Die 25 wichtigsten Anwendungsfälle für generative KI im Finanzwesen im Jahr 2026
Ich habe zehn Jahre lang Finanzdienstleistungsunternehmen beraten. Jede KI-Implementierung, die ich miterlebt habe, folgte dem gleichen Muster: Pilotprojekte, die in Präsentationen beeindruckend aussahen, aber im Produktivbetrieb scheiterten.
Das ändert sich. Banken setzen generative KI jetzt in großem Umfang ein, und die Ergebnisse sind messbar. Hier erfahren Sie, was tatsächlich funktioniert – basierend auf Implementierungen, die Sie überprüfen können.
- Für Finanzdienstleistungsunternehmen
- Für Finanzabteilungen in Nicht-Finanzunternehmen
- Für den Bankbereich sollten Sie sich Anwendungsfälle für generative KI ansehen .
Finanzfunktionen in Nicht-Finanzunternehmen
1. Automatisierung von Buchhaltungsfunktionen
Spezielle Transformer-Modelle helfen Finanzabteilungen bei der Automatisierung von Funktionen wie der Wirtschaftsprüfung und der Kreditorenbuchhaltung, einschließlich der Erfassung und Verarbeitung von Rechnungen . Mit Deep-Learning-Funktionen, GPT- Modelle, die auf Buchhaltung spezialisiert sind, können bei den meisten Buchhaltungsaufgaben einen hohen Automatisierungsgrad erreichen.
Finanzdienstleistungsunternehmen
2. Konversationelle Finanzplanung
Generative KI- Modelle können natürlichere und kontextbezogenere Antworten liefern, da sie darauf trainiert sind, menschenähnliche Sprachmuster zu verstehen und zu generieren. Dadurch kann generative KI die Leistung und Benutzerfreundlichkeit von dialogbasierten KI- Systemen und Chatbots im Finanzbereich deutlich verbessern, indem sie präzisere, ansprechendere und differenziertere Interaktionen mit den Nutzern ermöglicht.
Conversational Finance bietet Kunden Folgendes:
- Verbesserter Kundenservice
- Individuelle Finanzberatung
- Zahlungsbenachrichtigungen
- Dokumentenerstellung, wie z. B. Investitionsübersichten oder Kreditanträge.
So nutzt beispielsweise Morgan Stanley Chatbots, die auf der OpenAI-Plattform basieren , um Finanzberater zu unterstützen, indem sie die internen Forschungsergebnisse und Daten des Unternehmens als Wissensressource nutzen.
Mehr zum Thema Conversational Finance finden Sie in unserem Artikel über die Anwendungsfälle von Konversations-KI im Finanzdienstleistungssektor. Um die vielfältigen Möglichkeiten zu entdecken, wie Konversations-KI den Kundenservice verbessern kann, lesen Sie unseren Artikel zu Konversations-KI im Kundenservice.
3. Erstellung von antragstellerfreundlichen Ablehnungsbegründungen
Künstliche Intelligenz spielt im Bankensektor eine bedeutende Rolle, insbesondere bei Kreditentscheidungen. Sie unterstützt Banken und Finanzinstitute bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kunden, der Festlegung angemessener Kreditlimits und der risikobasierten Preisgestaltung für Kredite.
Allerdings benötigen sowohl Entscheidungsträger als auch Kreditantragsteller klare Erläuterungen zu KI-gestützten Entscheidungen, wie beispielsweise Gründe für die Ablehnung von Anträgen, um Vertrauen zu schaffen und das Kundenbewusstsein für zukünftige Anträge zu verbessern.
Ein bedingtes generatives adversarielles Netzwerk (GAN) , eine Form der generativen KI, wurde eingesetzt, um benutzerfreundliche Ablehnungsbegründungen zu generieren. Durch die hierarchische Anordnung der Ablehnungsgründe von einfach bis komplex wird eine zweistufige Konditionierung verwendet, um für Antragsteller verständlichere Erklärungen zu erzeugen (Abbildung 3).
