Top 25 Anwendungsfälle für generative KI in der Finanzbranche
Ich habe ein Jahrzehnt lang für Finanzdienstleistungsunternehmen beraten. Jedes KI-Projekt, das ich sah, folgte demselben Muster: Pilotprojekte, die in Präsentationen beeindruckend wirkten, aber in der Produktion ins Stocken gerieten.
Das ändert sich. Banken setzen generative KI nun im großen Maßstab ein, und die Ergebnisse sind messbar. Hier ist, was tatsächlich funktioniert, basierend auf überprüfbaren Implementierungen.
- Für Finanzdienstleistungsunternehmen
- Für Finanzeinheiten in nicht-finanziellen Unternehmen
- Für das Bankwesen, schauen Sie sich die Anwendungsfälle für generative KI an..
Finanzeinheiten in nicht-finanziellen Unternehmen
1-Automatisierung von Buchhaltungsfunktionen
Spezialisierte Transformer-Modelle helfen Finanzeinheiten, Funktionen wie die Prüfung undForderungen aus Lieferungen und Leistungen, einschließlich Erfassung von Rechnungen und Verarbeitung, zu automatisieren. Mit Deep-Learning-Funktionen können GPT-Modelle, die auf Buchhaltung spezialisiert sind, in den meisten Buchhaltungsaufgaben hohe Automatisierungsraten erreichen.
Finanzdienstleistungsunternehmen
2-Konversationelle Finanzen
Generative KI-Modelle können natürlichere, kontextrelevante Antworten produzieren, da sie darauf trainiert sind, menschenähnliche Sprachmuster zu verstehen und zu generieren. Als Ergebnis kann generative KI die Leistung und Benutzererfahrung finanzieller konversationeller KI-Systeme und Chatbots erheblich verbessern, indem sie genauere, ansprechendere und nuanciertere Interaktionen mit Nutzern bietet.
Konversationelle Finanzen bieten Kunden:
- Verbesserten Kundensupport
- Personalisierte Finanzberatung
- Zahlungshinweise
- Dokumentenerstellung, wie z. B. Investmentzusammenfassungen oder Kreditanträge.
Beispielsweise setzt Morgan Stanley OpenAI-gestützte Chatbots ein, um Finanzberater zu unterstützen, indem es die internen Forschungsdaten des Unternehmens als Wissensressource nutzt.
Mehr zu konversationellen Finanzen finden Sie in unserem Artikel über Anwendungsfälle für konversationelle KI in der Finanzdienstleistungsbranche. Um die vielen Möglichkeiten zu erkunden, wie konversationelle KI den Kundenservice verbessern kann, lesen Sie unseren speziellen Artikel über konversationelle KI für den Kundenservice.
3-Erstellung von antragstellerfreundlichen Ablehnungserklärungen
KI spielt eine bedeutende Rolle im Bankensektor, insbesondere bei Kreditentscheidungsprozessen. Sie hilft Banken und Finanzinstituten, die Kreditwürdigkeit von Kunden zu bewerten, angemessene Kreditlimits festzulegen und Kreditpreise basierend auf dem Risiko zu gestalten.
Allerdings benötigen sowohl Entscheidungsträger als auch Kreditbewerber klare Erklärungen für KI-basierte Entscheidungen, wie z. B. Gründe für Ablehnungen, um Vertrauen zu fördern und das Bewusstsein der Kunden für zukünftige Anträge zu verbessern.
Ein bedingtes generatives adversariales Netzwerk (GAN), eine Art generativer KI, wurde verwendet, um benutzerfreundliche Ablehnungserklärungen zu generieren. Durch die hierarchische Organisation von Ablehnungsgründen von einfach bis komplex wird eine zweistufige Bedingung eingesetzt, um für Antragsteller verständlichere Erklärungen zu generieren (Abbildung 3).
