Dr. Philippe Krahnhof, Senior Manager Business Consulting – Strategy & Business Transformation, msg for banking ag & freiberuflicher Dozent an der FOM Hochschule für Oekonomie & Management

I. Einleitung 

Banken und Finanzdienstleistungsunternehmen befinden sich nach wie vor in einem dynamischen Marktumfeld, welches schnelle Anpassungsmechanismen erfordert. Während zu Zeiten der Niedrigzinsphase ein Hauptaugenmerk auf der Kostenseite lag, werden nun größere (geplante) Investitionen umgesetzt, um u. a. den dynamischen Marktanforderungen gerecht zu werden.

Hierzu zählen u. a. Investitionen zur Gewinnung von Fach- und Nachwuchskräften rund um New Work-Elemente, wie etwa moderne und digitale Arbeitsweisen, flexible Arbeitszeitmodelle oder auch Active Sourcing.

Zusätzlich dazu wird die konsequente Digitalisierung interner Prozesse des Front- und Backoffice forciert. Ein Bestandteil zur effizienten und digitalen Prozessbearbeitung inkl. einhergehender Kostenersparnis stellt das Themengebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) dar, dessen Anwendungsmöglichkeiten im standardisierten Bankgeschäft breit gefächert sind.

Nachfolgender praxisorientierter Beitrag dient dem Überblick potenzieller Anwendungsmöglichkeiten von KI-Bausteinen im standardisierten Bankgeschäft und grenzt die wesentlichen KI-Funktionen voneinander ab.

II. Nutzen und Relevanz von KI für Banken und Finanzdienstleister

1. Veränderte Kundenbedürfnisse

Die Kundenbedürfnisse im Bankensektor haben sich in den letzten Jahren erheblich verändert und fordern von nahezu sämtlichen Finanzinstituten eine nachhaltige Anpassung ihrer Angebote und Dienstleistungen. Traditionell legten Kunden Wert auf persönliche Beratung, Sicherheit und Transparenz entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Heutzutage erwarten sie jedoch zusätzlich eine nahtlose digitale Customer Experience, Flexibilität rund um Berater-Interaktion und Produktabschluss inklusive maßgeschneiderter Lösungen. [...]
Beitragsnummer: 22544