Praxisbeispiel für die Skriptgenerierung
In einer Fallstudie rechnet das Investor-Relations-Team mit einer starken Marktreaktion auf die Quartalsergebnisse des Unternehmens und muss daher ein umfassendes Skript sowie mögliche Fragen der Investoren für die Telefonkonferenz vorbereiten. 2
Ein Analyst importiert Finanzdaten aus dem aktuellen und dem vorherigen Quartal in eine Tabellenkalkulation und nutzt ein KI-Tool zur Generierung von Kommentaren. Die KI erhält Kontextinformationen aus vergangenen Telefonkonferenzen zu Quartalsergebnissen und spezifische Erkenntnisse, um relevante Kommentare zu generieren.
Das KI-Tool generiert ein Skript für die Telefonkonferenz zu den Geschäftszahlen, inklusive wahrscheinlicher Fragen und Antworten der Investoren. Der Analyst formatiert diesen Inhalt in ein Word-Dokument, hebt wichtige Fragen der Investoren hervor und bereitet es für die Prüfung durch das Management und die Vorbereitung des Finanzvorstands vor.
Backoffice
4-Code-Modernisierung für Altsysteme
Banken nutzen immer noch Software, die in COBOL aus den 1970er und 80er Jahren geschrieben wurde. Entwickler zu finden, die COBOL beherrschen, ist nahezu unmöglich, aber diese Software verarbeitet kritische Transaktionen und kann nicht einfach abgeschaltet werden.
Generative KI-Modelle können:
- Lesen Sie Legacy-Code in COBOL, Fortran oder anderen alten Sprachen
- Konvertiere es in moderne Sprachen wie Python oder Java.
- Die gleiche Geschäftslogik beibehalten und gleichzeitig die Leistung verbessern
- Generieren Sie eine Dokumentation, die erklärt, was der Code tatsächlich bewirkt.
Goldman Sachs bestätigte, dass generative KI mittlerweile eine zentrale Rolle in der Anwendungsentwicklung und -optimierung spielt. Die Entwickler der Bank validieren den KI-generierten Code und decken Fehler vor der Bereitstellung auf, die eigentliche Arbeit übernimmt jedoch die KI.
Technologiekosten machen etwa 10 % der Ausgaben einer typischen Bank aus. Eine beschleunigte Entwicklung und geringere Wartungskosten verbessern die Rentabilität unmittelbar. 3
5. Anwendungsmodernisierung
Banken wollen veraltete Software vermeiden und investieren kontinuierlich in Modernisierungsmaßnahmen. Enterprise-GenAI-Modelle können Code von älteren Programmiersprachen in moderne konvertieren, sodass Entwickler die neue Software validieren und dadurch viel Zeit sparen können.
Mitarbeiter von Goldman Sachs bestätigen, dass generative KI ein wichtiger Aspekt der Anwendungsentwicklung und -verbesserung ist. 4
6. Automatisierte Dokumentenerstellung
Banken erstellen täglich Tausende von Dokumenten: Anlageübersichten, Kreditanträge, Kundenberichte und Meldungen an Aufsichtsbehörden. Diese Dokumente basieren auf Vorlagen, deren individuelle Anpassung jedoch zeitaufwändig ist.
Generative KI übernimmt das jetzt:
- Erstellen Sie professionelle Dokumente aus einfachen Vorgaben.
- Relevante Daten aus mehreren Systemen abrufen
- Verwenden Sie die passende Formatierung je nach Dokumenttyp und Empfänger.
- Sicherstellung der Übereinstimmung mit den regulatorischen Anforderungen
7. Finanzprognose und -analyse
Generative KI verbessert Prognosen, indem sie aus historischen Finanzdaten lernt, komplexe Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Bei optimaler Feinabstimmung auf spezifische Banken und wirtschaftliche Kontexte ermöglichen diese Modelle Vorhersagen über:
- Kursbewegungen von Vermögenswerten
- Zinsentwicklung
- Kreditausfallwahrscheinlichkeiten
- Marktvolatilität
- Trends der Konjunkturindikatoren
Der entscheidende Punkt: „Feinabstimmung“. Standardmodelle liefern unrealistische und selbstsichere Vorhersagen auf Basis nicht existierender Muster. Banken, die mit KI-Prognosen erfolgreich sind, investieren massiv in das Training ihrer Modelle mit ihren spezifischen Daten und die Validierung der Ergebnisse durch Experten.