Beispiel aus der Praxis zur Skripterstellung
In einer Fallstudie erwartet das Investor-Relations-Team eine starke Marktreaktion auf die vierteljährlichen Finanzergebnisse des Unternehmens und muss ein umfassendes Skript und potenzielle Anlegerfragen für den Ertragsanruf vorbereiten.2
Ein Analyst importiert Finanzdaten aus dem aktuellen und den vorherigen Quartalen in eine Tabelle und verwendet ein Tool für generative KI. Die KI erhält Kontext aus vergangenen Ertragsanrufen und spezifische Erkenntnisse, um relevante Kommentare zu generieren.
Das KI-Tool generiert ein Skript für den Ertragsanruf, einschließlich wahrscheinlicher Anlegerfragen und Antworten. Der Analyst formatiert diesen Inhalt in einem Word-Dokument, hebt wichtige Anlegerfragen hervor und bereitet es für die Prüfung durch das Management und die Vorbereitung des CFO vor.
Back Office
4-Code-Modernisierung für Legacy-Systeme
Banken betreiben immer noch Software, die in den 1970er und 80er Jahren in COBOL 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:
- Legacy-Code in COBOL, Fortran oder anderen alten Sprachen lesen
- ihn in moderne Sprachen wie Python oder Java umwandeln
- die gleiche Geschäftslogik beibehalten und gleichzeitig die Leistung verbessern
- Dokumentation erstellen, die erklärt, was der Code tatsächlich tut
Goldman Sachs bestätigte, dass generative KI nun zentral für seine Anwendungsentwicklungs- und Verbesserungsmaßnahmen ist. Die Entwickler einer Bank validieren KI-generierten Code, finden Fehler vor dem Einsatz, aber die KI leistet die schwere Arbeit.
Technologiekosten machen ca. 10 % der typischen Ausgaben einer Bank aus. Die Beschleunigung der Entwicklung und die Senkung der Wartungskosten verbessern direkt die Rentabilität.3
5-Anwendungsmodernisierung
Banken wollen vermeiden, sich auf veraltete Software zu verlassen, und investieren kontinuierlich in Modernisierungsmaßnahmen. Enterprise GenAI-Modelle können Code aus veralteten Softwaresprachen in moderne umwandeln, wodurch Entwickler in der Lage sind, die neue Software zu validieren und erhebliche Zeit zu sparen.
Mitarbeiter bei Goldman Sachs bestätigen, dass generative KI ein starker Aspekt der Anwendungsentwicklung und -verbesserung ist.4
6-Automatisierte Dokumentenerstellung
Banken produzieren täglich Tausende von Dokumenten: Investmentzusammenfassungen, Kreditanträge, Kundenberichte und regulatorische Einreichungen. Diese Dokumente beziehen sich auf Vorlagen, aber ihre Anpassung kostet Zeit.
Generative KI übernimmt dies nun:
- Erstellen professioneller Dokumente aus einfachen Prompts
- Ziehen relevanter Daten aus mehreren Systemen
- Anwendung der entsprechenden Formatierung basierend auf Dokumententyp und Empfänger
- Sicherstellung der Konsistenz mit regulatorischen Anforderungen
7-Finanzprognose und -analyse
Generative KI verbessert die Prognose, indem sie aus historischen Finanzdaten lernt, um komplexe Muster und Zusammenhänge zu erfassen. Wenn diese Modelle für spezifische Banken und wirtschaftliche Kontexte ordnungsgemäß fine-tuned sind, treffen sie Vorhersagen über:
- Asset-Preisbewegungen
- Zinsverläufe
- Kreditausfallwahrscheinlichkeiten
- Marktschwankungen
- Trends bei Wirtschaftsindikatoren
Der Schlüsselbegriff: „ordnungsgemäß fine-tuned". Fertige Modelle halluzinieren und treffen selbstbewusste Vorhersagen basierend auf Mustern, die nicht existieren. Banken, die bei der KI-Prognose erfolgreich sind, investieren stark darin, Modelle auf ihre spezifischen Daten zu trainieren und Ausgaben gegen Expertenurteile zu validieren.
8-Marktprognosen
Durch die Analyse großer Datenmengen kann generative KI die Genauigkeit von Finanzprognosen verbessern, einschließlich Aktienkursen, Zinssätzen und Wirtschaftsindikatoren.
