Auch bei deutschen Banken und Sparkassen ist ChatGPT angekommen. Eine aktuelle Umfrage zeigt: Tools im Bereich generativer Künstlicher Intelligenz könnten die Finanzbranche schon bald grundlegend verändern.
Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.
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Künstliche Intelligenz kann immer komplexere Aufgaben bewältigen und immer präzisere Ergebnisse liefern. Dadurch wird ein zunehmend breiteres Anwendungsspektrum möglich. Spätestens seit dem Hype um ChatGPT und generative KI ist Künstliche Intelligenz in aller Munde. Die Kombination von Finanzexpertise und KI-Anwendungen könnte zu neuen, heute noch unbekannten Möglichkeiten führen.
Eine aktuelle Studie der Unternehmensberatung Cofinpro und der VÖB-Service GmbH, Tochtergesellschaft des Bundesverbandes Öffentlicher Banken Deutschlands, hat die Erwartungen der deutschen Finanzbranche ermittelt und dazu 380 Finanzexperten befragt.
Zeitalter der Künstlichen Intelligenz?
Die Finanzbranche ist nicht ganz so euphorisch wie der CEO von Microsoft. Nur 23 Prozent glauben, dass wir uns bereits im KI-Zeitalter befinden. 42 Prozent erwarten, dass KI de Banken in den nächsten fünf Jahren nachhaltig verändern wird. 34 Prozent rechnen erst sehr viel später damit.
Allerdings glaubt eine große Mehrheit an das disruptive Potential von Tools aus dem Bereich generativer KI wie ChatGPT: 23 Prozent beurteilen es als „sehr hoch“, 56 Prozent als „eher hoch“. „Weniger hoch“ oder „gering“ sagen lediglich 21 Prozent.
Und 85 Prozent sprechen sich dafür aus, Zukunftstechnologien wie KI schneller in die ganze Organisation zu tragen. 87 Prozent der Befragten wünschen sich zudem, dass die Banken nicht mehr vorrangig auf Effizienzoptimierungen achten, sondern zur lernenden Organisation werden und die Chancen der KI ergreifen
Einsatzfelder für Künstliche Intelligenz in Banken
Als Einsatzfelder in Kreditinstituten sehen die Befragten vor allem Bereiche wie Kundenservice, Marketing oder Personalmanagement. Allerdings besteht nach Auffassung der Studienautoren in fast allen Abteilungen einer Bank Potenzial für den Einsatz von KI, besonders zur Analyse und Recherche großer Datenmengen.
Während Finanzinstitute über große Datenmengen verfügen, sie die Qualität und Verfügbarkeit höchst unterschiedlich. Zu Beginn gelte es daher, möglichst schnell Erfahrungen zu sammeln und erste Anwendungen umzusetzen, wobei regulatorische Vorgaben einzuhalten sind.
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