8. Marktprognosen
Durch die Analyse großer Datenmengen kann generative KI die Genauigkeit von Finanzprognosen verbessern, darunter Aktienkurse, Zinssätze und Wirtschaftsindikatoren.
Beispiel aus dem realen Leben
Ein asiatisches Finanzinstitut führt einen Proof of Concept durch, um 2.000 Analysten und Nutzern eine Funktion zur sofortigen Meldung von Daten bereitzustellen. 5
9. Erstellung von Finanzberichten
Automatisierte Berichterstattung
Generative KI kann auf Basis verfügbarer Daten automatisch gut strukturierte, kohärente und informative Finanzberichte erstellen. Diese Berichte können Folgendes umfassen:
- Bilanzen
- Gewinn- und Verlustrechnungen
- Kapitalflussrechnungen
Diese Automatisierung optimiert den Berichtsprozess, reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet Konsistenz, Genauigkeit und pünktliche Berichtslieferung.
10. Szenariobasierte Berichterstattung
KI kann verschiedene regulatorische Szenarien simulieren und Berichte erstellen, um Finanzinstitute dabei zu unterstützen, die Einhaltung aller notwendigen Anforderungen unter verschiedenen Bedingungen sicherzustellen .
Lernen Sie Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis zur KI-Textgenerierung kennen.
11. Betrugserkennung
Generative KI kann zur Betrugserkennung im Finanzwesen eingesetzt werden, indem sie synthetische Beispiele betrügerischer Transaktionen oder Aktivitäten erzeugt . Diese generierten Beispiele können dazu beitragen, Algorithmen des maschinellen Lernens zu trainieren und zu erweitern, um legitime und betrügerische Muster in Finanzdaten zu erkennen und zu unterscheiden.
Das verbesserte Verständnis von Betrugsmustern ermöglicht es diesen Modellen, verdächtige Aktivitäten genauer und effektiver zu erkennen, was zu einer schnelleren Betrugserkennung und -prävention führt. Durch die Integration generativer KI in Betrugserkennungssysteme können Finanzinstitute:
- die allgemeine Sicherheit und Integrität ihrer Abläufe verbessern
- Verluste durch Betrug minimieren
- Das Vertrauen der Verbraucher erhalten
Erfahren Sie, wie generative KI-Anwendungen im Rechtsbereich dabei helfen können, gegen betrügerische Aktivitäten vorzugehen.
Beispiel aus dem realen Leben
Mastercard benötigte eine schnellere und präzisere Methode zur Erkennung betrügerischer Transaktionen, da Betrüger gestohlene Zahlungskartendaten ausnutzten. Mithilfe generativer KI analysierte Mastercard Transaktionsdaten von Millionen von Händlern, um kompromittierte Karten vorherzusagen und zu erkennen. Dies ermöglichte es Banken, diese Karten schneller zu sperren und Betrug zu verhindern.
Ergebnisse :
- Verdoppelte Erkennungsrate kompromittierter Karten.
- Reduzierung von Fehlalarmen bei der Betrugserkennung um bis zu 200 %.
- Die Geschwindigkeit der Betrugserkennung im Handel wurde um 300 % erhöht.
12. Beantwortung von Anfragen der Aufsichtsbehörden
Als stark regulierte Branchenakteure erhalten Banken regelmäßig Anfragen von Aufsichtsbehörden.
Beispiel aus dem realen Leben
Banken führen Machbarkeitsstudien durch, um zu prüfen, ob sie LLMs nutzen können, um auf einfache und weniger kritische Anfragen von Aufsichtsbehörden zu antworten. 6
13. Portfoliomanagement
Dynamisches Portfoliomanagement
Eine weitere Anwendung generativer KI im Finanzbereich ist die Portfoliooptimierung. Durch die Analyse historischer Finanzdaten und die Generierung verschiedener Anlageszenarien können generative KI-Modelle Vermögensverwaltern und Investoren helfen, die optimale Vermögensverwaltung zu identifizieren und dabei Faktoren wie beispielsweise Folgendes zu berücksichtigen:
- Risikotoleranz
- Erwartete Renditen
- Investitionshorizonte.
