2023 stieg der Anteil der Investitionen in generative KI im Finanzsektor deutlich an. Banken und Versicherungen setzen inzwischen verstärkt auf Technologie, um Prozesse zu automatisieren und Mitarbeiter zu unterstützen. Mit einem großen FinTech- und InsurTech-Ökosystem im Rücken entstehen neue Anwendungsfelder.
Ein Großteil der weltweiten Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) fließt in den Finanzsektor. Laut einer Marktanalyse von Sopra Steria Next, der Managementberatung von Sopra Steria, wurden 2023 in dieser Branche 87 Milliarden US-Dollar in KI investiert. Das ist deutlich mehr als die 76 Milliarden US-Dollar im Gesundheitswesen oder die 75 Milliarden US-Dollar in der Telekommunikations- und Medienbranche. Vor allem in zwei Bereichen wird KI im Finanzsektor verstärkt eingesetzt: „AI for Processes“ und „AI for Humans“. Die Tendenz ist steigend.
Der Anteil der Investitionen in generative KI (GenAI) ist branchenübergreifend von neun Prozent im Jahr 2022 auf 51 Prozent im Jahr 2023 gestiegen. Banken und Versicherungen sind Großabnehmer dieser Technologie. Sie nutzen KI zur Automatisierung von Prozessen und zur Unterstützung der Mitarbeitenden im Vertrieb und Kundenmanagement. Effizienz- und Wachstumspotenziale sowie die große Vielfalt an Anwendungsfeldern treiben den starken Einsatz von KI bei Finanzdienstleistern voran. Außerdem begünstigt ein umfangreiches FinTech- oder InsurTech-Ökosystem die Nutzung von KI.
„Viele Banken haben bereits in KI-nahe Technologien wie Intelligent Robotic Process Automation (IPA) und erste Chatbot-Generationen investiert, um Kosten im Backoffice zu senken und ihre Kundenservices zu verbessern. Zudem besteht eine starke Vernetzung mit FinTechs, die inzwischen viele sehr reife KI-Lösungen bieten. Finanzinstitute besitzen durch diese Kooperationen wichtige Grundlagen für den Aufbau digitaler Kompetenzen sowie Verbesserungen in Data Science. Davon profitieren die Banken bei Investitionen in GenAI-Anwendungen“, erklärt Matthias Frerichs, Experte für Digital Banking bei Sopra Steria.
Auch in der Versicherungsbranche spielen KI-gestützte Lösungen eine große Rolle. Die Fortschritte bei der digitalen Transformation erleichtern die Integration von KI. GenAI wird zunehmend im Vertrieb und in der Kundenberatung eingesetzt und sorgt für starkes Interesse. „Versicherer und ihre Vermittler müssen stark priorisieren. Der Grund: Es fehlt an Personal und Zeit sowohl im eigentlichen Vertrieb als auch in der Vertriebsunterstützung. GenAI-Lösungen sind so weit entwickelt, dass sie in die Rolle einer vielseitig einsetzbaren KI-Assistenz schlüpfen können. Aus Chatbots werden somit AI-Agents, die den Namen auch verdienen“, sagt Thorsten Voith von Voithenberg, Leiter des Bereichs Insurance bei Sopra Steria Next. Der Managementberater schätzt, dass Versicherern und Vermittlern dadurch pro Jahr bis zu 50 Tage mehr Zeit für den „echten Vertrieb“ zur Verfügung stehen könnten, die Mitarbeitende derzeit für das Heraussuchen von Informationen, die Gesprächsvorbereitung oder das Schreiben von Zusammenfassungen und die Dokumentation benötigen.
Die Studie prognostiziert, dass bis 2028 mehr als zehn Prozent der IT-Budgets von Unternehmen weltweit in KI-Lösungen fließen werden. Bei Finanzdienstleistern wird dies sowohl die Prozessautomatisierung als auch die menschliche Interaktion weiter unterstützen. Das Anwendungspotenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Das Spielfeld für technische Lösungen, die der Branche schnell helfen, ist groß.
Die Studie zählt beispielhaft 22 mögliche Anwendungen auf. Ein Beispiel ist die Nutzung synthetischer Daten, die die Genauigkeit von Kredit- oder Risikobewertungsmodellen verbessern und zur Erstellung neuer Datensätze unter Wahrung der Privatsphäre verwendet werden können. Synthetische Daten unterstützen Entscheidungen in Kundensegmenten, für die nur begrenzte Daten vorliegen, und erweitern die geschäftlichen Möglichkeiten bei der Kreditvergabe. Sie erhöhen auch die Stichprobengröße für eine bessere Klassifizierung und zur Verringerung fehlerhafter Ergebnisse bei der Betrugserkennung. KI-Lösungen, die auf Sprachmodellen basieren, helfen zudem dabei, Betrugsregeln in Echtzeit zu erstellen, markierte Transaktionen zu erklären und Kontoübernahmen zu identifizieren.