Wie funktionieren Finanzanalysen mithilfe von KI

Künstliche Intelligenz (KI) erobert immer mehr Märkte mit immer neuen Anwendungen. Ein besonders großes Feld ist dabei die Finanzindustrie im Allgemeinen und Finanzanalysen im Besonderen. Doch was macht KI so attraktiv für Finanzdienstleister und wie genau kann sie Unternehmen und Kunden helfen, noch effizienter und profitabler zu agieren?

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Zum einen kann KI umfangreiche statistische Analysen wesentlich schneller durchführen, als es ein Mensch je könnte. Zum anderen kann KI aus einer enormen Datenmasse sehr effektiv Schlüsse ableiten und Prognosen stellen. Dies basiert vor allem auf der Fähigkeit von KI, Zusammenhänge zu erkennen, die einem Menschen oft verborgen bleiben.

Meistens sind aber auch die modernen Datensätze, die analysiert werden sollen, so gewaltig, dass sich ein einzelner Mensch dort nicht mehr zurechtfinden kann und große Analystenteams immer noch immens viel Zeit brauchen, um die Daten zu untersuchen, sodass die Aufgabe nur mit extrem großen Zeitaufwand zu bewältigen ist.

Forbes zu diesem Thema einige interessante Daten und Fakten zusammengetragen. Zum Beispiel kam eine Umfrage von Deloitte Insights zu dem Ergebnis, dass bereits jetzt ca. 70 % aller Finanzdienstleister KI benutzen, um den zukünftigen Cashflow zu prognostizieren oder Betrugsversuche zu verhindern. Des Weiteren glauben 84 % aller Betriebe, dass der Einsatz von KI einen deutlichen Wettbewerbsvorteil ermöglicht und diesen auch in Zukunft noch vergrößert. Laut Forbes gibt KI auch neuen FinTech Start-Ups, die Möglichkeit neue Kunden zu generieren und die bereits etablierte, teilweise riesige Konkurrenz durch Schnelligkeit und Effizienz auszubooten.

Der globale FinTech Markt befindet sich auch in einem starken Aufwärtstrend. Es wird erwartet, dass dieser Markt heuer noch um 25 % wächst und auf ca. 310 Mrd. US-$ ansteigt. Hinter einem sehr großen Teil stecken, KI-Lösungen, wie zum Teil auch aus Deutschland kommen z.B. die von Elinext.

Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Finanzbranche sind vielfältig und facettenreich, es sollen hier in diesem Text also nur einige der zahlreichen Beispiele für KI in der Finanzindustrie betrachtet werden.

  1. Bewertungen von Kreditvergaben: Viele Banken haben es nicht leicht, das Kreditverhalten ihrer Kunden zu analysieren. Manchmal ist die finanzielle Vergangenheit etwas nebulös, manchmal sehen die Finanzen des Kreditnehmers auch solide aus und es kommt trotzdem zum Ausfall. Hier kann KI helfen, die Analysen zu verfeinern. Dies geschieht meistens durch das Durchforsten großer Datenmengen, die auch teilweise für Menschen unstrukturiert erscheinen. Eine gute KI kann daraus aber das Zahlungsverhalten der Vergangenheit ableiten und bei guter Datenlage sogar genaue Prognosen für die Zukunft erstellen.
  2. Kursanalysen und Profilerstellung von Wertpapierhändlern: Kursanalysen sind ein gefundenes Fressen für KI. Auch hier können durch die Analyse von großen Datenmengen aus Wertpapierkursen Gewinne, Verluste und gute Kaufs- und Verkaufskurse ermittelt werden. Für die Wertpapierhändler und deren Kunden kann eine KI auch ein Anlegerprofil erstellen und die Trades der persönlichen Risikobereitschaft und der Vermögenslage entsprechend individuell anpassen.
  3. Prognosen: KI kann für fast jede Art von Prognosen herangezogen werden – Gewinnprognosen, Vorhersage von Wertpapierkursen, Aussichten auf zukünftige Ausgaben und Umsätze und sogar, um das menschliche Verhalten anhand von statistischen Daten vorauszusehen. Es ist also keine Frage, dass dieser Punkt für praktisch jeden Bereich in der Finanzindustrie enorm wichtig ist.
  4. Sicherheitsüberprüfung von Transaktionen: Vor dem Computerzeitalter mussten insbesondere große Finanztransaktionen händisch überprüft werden. Dabei kommen immer bestimmte Regeln zum Einsatz, die eine KI aber mühelos lernen kann. Man braucht eigentlich nur ein paar Mustertransaktionen vorzugeben und die KI eignet sich selbständig die Fähigkeiten an, um zukünftige Transaktionen blitzschnell zu kontrollieren.
  5. Kundendienst: Der Kundendienst mag zwar banal erscheinen, verglichen mit den anderen Beispielen, aber er ist äußerst wichtig – ein guter Kundendienst macht die Kunden zufriedener und zufriedene Kunden wollen ihre Geschäfte auch in Zukunft mit ihrem Finanzdienstleister abschließen. KI kann hierbei in Form von intelligenten Chatbots oder virtuellen Assistenten dienen, die rund um die Uhr für die Kunden da sind und sich um ihre Anliegen so schnell wie möglich kümmern.

KI ist bereits jetzt nicht mehr aus der Finanzwirtschaft wegzudenken und wird vermutlich in Zukunft immer mehr Aufgaben übernehmen, die momentan noch von Menschen bearbeitet werden.