14-Benutzerdefinierte Indizes
Diese Modelle können verschiedene Marktbedingungen, wirtschaftliche Umfelder und Ereignisse simulieren, um die potenziellen Auswirkungen auf die Portfolio-Performance besser zu verstehen. Dadurch können Finanzexperten ihre Anlagestrategien entwickeln und optimieren, risikoadjustierte Renditen maximieren und fundiertere Entscheidungen hinsichtlich ihrer Portfolioverwaltung treffen. Dies führt letztendlich zu besseren finanziellen Ergebnissen für ihre Kunden oder Institutionen.
15-Risikomanagement
Stresstest
Generative KI kann extreme Marktbedingungen simulieren, die in den historischen Daten nicht aufgetreten sind, wodurch sich Finanzinstitute besser auf seltene, aber folgenreiche Ereignisse vorbereiten können.
16. Kreditrisikomodellierung
KI-Modelle können synthetische Kreditnehmerprofile generieren, um die Robustheit von Kreditrisikomodellen zu testen und so die Genauigkeit der Kreditwürdigkeitsbewertung und der Ausfallprognosen zu verbessern.
17-Anomaly Erkennung
Generative KI-Modelle können trainiert werden, um normale Transaktionsmuster zu erkennen und Datenpunkte zu generieren, die Ausreißer oder Anomalien darstellen. Dies hilft dabei, potenziell betrügerische Aktivitäten oder ungewöhnliche Transaktionsmuster zu identifizieren, die auf Geldwäsche hindeuten könnten.
18-Synthetische Daten für das Training
Da echte betrügerische Transaktionen selten sind, kann generative KI synthetische Beispiele betrügerischer Aktivitäten erzeugen und so dazu beitragen, bessere Erkennungsalgorithmen zu trainieren.
19. Synthetische Datengenerierung
Kundenfinanzdaten sind Eigentum und unterliegen der DSGVO, dem CCPA und anderen Datenschutzgesetzen. Dies führt zu Problemen:
- Daten dürfen nicht mit Drittanbietern für das Modelltraining geteilt werden.
- Produktionsdaten können nicht in Entwicklungs-/Testumgebungen verwendet werden.
- Forschung ist ohne das Risiko von Datenschutzverletzungen nicht möglich.
Synthetische Daten ermöglichen:
- Training von Modellen des maschinellen Lernens ohne Offenlegung von Kundeninformationen
- Stresstest von Systemen mit realistischen Datenmengen
- Validierung von Modellen über verschiedene Kundensegmente hinweg
- Datenaustausch mit Partnern für Integrationstests
Die synthetischen Kunden verfügen über realistische Kreditwürdigkeitswerte, Transaktionsmuster, Einkommensniveaus und Finanzverhaltensweisen, aber es handelt sich nicht um echte Personen, sodass keine Datenschutzverletzungen auftreten.
Da Kundendaten für Finanzabteilungen geschützte Informationen darstellen, ergeben sich Herausforderungen hinsichtlich ihrer Nutzung und Regulierung. Generative KI kann von Finanzinstituten eingesetzt werden, um synthetische Daten zu generieren, die Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und dem CCPA entsprechen .
Praxisbeispiel für die Generierung synthetischer Daten
Morgan Stanley stand vor der Herausforderung, die Vermögensverwaltungsprozesse zu optimieren und die Interaktion zwischen Berater und Kunde durch fortschrittliche KI-Tools zu verbessern, während gleichzeitig die Datensicherheit gewährleistet und Fehler minimiert werden mussten.
Sie kooperierten mit OpenAI, um eine generative KI-Plattform zur Synthese von Forschungsdaten zu implementieren. Das Tool wurde mit 900 Beratern getestet, eine breitere Einführung ist geplant.
Das KI-Tool verbesserte die Fähigkeit der Berater, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Morgan Stanley skaliert die Plattform und arbeitet gleichzeitig an der Behebung von Risiken wie KI-Fehlern und Datensicherheitsproblemen. 7
20 algorithmische Handels- und Anlagestrategien
21-Szenario-Analyse
Mithilfe dieser Modelle lassen sich verschiedene Marktszenarien simulieren, die Händlern und Portfoliomanagern helfen, potenzielle Risiken und Renditen unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen.
