Lösung des Dilemmas unstrukturierter Daten im Finanzdienstleistungssektor

Von der Verbesserung der Compliance bis zur Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands helfen die heutigen KI-Tools Finanzinstituten dabei, die Kundenkommunikation in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, sagt Paul Bennett, Managing Partner bei Madox Square LLP.

Ich verstehe Sie. Nicht noch ein hochtrabender Artikel über KI. Aber bleiben Sie dran. Was folgt, ist keine abstrakte Spekulation – es basiert auf dem, was sich bereits in der Praxis abspielt. In einem kürzlichen Gespräch mit Richard Huston , Managing Director bei VAMOS , einem Unternehmen, das KI-Lösungen speziell für Finanzdienstleistungen entwickelt, hörte ich etwas anderes. Statt großer Zukunftsvisionen bot Huston einen praktischen Blick hinter die Kulissen und zeigte, wie KI still und leise eines der hartnäckigsten Probleme der Branche angeht: unstrukturierte Daten. Seine Erkenntnisse gaben Anlass zu Folgendem.

Das Problem unstrukturierter Daten

In der schnelllebigen Welt der Finanzdienstleistungen gibt es kaum eine so hartnäckige und kostspielige Herausforderung wie die Verwaltung unstrukturierter Daten. Angesichts der Flut an Finanzangeboten von Hunderten von Maklern und E-Mails an den Kundendienst, die komplexe Richtlinienauslegungen erfordern, kämpfen Finanzinstitute seit langem mit der manuellen Verarbeitung von Informationen, die in unzähligen Formaten und Stilen eingehen. Doch wie in vielen Bereichen bieten jüngste Fortschritte in der KI-Technologie vielversprechende Lösungen für dieses langjährige Problem.

Das Ausmaß der Herausforderung ist enorm. Stellen Sie sich einen typischen Kreditgeber für Anlagenfinanzierungen vor, der Angebote von Maklern aus dem ganzen Land erhält. Jeder Makler hat seine eigene Methode, Kundeninformationen zu präsentieren; manche bevorzugen lange E-Mails, andere senden dürftige Stichpunkte, und viele reichen unvollständige Unterlagen in mehreren Anhängen ein. Was ein unkomplizierter Bewertungsprozess sein sollte, wird zu einer mühsamen Übung in Datenarchäologie, bei der die Betriebsteams Stunden damit verbringen, Informationen zu extrahieren, zu interpretieren und zu strukturieren, bevor eine aussagekräftige Analyse beginnen kann.

Die 80:20-Regel

Neue KI-Technologien sind mittlerweile in der Lage, Kundenkommunikation zu interpretieren und Betriebsteams intelligente Vorschläge zu unterbreiten. Anstatt zu versprechen, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen, zielen diese Systeme darauf ab, es durch die Automatisierung administrativer Schwerstarbeit zu verbessern: Die 80 ermöglichen es der menschlichen Intelligenz (HI), die 20, sich auf die Überwachung und komplexe Entscheidungsfindung zu konzentrieren.

Ob Finanzierungsangebot eines Maklers oder Kundendienstanfrage: Wenn unstrukturierte Daten eingehen, kann KI den Inhalt automatisch analysieren, wichtige Informationen extrahieren und diese in einem strukturierten Format zusammen mit dem relevanten Kontext bestehender Geschäftssysteme präsentieren. Wenn ein Kunde beispielsweise per E-Mail eine Änderung seines Zahlungstermins beantragt, kann ein KI-System die Anfrage analysieren, die Kontoinformationen und den Zahlungsplan des Kunden abrufen und basierend auf den Richtlinien und dem Kontostatus Handlungsempfehlungen geben.

Mehr als einfache Automatisierung

Was diese Technologie besonders leistungsstark macht, ist ihre Fähigkeit, den Kontext zu verstehen und Richtlinien bei allen Interaktionen einheitlich anzuwenden. Im vorherigen Beispiel extrahiert das System nicht nur grundlegende Antragstellerinformationen, sondern versteht auch die Beziehung zwischen verschiedenen Datenpunkten, identifiziert potenzielle Risikofaktoren und schlägt auf Grundlage etablierter Kreditvergabekriterien die nächsten Schritte vor.

