Das Thema künstliche Intelligenz (KI) ist unweigerlich in der Finanzbranche angekommen. Wie eine aktuelle Studie des KI-Computing-Spezialisten NVIDIA ergab, wollen fast die Hälfte der Finanzinstitute ihren Umsatz durch den Einsatz von KI um mindestens 10 Prozent steigern.
Egal ob Banken, FinTechs oder Versicherungen – alle verfolgen im Grunde dieselben Ziele: ein präzises Risikomanagement, eine exzellente Customer Experience sowie eine hohe Effizienz bei geringen Betriebskosten. KI-Technologien gewinnen hierbei immer mehr an Bedeutung und die Einsatzmöglichkeiten sind noch lange nicht an ihren Grenzen angekommen.
Der KI-Computing-Spezialist NVIDIA hat nun in der Studie „State of AI in Financial Services: 2023 Trends“ rund 500 Expertinnen und Experten aus der Finanzbranche in Nord-, Mittel- und Südamerika sowie in Europa nach den wichtigsten KI-Trends befragt. Demnach liegen Funktionalitäten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und große Sprachmodelle (26 Prozent), Empfehlungssysteme und Next-Best-Action (23 Prozent), Portfolio-Optimierung (23 Prozent) und Betrugserkennung (22 Prozent) ganz weit vorne auf der Wunschliste der Finanzdienstleister.
Finanzbranche erwartet durch KI zehn Prozent Umsatzsteigerung
Mittlerweile hat KI auch einen quantifizierbaren Einfluss auf die Finanzbranche: Laut der Studie erwarten die Hälfte der Umfrageteilnehmer, dass die Technologie nicht nur dazu beitragen wird, den Jahresumsatz um mindestens zehn Prozent zu steigern. Mehr als ein Drittel gab an, dass KI auch helfen wird, die jährlichen Kosten um zehn Prozent zu senken.
Banken und Finanzinstitute stehen dabei jedoch vor der Herausforderung, aus großen Datenmengen sinnvolle Informationen zu ziehen. Traditionelle Methoden der Datenverwaltung und Analyse sind nicht mehr ausreichend, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Genau hier kommt KI ins Spiel.
KI bietet Finanzunternehmen die Möglichkeit, ihre Daten effektiv zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu ziehen. Mit Algorithmen, die in der Lage sind, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, können Finanzdienstleister bessere Entscheidungen treffen, Risiken minimieren und die Kundenerfahrung verbessern.
Künstliche Intelligenz: Data Management Plattformen bilden die Basis
Data Management Plattformen spielen dabei eine entscheidende Rolle. Sie bilden die Basis für eine effiziente Datenverwaltung und ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenquellen zu konsolidieren, zu organisieren und zu analysieren. Eine solide Data Management Plattform bietet Funktionen wie Datenintegration, Datenqualitätssicherung und Datenbereinigung, um sicherzustellen, dass die Daten, die in KI-Anwendungen verwendet werden, zuverlässig und aktuell sind. Denn die KI kann nur so gut sein wie die ihr zugrunde liegende Datenbasis.
Als Data Management Spezialist bietet InterSystems mit InterSystems IRIS eine Datenplattform, die die Entwicklung, Implementierung und Wartung von echtzeitbasierten, datenintensiven Analyseanwendungen enorm vereinfacht. Mit InterSystems IRIS gelingt es Data Scientists schneller und einfacher, die Daten, die für die Erstellung und Abstimmung präziser KI-Modelle und deren Einbindung in Echtzeit-Geschäftsprozesse erforderlich sind, zu erfassen, zu integrieren und zu normalisieren. Flexible Möglichkeiten zur Umwandlung von Daten vereinfachen die Auflösung von Unterschieden in der Semantik und den Datenmodellen zwischen Datenquellen, Anwendungen und Services. Ein zusätzlicher Vorteil: Die Funktionen für Datenvorverarbeitung, KI-Modellierung und -Konfiguration sowie Einbindung der KI-Modelle in Geschäftsprozesse, sind bereits in InterSystems IRIS integriert. Wurden KI-Modelle mit Hilfe externer Tools und Anwendungen erstellt, so können diese jedoch ebenso einfach in die Datenplattform eingebunden werden.
Analysen in Echtzeit mit InterSystems IRIS
InterSystems IRIS unterstützt eine besonders schnelle Datenaufnahme und sorgt gleichzeitig für Analysen in Echtzeitdaten bei sehr großen Mengen an Informationen. Damit ist die Lösung ideal für Anwendungsbereiche, in denen reaktionsschnell Entscheidungen getroffen werden müssen, indem sie Muster und Anomalien in beliebig großen Datenbeständen erkennt. So ist es für Finanzinstitute besonders wichtig, in Echtzeit auf Ereignisse, Transaktionen oder Benutzeraktionen zu reagieren. Beispielsweise werden Modelle zur Betrugserkennung oftmals in Systeme zur Echtzeitverarbeitung von Kreditkartentransaktionen eingebunden, um potenziell betrügerische Transaktionen zu erkennen und zu stoppen.
Fazit: Als umfassende Datenplattform bietet InterSystems IRIS Finanzinstituten eine effiziente Möglichkeit, um die Entwicklung und Bereitstellung echtzeitbasierter, datenintensiver Analyseanwendungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Sie stellt wichtige Funktionen für die Vorverarbeitung von Daten bereit, um die KI-Modellierung und -Konfiguration zu unterstützen und KI-Modelle in Echtzeit-basierte Geschäftsprozesse einzubinden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere verschiedene Technologien zu implementieren und zu integrieren. Es wird weniger Code benötigt, weniger Systemressourcen werden beansprucht und die Wartungsaufgaben werden reduziert. Das Ergebnis ist ein höherer Return on Investment (ROI).
Auf diese Weise hilft InterSystems IRIS Banken und Finanzinstituten dabei, mithilfe von KI und Big Data innovative Dienstleistungen bereitzustellen, neue Umsatzströme zu erschließen, Kundenerlebnisse zu verbessern und Geschäftsprozesse zu optimieren. So können diese sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen – und ihre Wertschöpfung beschleunigen.
Sie haben Fragen zu InterSystems IRIS?
Kontaktieren Sie unsere Experten. Wir helfen gerne weiter.
