Der technologische Fortschritt wird unsere Welt in den kommenden Jahren tiefgreifend verändern – dies gilt auch für die Finanzbranche. Zu den wichtigsten treibenden Kräften, wie es Blockchain ist, werden auch Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning sowie die Automatisierung von Arbeitsabläufen gehören. Maschinen sollen also so arbeiten, dass sie die Entscheidungsstrukturen von Menschen möglichst ähnlich nachbilden können – oder sogar noch verbessern. Sie sorgen dafür, dass Finanzunternehmen künftig nicht nur anders arbeiten, sondern Kunden auch ein verändertes Angebot bieten werden. Mit dem Bereich der Fintechs hat sich in den vergangenen Jahren eine ganze Branche gebildet, die sich der Aufgabe verschrieben hat, intelligente Lösungen für die Finanzbranche zu entwickeln. Einige dieser Lösungen und Systeme sind bereits im Einsatz.

Chatbots als Ansprechpartner für Kunden rund um die Uhr

Immer häufiger kommunizieren Kunden in einem ersten Austausch mit einem Unternehmen beispielsweise mit Chatbots. Diese auf künstlicher Intelligenz basierenden «digitalen Assistenten» werden beispielsweise dazu eingesetzt, einfache Kundenanfragen zu beantworten. So hilft der digitale Assistent von PostFinance Ihnen etwa dabei, sich auf postfinance.ch zurechtzufinden. Rund um die Uhr steht er Ihnen zur Verfügung. Sollte er Ihnen nicht weiterhelfen können, verweist der Chatbot Sie gerne an den Kundendienst weiter. Mit dem fortschreitenden Einsatz von künstlicher Intelligenz sollen Chatbots künftig aber nicht nur reagieren, sondern Anfragen auch analysieren können. So entwickeln sich Chatbots vom reaktiven Roboter hin zum personalisierten Helfer und amten beispielsweise als Ersatz für Text-FAQs oder unterstützen den Customer Service. Insbesondere im Dienstleistungsbereich können Chatbots also wertvolle Instrumente für Unternehmen in ganz unterschiedlichen Branchen sein.

Robo Advisor: Digitale Vermögensverwalter

Weiter gehen Robo Advisors, die bei einigen Banken und Finanzinstituten bereits zum Einsatz kommen. Sie sollen als digitale Vermögensverwalter handeln, die nach einer vorgegebenen Anlagestrategie automatisiert das Geld von Anlegern investieren. Für Anleger hat das insbesondere den Vorteil, dass sie von einer günstigen Vermögensverwaltung profitieren können. Basierend auf einem digitalen Fragebogen wird das Risikoprofil eines Anlegers ermittelt und die zum Profil passenden Produkte evaluiert.

Ist das Geld investiert, verwaltet der Robo Advisor das Portfolio selbstständig und stellt so sicher, dass die umgesetzte Anlagestrategie stets dem hinterlegten Anlegerprofil des Kunden entspricht. Im Gegensatz zu menschlichen Vermögensverwaltern spielen Emotionen bei einem Robo Advisor keine Rolle: Er trifft keine irrationalen Entscheide und kann sich nicht unterbewusst von Emotionen leiten lassen.

Für komplexe Kundenbedürfnisse zum Beispiel in Bezug auf Märkte, Anlageklassen und Risiken scheint eine Kombination aus automatisierten Dienstleistungen und persönlicher Beratung vorläufig als ein möglicher Weg. Eine solche «hybride Beratung» verbindet die Vorteile digitaler Lösungen mit der Erfahrung und dem Wissen eines menschlichen Beraters. Die Portfoliomanagement-Software dient als Grundlage für die Automatisierung des Anlageprozesses, der Auftragsverwaltung und der Transaktionsabwicklung.

KI-Lösungen machen Geschäftsprozesse effizienter

Künstliche Intelligenz im Finanzsektor bedeutet aber nicht nur neue Interaktionsmöglichkeiten oder Dienstleistungen für Endkunden. Machine Learning und KI-Systeme machen Geschäftsprozesse effizienter. Sie analysieren Abläufe und Entwicklungen und automatisieren ganze Prozesse. Machine Learning kann Finanzinstituten beispielsweise helfen, Handlungen, die auf Wirtschaftskriminalität wie zum Beispiel Geldwäscherei hinweisen, aufzudecken und zu verhindern. Dies geschieht, indem entsprechend programmierte, intelligente Systeme Dokumente und Prozesse auf Anomalien analysieren. Die dabei eingesetzten intelligenten digitalen Systeme lernen ständig dazu und entwickeln sich so kontinuierlich weiter.

Künstliche Intelligenz ist also keine Zukunftsmusik – sondern im Rahmen des heute Möglichen schon Teil der Finanzwelt. Banken nutzen Systeme, die geschickt die Vorteile von Machine Learning, Data Mining und Mustererkennung kombinieren, um ihre Prozesse zu optimieren und Kunden individuelle Anlagelösungen anzubieten. Aber damit ist das Potenzial der künstlichen Intelligenz natürlich noch lange nicht ausgeschöpft. Die Technologie befindet sich gerade mal im Anfangsstadium ihrer Entwicklung. In den nächsten Jahren werden wir Zeugen eines enormen Wachstums konkreter Anwendungen, die die Interaktion zwischen Banken und Kunden tiefgreifend verändern und die Kundenbeziehungen nachhaltig verändern wird. Es bleibt also spannend.