Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz im Finanzwesen: Aus für das Berufsbild! Bankberater?

Künstliche Intelligenz zählt zu den wichtigsten technologischen Trends der Zukunft. Kein Wunder, dass sie auch in der Finanzbranche eine große Rolle spielt.

KI im Finanzsektor – die Zukunft ist jetzt

Die deutsche Finanzbranche betrachtet Künstliche Intelligenz als vielversprechende Innovation mit großen Potenzialen. Seit OpenAI und Microsoft im Herbst 2022 sowohl die Fachwelt als auch die durchschnittlichen Anwender mit ChatGPT in Erstaunen versetzt haben, scheint klar, dass der Siegeszug der KI nicht aufzuhalten ist. Eine Studie des Marktforschungsunternehmens Gartner ergab sogar, dass 75 % der im Finanzsektor tätigen Teams in den kommenden Jahren KI-basierte Anwendungen nutzen werden.

Sogenannte neuronale Netze kommen zunehmend zur Anwendung, um Kreditanfragen abzuwickeln. Algorithmen, die auf dem Prinzip des Deep Learnings basieren, analysieren große Datensätze, um bessere Anlageentscheidungen zu treffen. KI-Systeme kommen ebenso zum Einsatz, um ressourcenintensive und repetitive Prozesse zu automatisieren und den Kundenservice zu optimieren. Eine der bedeutendsten Veränderungen liegt hier in der Effizienzsteigerung und der Optimierung von Prozessen. Dieser Beitrag blickt in die Zukunft und wagt eine Prognose, wie Künstliche Intelligenz das Finanzwesen beeinflussen wird.

Berufsbilder in der Finanzbranche von morgen: Laufen IT-Spezialisten den Kaufleuten den Rang ab?

Die rasante Fortentwicklung der KI-Technologie wird die Finanzbranche sowie die meisten anderen Wirtschaftszweige verändern. Damit einhergehen wird ein Wandel der Berufsbilder im Finanzwesen. Es spricht vieles dafür, dass Algorithmen in Zukunft klassische Tätigkeiten der Branche wie die Buchhaltung oder die Kreditsachbearbeitung übernehmen werden.

In der Vergangenheit zählten zum Beispiel kaufmännische Fähigkeiten wie das Risikomanagement, die Finanzmarktanalyse und die Pflege der Kundenbeziehungen zu den Kernelementen der Finanzbranche. Der Siegeszug der KI deutet darauf hin, dass die Bedeutung von Bankkaufleuten, Kundendienstmitarbeitern und Buchhaltern in Zukunft abnehmen wird. Finanzinstitute werden daher vermehrt IT-Spezialisten anheuern. So kann man heute bereits einen Kredit trotz SCHUFA erhalten oder eine lukrative Investition tätigen, ohne mit einem Bankmitarbeiter in Kontakt zu treten? Was vor wenigen Jahren nach Science-Fiction klang, gehört heute fast zum Alltag im Finanzsektor.

Wie sehen die Veränderungen konkret aus?

Fest steht: Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, das Finanzwesen in vielerlei Hinsicht zu transformieren. Dabei wird die Künstliche Intelligenz das Finanzsystem allerdings nicht grundlegend revolutionieren, sondern einen längst begonnenen Trend fortsetzen und beschleunigen. Die technologische Entwicklung lässt erwarten, dass die Künstliche Intelligenz von morgen weitere Anwendungsgebiete erschließen und neue Geschäftsfelder eröffnen wird.

Zu bedenken ist allerdings, dass dieser Trend nicht neu ist: Schon seit dem ausgehenden 20. Jahrhundert rekrutieren renommierte Finanzinstitute hoch qualifizierte Mathematiker, Physiker und Informatiker. Diese Arbeitskräfte automatisieren Arbeitsprozesse, optimieren das Risikomanagement und entwickeln leistungsfähige Algorithmen für den Handel an den Finanzmärkten. Doch wie wird KI das Finanzwesen nun ganz konkret verändern? Aus heutiger Sicht zählen folgende Bereiche zu den wichtigsten Einsatzgebieten der KI in der Finanzbranche:

• die Automatisierung der Belegverarbeitung, Mehrwertsteuerrückerstattung, Ausgabenkategorisierung und Rechnungsverarbeitung
• die Optimierung betriebsinterner Prozesse im Finanzwesen
• die Analyse großer Datenmengen

KI zur Automatisierung der Belegverarbeitung, Mehrwertsteuerrückerstattung, Ausgabenkategorisierung und Rechnungsverarbeitung

Künstliche Intelligenz eignet sich, um Ausgaben automatisch zu kategorisieren und Quittungen zu verarbeiten. Zum Einsatz kommt dabei hauptsächlich die OCR-Technologie (Optical Character Recognition). Bei OCR handelt es sich nicht um KI im eigentlichen Sinne, sondern um ein Verfahren, das Text aus gescannten Dokumenten und Bildern erfasst und in maschinenlesbaren Code umwandelt. Die OCR-Technologie ermöglicht es Computern, sowohl gedruckte als auch handgeschriebene Buchstaben und Zahlen zu erkennen und in digitale Daten zu konvertieren. Die Weiterverarbeitung des extrahierten Datenmaterials erfolgt derzeit überwiegend durch menschliche Arbeitskräfte. Es ist davon auszugehen, dass die Bearbeitung und Analyse von Daten in Zukunft zu den Kernaufgaben der Künstlichen Intelligenz im Finanzwesen zählen werden.

