Prozesse effizienter gestalten und Wachstum steigern

Generative Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Finanzbranche durch die Optimierung von Prozessen, die Antizipation von Risiken und die Senkung von Kosten. Eine aktuelle Studie von PwC zeigt, dass 69 Prozent der Finanzdienstleister die Nutzung generativer KI freigegeben haben und viele bereits unternehmensweite Regeln für deren Einsatz definiert haben. Die Technologie ermöglicht die Erstellung neuer Inhalte und die intuitive Bedienung durch natürliche Sprache, was sie von traditionellen KI-Systemen abhebt. Anwendungsbereiche umfassen Textanalyse, Wissensbasis, Berichtsentwürfe, Marketing- und Vertriebsinhalte sowie Softwareentwicklung. Trotz der steigenden Nutzung gibt es Herausforderungen bei der technischen Integration, den Regulierungsanforderungen und der Datenqualität. Generative KI kann jedoch selbst dazu beitragen, diese Hürden zu überwinden, indem sie die Datenqualität verbessert und Mitarbeitenden schneller Informationen zur Verfügung stellt. Erfolgreiche Implementierung kann das Risikomanagement und die Compliance verbessern, die Innovationskraft stärken und neue Geschäftsfelder erschließen. Der Reifegrad der Organisation bildet den Ausgangspunkt für eine zielgerichtete Implementierung. Finanzdienstleister mit geringem Reifegrad sollten zunächst in Infrastruktur und Datenmanagement investieren, während fortschrittliche Institute spezialisierte Anwendungen entwickeln können. Standardlösungen wie Microsoft 365 Copilot oder SAP Joule bieten eine niedrige Einstiegshürde, sind jedoch begrenzt anpassbar. Maßgeschneiderte Anwendungen erfordern höhere Investitionen, bieten aber einzigartige Mehrwerte. Die Technologie ermöglicht die Generierung zusätzlicher Informationen aus unstrukturierten Daten, was zu maßgeschneiderten Kundenangeboten und positiven Kundenerlebnissen führt. Die rasche Umsetzung KI-gestützter Prozesse kann Wettbewerbsvorteile sichern. Die Weiterentwicklung generativer KI wird durch technologische Fortschritte und sich verändernde Marktanforderungen geprägt sein, was zu hochgradig personalisierten Kundenprodukten und neuen Geschäftsmodellen führen könnte. Die Integration generativer KI erfordert die Überwindung technischer, regulatorischer und kultureller Hürden sowie die Förderung von Akzeptanz und Know-how bei den Mitarbeitenden.