Laut Dimension Market Research wird der globale Markt für generative KI im Handel bis 2024 voraussichtlich ein Volumen von 208,3 Millionen US-Dollar und bis 2033 von 1.705,1 Millionen US-Dollar erreichen. Für 2024 wird ein durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) von 26,3 % erwartet. 8
22. Produktentwicklung
Maßgeschneiderte Anlageportfolios
Generative KI kann individuelle Anlegerprofile, Präferenzen und finanzielle Ziele analysieren, um personalisierte Anlageportfolios zu erstellen. Dies ist besonders nützlich für Robo-Advisor und Vermögensverwaltungsplattformen.
Maßgeschneiderte Versicherungsprodukte
Künstliche Intelligenz kann personalisierte Versicherungsprodukte auf Basis individueller Risikoprofile erstellen und dabei einzigartige Konditionen und Preisstrukturen für verschiedene Kunden generieren.
23. Risikoprüfung und Preisgestaltung
Dynamische Preismodelle
Generative KI kann Versicherern und Kreditgebern helfen, dynamische Preismodelle zu entwickeln, die sich in Echtzeit an neue Daten, Marktbedingungen und das individuelle Kundenverhalten anpassen.
Risikobewertung
KI kann verschiedene Risikoszenarien generieren und so den Versicherern helfen, potenzielle Ergebnisse zu bewerten und angemessene Prämien oder Zinssätze festzulegen.
Gängige Anwendungen
24. Finanzfragen zur Beantwortung
Durch die Nutzung ihres Verständnisses menschlicher Sprachmuster und ihrer Fähigkeit, kohärente, kontextbezogene Antworten zu generieren, kann generative KI genaue und detaillierte Antworten auf von Nutzern gestellte Finanzfragen liefern.
Diese Modelle können anhand großer Datensätze mit Finanzwissen trainiert werden, um eine breite Palette von Finanzanfragen mit entsprechenden Informationen zu beantworten, darunter Themen wie:
- Rechnungslegungsgrundsätze
- Finanzkennzahlen
- Aktienanalyse
- Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen
Zum Beispiel kann BloombergGPT im Vergleich zu anderen generativen Modellen einige Fragen aus dem Finanzbereich präzise beantworten.
Erfahren Sie, wie Sie ChatGPT für Ihr Unternehmen nutzen können.
25-Sentimentanalyse
Die Stimmungsanalyse, ein Verfahren der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), kategorisiert Texte, Bilder und Videos in negative, positive oder neutrale emotionale Töne . Durch die gewonnenen Erkenntnisse über die Emotionen und Meinungen ihrer Kunden können Unternehmen Strategien entwickeln, um ihre Dienstleistungen oder Produkte auf Basis dieser Erkenntnisse zu verbessern.
Finanzinstitute können von der Stimmungsanalyse profitieren, um ihren Markenruf und die Kundenzufriedenheit anhand von Social-Media-Beiträgen, Nachrichtenartikeln, Interaktionen im Callcenter oder anderen Quellen zu messen.
Bloomberg hat beispielsweise sein auf den Finanzbereich abgestimmtes generatives Modell BloombergGPT vorgestellt, das in der Lage ist, Stimmungsanalysen, Nachrichtenklassifizierungen und einige andere Finanzaufgaben durchzuführen und die Benchmarks erfolgreich bestanden hat.
In unserem Artikel zur Aktienmarktstimmungsanalyse erfahren Sie mehr.
Herausforderungen der generativen KI in der Finanzbranche und Tipps zu deren Bewältigung
Hier einige Gründe, warum manche Finanzexperten zögern, generative KI-Tools im Finanzwesen einzusetzen:
- Datengenauigkeit: „Obwohl KI die Datenverarbeitung und -generierung erheblich verbessert, kann sie, wie die Europäische Zentralbank feststellt, zu erheblichen Problemen mit der Datenqualität führen.“ Es besteht die Möglichkeit, dass verzerrte und ungenaue Daten, die zum Trainieren von Basismodellen verwendet werden, zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Datenqualität und -genauigkeit sind daher entscheidende Faktoren beim Training von Basismodellen. 11
- Verzerrungen in Modellen : KI-Modelle können Verzerrungen aus den Daten übernehmen, mit denen sie trainiert wurden, was zu unfairen oder verzerrten Entscheidungen führen kann, insbesondere in Bereichen wie Kreditwürdigkeitsprüfung oder Anlageempfehlungen.