Beispiel aus der Praxis
Eine asiatische Finanzinstitution führt einen PoC durch, um 2.000 Analysten und Nutzern eine Prompt-to-Report-Funktionalität bereitzustellen.5
9-Erstellung von Finanzberichten
Automatisierte Berichterstattung
Generative KI kann automatisch gut strukturierte, kohärente und informative Finanzberichte auf Basis verfügbarer Daten erstellen. Diese Berichte können Folgendes umfassen:
- Bilanzen
- Gewinn- und Verlustrechnungen
- Kapitalflussrechnungen
Diese Automatisierung strafft den Berichtsprozess, reduziert manuellen Aufwand und gewährleistet Konsistenz, Genauigkeit und rechtzeitige Lieferung der Berichte.
10-Szenariobasierte Berichterstattung
KI kann verschiedene regulatorische Szenarien simulieren und Berichte erstellen, um Finanzinstituten zu helfen, die Einhaltung aller notwendigen Anforderungen unter verschiedenen Bedingungen sicherzustellen.
Erfahren Sie mehr über Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis für KI-Textgenerierung.
11-Betrugserkennung
Generative KI kann zur Betrugserkennung in der Finanzbranche eingesetzt werden, indem synthetische Beispiele für betrügerische Transaktionen oder Aktivitäten generiert werden. Diese generierten Beispiele können helfen, Machine-Learning-Algorithmen 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 identifizieren, was zu einer schnelleren Betrugserkennung und -prävention führt. Durch die Einbeziehung von generativer KI in Betrugserkennungssysteme können Finanzinstitute:
- Die allgemeine Sicherheit und Integrität ihrer Operationen verbessern
- Verluste durch Betrug minimieren
- Das Vertrauen der Verbraucher erhalten
Erfahren Sie, wie Anwendungen von generativer KI im Rechtsbereich helfen können, gegen betrügerische Aktivitäten vorzugehen.
Beispiel aus der Praxis
Mastercard benötigte eine schnellere und genauere Methode zur Erkennung betrügerischer Transaktionen, da Betrüger gestohlene Zahlungskartendaten ausnutzten. Mit generativer KI scannte Mastercard Transaktionsdaten über Millionen von Händlern hinweg, um kompromittierte Karten vorherzusagen und zu erkennen, half Banken, diese schneller zu blockieren und Betrug zu verhindern.
Ergebnisse:
- Verdopplung der Erkennungsrate kompromittierter Karten.
- Reduzierung der False Positives bei der Betrugserkennung um bis zu 200 %.
- Steigerung der Geschwindigkeit der Händlerbetrugserkennung um 300 %.
12-Antworten auf Anfragen von Aufsichtsbehörden
Als stark regulierte Akteure erhalten Banken regelmäßige Anfragen von Aufsichtsbehörden.
Beispiel aus der Praxis
Banken führen PoCs durch, um zu prüfen, ob sie LLMs zur Beantwortung einfacher und weniger kritischer Anfragen von Aufsichtsbehörden einsetzen können. 6
13-Portfolio-Management
Dynamisches Portfolio-Management
Eine weitere finanzielle Anwendung von generativer KI ist die Portfolio-Optimierung. Durch die Analyse historischer Finanzdaten und die Generierung verschiedener Investitionsszenarien können generative KI-Modelle Vermögensverwaltern und Investoren helfen, optimales Asset- und Vermögensmanagement zu identifizieren, unter Berücksichtigung von Faktoren wie:
- Risikotoleranz
- Erwartete Renditen
- Anlagehorizonte.
14-Angepasste Indizes
Diese Modelle können verschiedene Marktbedingungen, wirtschaftliche Umgebungen und Ereignisse simulieren, um die potenziellen Auswirkungen auf die Portfolio-Performance besser zu verstehen. Dies ermöglicht es Finanzfachleuten, ihre Anlagestrategien zu entwickeln und zu verfeinern, risikoadjustierte Renditen zu optimieren und fundiertere Entscheidungen über das Management ihrer Portfolios zu treffen. Dies führt letztendlich zu verbesserten finanziellen Ergebnissen für ihre Kunden oder Institutionen.
