AI Finance

Finanzdienstleister der nächsten Generation: Verdachtsmeldungen auf Knopfdruck?

In den kommenden Jahren wird Künstliche Intelligenz zum dominierenden Technologietreiber für Finanzdienstleister avancieren – dabei gibt es kaum einen Prozess, der nicht durch KI unterstützt oder sogar komplett automatisiert sein wird. Auf der Fachkonferenz „Finanzdienstleisterder nächsten Generation“ in der Frankfurt School of Finance & Management am 24. September 2020 skizzieren Experten von Retresco gemeinsam mit den Partnern Sopra Steria und der Consol Software GmbH, wie KI-basierte Sprechtechnologien bei der Erstellung von Verdachtsmeldungen eingesetzt werden können.

Künstliche Intelligenz in Banken – Anwendungsszenarien & Potenziale

Banken & Finanzdienstleister verorten die KI-bedingten Mehrwerte sowohl auf Seiten der Kosteneinsparungen als auch auf Seiten des Einnahmenwachstums: Laut der Accenture-Studie „Redefine with Artificial Intelligence“ können durch den Einsatz von KI mit potenziellen Einsparungen zwischen 20 und 25 Prozent im gesamten IT-Betrieb gerechnet werden, einschließlich der Infrastruktur-, Wartungs- und Entwicklungskosten. Die Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Finanzsektor sind ebenso vielfältig wie spannend. Sie reichen von der Kundenschnittstelle bis in das Back Office, von der Übernahme von Routinetätigkeiten bis hin zur Entwicklung von komplett neuen Geschäftspotenzialen.

 

Natural Language Generation im Finanzbereich

Eines der herausforderndsten und zeitgleich spannendsten Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz ist die maschinelle Erstellung von Texten – besser bekannt als Natural Language Generation (NLG) oder auch als Automatische Textgenerierung. Natural Language Generation bietet für Banken zahlreiche Möglichkeiten, mit internen und externen Interessengruppen zeitgemäß in Kontakt zu treten.

So können durch Natural Language Generation für Kunden in verschiedenen Formaten leicht verständliche Texte wie individuelle Performance-Reports ihrer Konten und Depots verfasst werden. Oder Chatbots können die Fragen von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zu relevanten Themen wie Compliance Management o.ä. beantworten. Intern führt NLG zu signifikanten Effizienzgewinnen durch schnellere und qualitativ hochwertigere Entscheidungsfindung sowie durch Automatisierung von textbasierten Geschäftsprozessen.

 

Vielfältige Vorteile für das Compliance Management

Schon heute verwenden Banken NLG für zahlreiche Anwendungen – beispielsweise bei der Erstellung von Fonds-, Börsen-, Jahres- oder Quartalsberichten, Kreditbewertungen, Kreditanträgen, Finanzinformationen und Portfolioberichten. Hierbei muss sich jedoch in der Regel an zahlreiche regulatorische Maßgaben orientiert werden.

NLG bietet diesbezüglich einen entscheidenden Vorteil: Die regelbasierte Korrektheit des Systems bedingt eine Formulierung von exakten und damit gesetzeskonformen Berichten, die den regulatorischen Anforderungen treffsicher entsprechen. Insbesondere in dem Bereich Compliance können Banken und Finanzinstitute daher KI-basierte Sprachtechnologien einsetzen, um Ressourcen effizient einzusetzen und die Qualität der Prozesse zu steigern.

 

Verdachtsmeldungen auf Knopfdruck?

Die Berichtserstattung von Verdachtsmeldungen gehört zu den Kernanforderungen des Geldwäschegesetzes (GwG). Über 77.000 Verdachtsmeldungen gingen 2018 bei der Financial Intelligence Unit (FIU), der Anti-Geldwäsche-Einheit des Bundes, die dem Bundesfinanzministerium untersteht, ein – Tendenz steigend, berichtet das Handelsblatt. Das bedeutet für Finanzdienstleister: Hohe Qualitätsansprüche, das Gebot der unverzüglichen Fallbearbeitung und ein hohes Meldeaufkommen binden massive Ressourcen.

Kunden und kontenführende Systeme der Banken beziehungsweise die Case Management Systeme von Anti-Financial Crime (AFC) bzw. Compliance-Funktionen enthalten eine Vielzahl strukturierter Daten und Informationen. Viele relevante Informationen liegen bereits vor und bilden somit potenziell die Basis für einen Großteil der Textbestandteile einer Verdachtsmeldung oder Nichtmeldung (Plausibilisierung).

Prozess SAR Filing

Der Einsatz von KI-basierten Sprachtechnologien ermöglicht es, Verdachtsmeldungen auf Knopfdruck zu erstellen – skalierbar, effizient, zu 100 Prozent richtlinienkonform. Wichtig: Eine manuelle Anpassung generierte Texte ist jederzeit möglich – letzte Instanz in der Entscheidung über die Abgabe einer Meldung im Rahmen eines risikobasierten Vorgehens bleiben weiterhin Spezialisten. 

 

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KI-basierte Sprachtechnologien wie Automatische Textgenerierung bieten zahlreiche Potenziale für die Finanzbranche: Die automatisierte Erstellung von Texten durch KI-basierte Software führt zu messbaren und nachhaltigen Effizienzgewinnen – sowohl intern als auch extern. Zeit- und kostenintensive Workflows zur Erzeugung von Berichten und Entscheidungsvorlagen können automatisiert und die Kundenkommunikation durch Personalisierung zeitgemäß gestaltet werden. Auf diese Weise tragen Sprachtechnologien maßgeblich dazu bei, Banken zukunfts- und wettbewerbsfähig zu positionieren.

Weitere Informationen erfahren Sie im Rahmen unsere Vortrages auf der 15. Fachkonferenz „Finanzdienstleister der nächsten Generation“ der Frankfurt School of Finance & Management am 24. September – unter diesem Link können Sie sich anmelden.