Wenn ein Kunde eine E-Mail mit der Erklärung finanzieller Schwierigkeiten sendet, kann KI die E-Mail analysieren und die individuellen Umstände verstehen, relevante Richtlinien für Kunden in finanziellen Schwierigkeiten abrufen und den Mitarbeitern entsprechende Optionen wie reduzierte Zahlungen oder eine Zahlungspause anbieten. Dieses kontextbezogene Verständnis stellt einen deutlichen Fortschritt gegenüber herkömmlichen Datenverarbeitungstools dar.

Compliance und Risikomanagement

In einer Branche, in der die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von größter Bedeutung ist, bietet der KI-Ansatz zur Gewährleistung einheitlicher Richtlinien einen erheblichen Mehrwert. Er stellt sicher, dass alle Kundeninteraktionen automatisch gemäß den Richtlinien und Verfahren erfolgen. Gleichzeitig wird ein klarer Prüfpfad der für Entscheidungen berücksichtigten Umstände erstellt und die Überwachung der Kundenergebnisse ermöglicht. Diese automatisierte Compliance-Funktion ist besonders wertvoll für Institutionen, die sich mit Verbraucherschutzpflichten und Fair-Behandelungsanforderungen befassen. Durch die direkte Einbettung der Richtlinien in den operativen Arbeitsablauf trägt KI dazu bei, dass die gesetzlichen Anforderungen bei allen Kundeninteraktionen konsequent eingehalten werden. Dies reduziert das Compliance-Risiko und verbessert gleichzeitig die Betriebseffizienz.

HI – der menschliche Faktor

Der vielleicht wichtigste Aspekt bei der erfolgreichen Implementierung von KI ist die Berücksichtigung des menschlichen Faktors. Sie sollte den Druck auf das Personal im Kundenkontakt verringern, indem sie komplexe Kundeninteraktionen vereinfacht, klare Anleitungen und Unterstützung bietet und gleichzeitig die menschliche Kontrolle über wichtige Entscheidungen und Kundeninteraktionen aufrechterhält.

Dieser menschenzentrierte Ansatz geht auf eine der häufigsten Bedenken gegenüber KI im Finanzdienstleistungssektor ein: dass Automatisierung die Qualität des Kundenservice mindert. Stattdessen ermöglicht KI den Mitarbeitern durch die Übernahme administrativer Aufgaben und die Bereitstellung intelligenter Vorschläge, mehr Zeit für Tätigkeiten aufzuwenden, die wirklich menschliches Urteilsvermögen und Einfühlungsvermögen erfordern.

Ich freue mich auf

Das Potenzial von KI, das Problem unstrukturierter Daten zu lösen, deutet auf einen umfassenderen Wandel in der Herangehensweise von Finanzinstituten an die betriebliche Effizienz hin. Anstatt KI als Ersatz für menschliches Fachwissen zu betrachten, erkennen zukunftsorientierte Unternehmen ihr Potenzial als leistungsstarkes Ergänzungstool, das Routineprozesse bewältigen und gleichzeitig die menschliche Kontrolle über komplexe Entscheidungen bewahren kann.

Für Finanzinstitute, die noch immer mit der manuellen Verarbeitung unstrukturierter Daten zu kämpfen haben, bietet KI eine überzeugende Zukunftsvision: Technologie übernimmt den Verwaltungsaufwand, während sich Menschen auf den Aufbau von Beziehungen und die Förderung von Geschäftsergebnissen konzentrieren. In einer Branche, in der Effizienz und Compliance entscheidend für den Erfolg sind, stellt dies nicht nur eine operative Verbesserung, sondern einen echten Wettbewerbsvorteil dar.

Für Führungskräfte im Finanzdienstleistungssektor stellt sich nicht die Frage, ob KI ihre Betriebsabläufe verändern wird, sondern ob sie zu den ersten Anwendern dieser Lösungen gehören oder in einer zunehmend automatisierten Branche hinterherhinken.

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Paul Bennetts Expertise hält Madox Square LLP in der sich ständig verändernden Automobillandschaft auf Kurs. Mit einer Mischung aus Strategie, Zusammenarbeit und einem scharfen Blick für neue Trends stellt er sicher, dass seine Kunden für die Zukunft gut aufgestellt sind. Und wenn man seinen Zeiten auf dem Rudergerät Glauben schenken darf, wird er wahrscheinlich vor der Konkurrenz die Ziellinie überqueren – mit Rich Tea-Keksen in der Hand.