- Um solche KI-Verzerrungen aufzudecken, können Unternehmen eine verantwortungsvolle KI-Plattform einsetzen.
- Eingeschränkte Generalisierung : Unternehmen können entweder auf vorgefertigte große Sprachmodelle zurückgreifen oder diese für ihre Anwendungsfälle feinabstimmen . Vorgefertigte Modelle liefern in spezifischen, hochspezialisierten Finanzkontexten ohne entsprechende Feinabstimmung möglicherweise keine zufriedenstellenden Ergebnisse, was zu ungenauen oder irrelevanten Resultaten führen kann.
- Setzen Sie LLMOps-Tools ein, um Ihre LLMs besser zu erstellen, zu testen, zu überwachen und zu optimieren.
- Halluzinationen : Generative KI kann ungenaue oder erfundene Informationen erzeugen, was im Finanzwesen, wo Entscheidungen auf präzisen Daten beruhen, riskant ist und zu schlechter Anlageberatung oder Verstößen gegen regulatorische Bestimmungen führen kann.
- Setzen Sie LLM-Sicherheitstools und extraktive KI ein, um dieses Problem zu beheben und die Modellgenauigkeit zu gewährleisten.
- Regulierung : Der Finanzsektor ist stark reguliert, und KI muss strenge Standards in Bezug auf Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datennutzung einhalten, was eine Herausforderung für die Gewährleistung der Einhaltung sich entwickelnder Rechtsrahmen darstellt.
- Implementieren Sie Tools zur KI-Governance und erstellen Sie ein KI-Inventar , um die Einhaltung der KI-Vorschriften sicherzustellen.
- Datensicherheit : Finanzdaten sind sensibel, und die Gewährleistung, dass KI-Systeme diese sicher verarbeiten und Verstöße oder Missbrauch verhindern, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Kundenvertrauens und die Vermeidung von behördlichen Strafen. 12
Erfahren Sie mehr über 10 wesentliche Risiken des LLM-Studiums und deren Auswirkungen.
Ausgaben für generative KI und Markterwartungen
Finanzsimulationen und -prognosen, die mithilfe von generativer KI für Unternehmen erstellt werden, sind vorteilhaft für Handel, Portfoliomanagement und Finanzmärkte. Trotz ihrer vielen Vorteile, wie Zeitersparnis, große Datensätze und Rechenleistung, können sie Fehlfunktionen aufweisen und sensible Daten offenlegen, wodurch Sicherheitsrisiken entstehen. Diese Herausforderungen können insbesondere Finanzprozesse und die gesamte Finanzfunktion beeinträchtigen.
- Bis 2030 wird die Bankenbranche voraussichtlich 84,99 Milliarden US-Dollar für generative künstliche Intelligenz (KI) ausgeben, was einem bemerkenswerten jährlichen Wachstum von 55,55 Prozent entspricht. 13
- Es wird erwartet, dass JP Morgan in diesem Jahr 17 Milliarden Dollar in generative KI investieren wird, ein Anstieg um 10 % gegenüber 15,5 Milliarden Dollar im Jahr 2023. Fachleute mit Erfahrung in KI und maschinellem Lernen arbeiten in einer Taskforce an der Suche nach Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Geschäftsbereichen. 15
- Laut dem McKinsey Global Institute (MGI) könnte der Einsatz von KI der Generation Z im Bankwesen eine jährliche Wertschöpfung von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar generieren, was 2,8 bis 4,7 Prozent des gesamten Branchenumsatzes entspricht. Diese Wertschöpfung würde primär aus einer gesteigerten Produktivität resultieren. 16
Für weitere Einblicke in die Automatisierung im Finanzsektor lesen Sie unseren Artikel über Intelligent Automation in Banking & Financial Services.
Referenzlinks
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