Fortgeschrittene Anwendungen sind schon heute in der Lage, relevante Informationen wie die Rechnungsnummer, den Namen des Lieferanten, das Fälligkeitsdatum, die Einzelposten, die Rechnungswährung sowie den Mehrwertsteuersatz automatisch zu erkennen und aus Dokumenten zu extrahieren. Algorithmen werden auf dieser Grundlage zukünftig den arbeitsintensiven und zeitaufwendigen Prozess der Mehrwertsteuerrückerstattung übernehmen. Dieses Prozedere erfordert das Sammeln von Rechnungen und Quittungen aus einer Vielzahl von Datenquellen. KI kann diese Vorgänge automatisieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und in einer zentralen Datenbank zusammenfasst. Diese Aufgaben zählen zwar nicht zum Kerngeschäft von Finanzinstituten, sind aber für die Buchhaltung und das Controlling von Bedeutung.

Im Gegensatz zur OCR-Technologie kommt KI bei Arbeitsschritten zum Einsatz, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. Dazu zählen das Lösen von Problemen, die Entscheidungsfindung sowie die Fähigkeit, auf der Grundlage von Erfahrungen zu lernen und das Gelernte auf vergleichbare Situationen anzuwenden.

KI zur Optimierung betriebsinterner Prozesse

Zu den weiteren häufigen Anwendungsfällen von KI-Systemen in der Finanzbranche zählt die Automatisierung von Prozessen abseits buchhalterischer Tätigkeiten.

Künstliche Intelligenz kann Genehmigungsprozesse – etwa im Kreditwesen – automatisieren. Sowohl Kunden als auch Finanzinstitute profitieren von beschleunigten und effizienten Genehmigungsverfahren. Ferner hat Künstliche Intelligenz das Potenzial, den betriebsinternen Prozess zur Rechnungsgenehmigung zu automatisieren. Schon heute stehen Anwendungen zur Verfügung, die Rechnungen erfassen, digitalisieren und die gewonnenen Daten anschließend mit Lieferanten, Kunden und spezifischen Bestellungen abgleichen. Die Tools codieren jeden Vorgang und lösen vollautomatisch weitere erforderliche Arbeitsschritte aus. Im Gegensatz zu traditionellen digitalisierten Arbeitsprozessen sind die KI-basierten Analysetools in der Lage, ohne Eingriffe durch menschliche Mitarbeiter zwischen verschiedenen Anforderungen zu unterscheiden und die passenden Operationen auszuführen.

Überdies kann KI dazu beitragen, Betrugsversuche frühzeitig aufzudecken und Schäden von Finanzinstituten abzuwenden. Maschinelle Lernalgorithmen dürften künftig in der Lage sein, frühere Betrugsmuster zu identifizieren und daraus Rückschlüsse auf neuartige Methoden krimineller Akteure zu ziehen. Die heute verwendeten regelbasierten Prüfungssysteme können diese modifizierten Vorgehensweisen oft nicht erkennen, da sie nicht auf die aktuellen Täuschungsmuster trainiert sind.

KI zur Analyse großer Datenmengen

Wissenschaftler nahezu aller Fachdisziplinen gehen davon aus, dass Künstliche Intelligenz die Datenanalyse revolutionieren wird. Heutige Software kann zwar diverse statistische Kennziffern schnell berechnen, doch das Feststellen oder Ausschließen von Zusammenhängen obliegt weiterhin dem Menschen. Dies birgt die Gefahr, dass wichtige Kausalitäten zwischen verschiedenen Faktoren unerkannt bleiben. Die Voreingenommenheit der menschlichen Forscher und Analysten kann zudem einen neutralen Blick auf die Ergebnisse verhindern. KI kann unter anderem Veränderungen im Kundenverhalten frühzeitig erkennen und daraus beginnende Markttrends identifizieren. Finanzinstituten können diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Produktpalette zu optimieren und ihren Kunden maßgeschneiderte Angebote zu präsentieren, die zur individuellen Lebens- und Finanzsituation passen.

Die Finanzbranche kann KI-Systeme überdies anwenden, um Trends und Muster an den Finanzmärkten zu erkennen. Zwar existieren schon heute diverse Indikatoren, die private und institutionelle Investoren bei ihren Anlageentscheidungen unterstützen. Diese generieren ihren Output jedoch auf Grundlage eines festen mathematischen Regelwerks, sodass die Fehlerquote hoch ist. KI-Systeme haben das Potenzial, die Zahl der Fehlentscheidungen zu reduzieren, indem sie die Komplexität der Berechnungen deutlich erhöhen. Damit einhergehen dürfte die Synthese aus den Methoden der technischen, fundamentalen und makroökonomischen Analyse.

Ferner ist künstliche Intelligenz geeignet, um finanzmarktrelevante Sentimentanalysen abseits des Börsenparketts durchzuführen: Dies umfasst etwa die automatische Sammlung und Analyse von Presseberichten, Kommentaren auf Social Media und Analystenberichten.

Fazit: Die steigende Bedeutung der Künstlichen Intelligenz im Finanzwesen

KI-Systeme können repetitive Arbeitsabläufe wie die Rechnungserfassung, die Mehrwertsteuerrückerstattung und weitere betriebsinterne Abläufe automatisieren und optimieren. Zu erwarten ist außerdem, dass Künstliche Intelligenz die Sicherheit von Kreditinstituten vor Betrugsversuchen erhöhen und das Management von Risiken bei Geldanlagen verbessern wird.

Insgesamt hat KI das Potenzial, das Finanzwesen effizienter, kundenorientierter und profitabler zu gestalten. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von KI-Technologien werden wir wahrscheinlich noch mehr innovative Anwendungen sehen, die die Art und Weise, wie wir Finanzdienstleistungen nutzen und bereitstellen, grundlegend verändern können.

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