sicherstellen müssen, dass ihre KI-Anwendungen datenschutzkonform sind. Besonders wichtig ist das Recht auf Auskunft, das Kunden ermöglicht, Informationen über die verwendeten Daten und die Entscheidungskriterien zu erhalten.

Die Rolle von Open Banking und KI in der Finanzwelt

Open Banking ist eine innovative Entwicklung in der Finanzwelt, die den Kunden mehr Kontrolle und Transparenz über ihre eigenen Finanzdaten gibt. Dieses System ermöglicht Banken und Finanzinstituten – mit Zustimmung der Kunden – Daten wie Kontoinformationen sicher über Schnittstellen (APIs) mit vertrauenswürdigen Drittanbietern wie beispielsweise FinTechs zu teilen. Kunden können auf einer Plattform verschiedene Finanzdienstleistungen direkt miteinander verbinden und nahtloser nutzen.

So lassen sich beispielsweise alle Konten und Finanztransaktionen an einem Ort verwalten, selbst wenn diese bei verschiedenen Banken liegen. Außerdem öffnet Open Banking die Möglichkeit für maßgeschneiderte Finanzlösungen und Dienstleistungen wie personalisierte Budgetierungs-Apps oder Kreditangebote.

Insgesamt soll Open Banking den Finanzsektor durch mehr Offenheit und Vernetzung modernisieren und kundenfreundlicher gestalten. Es ist Teil eines breiteren Trends zu Open Finance und datengetriebenen Finanzdienstleistungen, der auch vom Gesetzgeber forciert wird. Dahinter steht die die Payment Services Directive 2, eine Richtlinie der Europäischen Union von 2018. Sie verpflichtet Banken dazu, Drittanbietern Zugang zu Kontoinformationen ihrer Kunden zu gewähren, sofern diese zustimmen. Dies ermöglicht die Entwicklung neuer Finanzdienstleistungen und -produkte, erhöht die Konkurrenz für traditionelle Banken und stärkt den Verbraucher- und Datenschutz.

Künstliche Intelligenz spielt im Open Banking eine Schlüsselrolle, um den Datenaustausch sicher und effizient zu gestalten und gleichzeitig personalisierte Lösungen für den Kunden bereitzustellen. Das zeigt sich besonders auf drei Feldern:

1. KI gewährleistet Datensicherheit. Bei Open Banking tauschen Banken, FinTechs und andere Drittanbieter sensible Daten aus. Deren Sicherheit muss gewährleistet sein, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und Gesetzeskonformität herzustellen.

Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen frühzeitig zu erkennen. Verdächtige Muster, die auf unberechtigte Zugriffe schließen lassen, werden schnell identifiziert und Maßnahmen zur Verhinderung von Datenlecks oder Cyberangriffen eingeleitet.

2. KI und maschinelles Lernen unterstützen Betrugserkennung. Der Austausch von Finanzdaten im Open-Banking-Ökosystem birgt das Risiko von Betrugsversuchen, wie Identitätsdiebstahl oder betrügerischen Transaktionen. AI kann durch das kontinuierliche Monitoring von Transaktionen in Echtzeit mögliche Betrugsfälle aufdecken.

3. KI verwaltet personalisierte Finanzlösungen effizient und sicher. Ein zentrales Ziel von Open Banking ist es, den Kunden personalisierte Finanzdienstleistungen anzubieten, die optimal auf ihre Bedürfnisse und Finanzsituation abgestimmt sind. AI-Algorithmen analysieren die Finanzdaten der Kunden und bieten maßgeschneiderte Empfehlungen –für Kredite, Anlagestrategien oder Budgetplanung. AI kann diese Lösungen auf eine Weise verwalten, die den Datenschutz respektiert und nur autorisierte Zugriffe zulässt.

Auch beim Open Banking zeigt sich damit die wachsende Bedeutung von KI im Finanzwesen für Sicherheit, Personalisierung und Kommunikation.

Fazit: Die Zukunft des Finanzsektors mit KI und ML gestalten

Die Zukunft von Finance KI verspricht transformative Veränderungen: Die damit verbundenen Technologien werden Prozesse effizienter gestalten, personalisierte Kundenerlebnisse ermöglichen und die Sicherheit durch bessere Betrugsprävention und präzises Risikomanagement erhöhen. Finanzinstitute können von Predictive Analytics profitieren, um Marktbewegungen und Kundenbedürfnisse vorherzusagen, während Open-Banking-Lösungen Kunden eine nahtlose Verwaltung und Beratung ihrer Finanzen bieten.

Herausforderungen von Finance KI bleiben jedoch, insbesondere ethische Fragen wie Datenschutz, Fairness und die Vermeidung von Verzerrungen. Die Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle bleibt wichtig, um eine verantwortungsvolle und transparente Nutzung sicherzustellen. Insgesamt werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen das Finanzwesen effizienter, sicherer und kundenorientierter machen und neue, innovative Geschäftsmodelle ermöglichen.