Künstliche Intelligenz in Banken

Big Data und Künstliche Intelligenz transformiert Banken in allen Bereichen – von Robo Advisors über Fraud Detection bis hin zu Chatbots im Kundenservice und Churn Prediction. Lernen Sie Best Practices und Erfahrungswerte kennen und starten Sie Ihre eigene Data Journey mit [at].

Data & KI Projekte für Banken

KI-Technologien machen Bankprozesse schneller, Geldüberweisungen sicherer und Back-End-Operationen effizienter. Banken können KI nutzen, um das Kundenerlebnis zu transformieren, indem sie reibungslose Kundeninteraktionen 24/7 auf verschiedenen Kanälen ermöglichen. KI Bankanwendungen sind dabei aber nicht auf Bankdienstleistungen für Privatkunden beschränkt. Auch Geschäftskunden, Investmentbanking und alle anderen Finanzdienstleistungen könnten von KI profitieren.
Durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz lassen sich in allen Bereichen enorme Effizienz- und Ertragssteigerungen realisieren.

Durch den Einsatz von Chatbots und Robo-Advisors können Ressourcen eingespart und Kosten gesenkt werden. Die Kundenbindung kann durch personalisierte Angebote und Zusatzfunktionen, die auf Auswertung der Kundendaten basieren, gestärkt werden. Ganz neue Zielgruppen können erschlossen werden durch die Entwicklung neuer, datengetriebener Produkte. Durch die Verknüpfung verschiedenster interner und externer Daten und den Einsatz intelligenter Algorithmen können beispielsweise in Echtzeit Mikro-Kredite direkt über das Smartphone vergeben werden.

Kennen Sie die Data Journey?

Unsere Erfahrung aus über 1.000 Projekten in den letzten 8 Jahren haben wir genutzt, um ein ganzheitliches System für Data & KI Projekte zu entwickeln – unsere Data Journey. Eine durchgängige Data Strategy bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren – wir nennen es Data2Value. Im Data Lab geht es um Geschwindigkeit! Ziel ist es, möglichst schnell Use Cases zu testen – vom Konzept zum Prototypen mit Echtdaten. In der Data Factory werden Use Cases zu fertigen Produkten industrialisiert. Absoluter Fokus ist die Skalierung und nachhaltige Generierung von Mehrwerten – daher steht auch hier der Nutzer im Fokus. In unserer DataOps betreiben und warten wir Ihre Plattformen und Machine Learning Algorithmen.

Projekte unserer Kunden

Die Data & AI Experten bei Alexander Thamm haben bereits über 1.000 Projekte erfolgreich umgesetzt – davon über 100 Projekte in der Finance Branche.

Betrugserkennung mit Netzwerkanalyse

Fraud Detection mit Netzwerkanalysen

  • Betrugsfälle werden früher erkannt bzw. können sogar präventiv vermieden werden
  • Neuartiges Visualisierungstool zur Erkennung von Hubs und Produktbeziehungen
  • Kunden- & Transaktionsbeziehungen werden besser identifiziert
Credit Scoring

Credit Scoring

  • Reduktion ausgefallener Kredite um über 90 %
  • Ermittlung konkreter Ausfallwahrscheinlichkeiten für jeden Kunden
  • Flexiblere Vergabe von Krediten
Community Score mit KI

Community Score

  • Bewertung der individuellen Nutzeraktivität in der Community
  • Scores bieten den Nutzern einen Anreiz
  • Gesamtübersicht über die Aktivität in der Community
Customer Lifetime Value mit KI

Customer Lifetime Value

  • Präzisere Berechnung des Customer Lifetime Values
  • Sankey-Diagramm als Teil eines interaktiven Dashboards zur besseren Veranschaulichung der Kundenhistorie
  • Interaktive Visualisierung der Customer Journey
Implementierung eines Dispokredit Scoring Modells

Implementierung eines Dispokredit Scoring Modells

  • Implementierung eines Random Regression Forest in Spark und H20 (Sparkling Water)
  • Automatisiertes Retraining des Modells mit aktuellen Daten möglich
  • Erfüllung aller Anforderungen des Risiko Management
Betrugsprophylaxe für Fahrzeugfinanzierungen

Betrugsprophylaxe für Fahrzeugfinanzierungen

  • Reduktion der manuell zu überprüfenden Gehaltsnachweise um 56 %
  • Gleichbleibende Betrugserkennungsrate
  • Optimierung der internen Prozesse

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Künstliche Intelligenz in Banken: Einstieg | Einsatzgebiete | Use Cases

Whiteapaper- KI in Banken

Einsatzgebiete von KI & Big Data in Banken

Bereits heute beeinflusst der Einsatz von Data Science und Künstlicher Intelligenz den Bankensektor massiv. Banken verfügen über große Datenmengen, die ein riesiges Potenzial bieten. Im Folgenden stellen wir Ihnen einige Felder vor, in denen Künstliche Intelligenz in Banken und Unternehmen eingesetzt werden kann:

Fraud-Detection

Fraud Detection

Betrugsversuche in Echtzeit erkennen und erfolgreich bekämpfen.

Predictive Banking

Predictive Banking

Durch analyse– und datengetriebenes Banking den Kunden Transparenz und Vorhersagbarkeit über die eigenen Finanzen ermöglichen.

Robo Advisors

Robo-Advisors

Erschließung neuer Kundensegmente durch automatisierte Empfehlung und Verwaltung von Vermögensanlagen.

Fraud-Detection

Credit Scoring

Mit KI-gestützten Kredit-Scoring-Tools Ausfallrisiken reduzieren und Kreditentscheidungen extrem beschleunigen und teilweise sogar in Echtzeit treffen.

Chatbots

Chatbots

Kundenservice und Backoffice entlasten und optimieren durch den Einsatz virtueller Assistenten und digitaler Roboter in der Kundenkommunikation.

Churn Prediction

Churn Prediction

Abwanderungsgefährdete Kunden identifizieren und durch zielgenaue Ansprache und Angebote halten.

Aus Daten echte Mehrwerte schaffen mit [at]

Mithilfe von Daten und Künstlicher Intelligenz ermöglichen wir unseren Kunden, sich im digitalen Zeitalter ständig zu verändern und anzupassen. Wir befähigen unsere Kunden, ihre eigenen Stärken zu entwickeln und begleiten sie auf ihrem Weg mit unserer [at] Data Journey.

Die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in Banken sind riesig und bieten ein unglaubliches Potenzial. Durch unsere jahrelange Erfahrung in der Finanzbranche und dem Bankensektor unterstützen wir Sie bei der Identifikation und Umsetzung der richtigen Use Cases, um aus Ihren Daten echten Mehrwert zu generieren und neue Geschäftsmodelle für Ihr Business zu entwickeln.

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Künstliche Intelligenz in Banken – ein paar Fakten

Eine Studie der htw saar offenbart interessante Zahlen rund um Data Science & Künstliche Intelligenz in Banken.

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der Bankinstitute setzen KI Anwendungen im Regelbetrieb ein.

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der Banken führen keine ausreichende KI-Governance ein.

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aller befragten Banken verfügen über eine definierte und vollständig umgesetzte KI-Strategie.

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Simon Decker

Simon Decker

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