15-Risikomanagement
Stresstests
Generative KI kann extreme Marktbedingungen simulieren, die in den historischen Daten nicht aufgetreten sind, wodurch Finanzinstitute besser auf seltene, aber hochwirksame Ereignisse vorbereitet werden können.
16-Kreditrisikomodellierung
KI-Modelle können synthetische Kreditnehmerprofile generieren, um die Robustheit von Kreditrisikomodellen zu testen und die Genauigkeit von Kreditwürdigkeitsbewertungen und Ausfallvorhersagen zu verbessern.
17-Anomaly detection
Generative KI-Modelle können darauf trainiert werden, normale Transaktionsmuster zu verstehen und Datenpunkte zu generieren, die Ausreißer oder Anomalien darstellen. Dies hilft bei der Identifizierung potenziell betrügerischer Aktivitäten oder ungewöhnlicher Transaktionsmuster, die auf Geldwäsche hindeuten könnten.
18-Synthetische Daten für das Training
Da echte betrügerische Transaktionen selten sind, kann generative KI synthetische Beispiele für betrügerische Aktivitäten erstellen, um bessere Erkennungsalgorithmen zu trainieren.
19-Generierung synthetischer Daten
Kundendaten sind proprietär und unterliegen der DSGVO, CCPA und anderen Datenschutzgesetzen. Dies schafft Probleme:
- Können keine Daten mit Drittanbietern für das Modelltraining teilen
- Können keine Produktionsdaten in Entwicklungs-/Testumgebungen verwenden
- Können keine Forschung betreiben, ohne Datenschutzverletzungen zu riskieren
Synthetische Daten ermöglichen:
- Training von Machine-Learning-Modellen ohne Offenlegung von Kundeninformationen
- Stresstests von Systemen mit realistischen Datenvolumina
- Validierung von Modellen über verschiedene Kundensegmente hinweg
- Teilen von Daten mit Partnern für Integrationstests
Die synthetischen Kunden haben realistische Kreditwerte, Transaktionsmuster, Einkommensniveaus und Finanzverhalten, aber sie sind keine echten Menschen, sodass keine Datenschutzverletzungen auftreten.
Da Kundeninformationen proprietäre Daten für Finanzteams sind, stellt dies Herausforderungen für deren Nutzung und Regulierung dar. Generative KI kann von Finanzinstituten verwendet werden, um synthetische Daten zu generieren, die Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA entsprechen.
Beispiel aus der Praxis zur Generierung synthetischer Daten
Morgan Stanley stand vor der Herausforderung, Vermögensverwaltungsbetriebe zu optimieren und die Interaktion zwischen Berater und Kunde durch fortschrittliche KI-Tools zu verbessern, während die Datensicherheit gewahrt und Fehler minimiert wurden.
Sie gingen eine Partnerschaft mit OpenAI ein, um eine Plattform für generative KI zur Synthese von Forschungsdaten zu implementieren. Sie testeten das Tool mit 900 Beratern und planten eine breitere Einführung.
Das KI-Tool verbesserte die Fähigkeit der Berater, große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Morgan Stanley skaliert die Plattform und geht Risiken wie KI-Fehler und Datensicherheitsprobleme an.7
20-Algorithmischer Handel & Anlagestrategien
21-Szenarioanalyse
Diese Modelle können verschiedene Marktszenarien simulieren, um Händlern und Portfoliomanagern zu helfen, potenzielle Risiken und Renditen unter verschiedenen Bedingungen zu verstehen.
Laut Dimension Market Research wird die Größe des globalen Marktes für generative KI im Handel bis 2024 auf 208,3 Millionen USD und bis 2033 auf 1.705,1 Millionen USD geschätzt. Im Jahr 2024 wird erwartet, dass der Markt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,3 % wächst.8
22-Produktentwicklung
Angepasste Investmentportfolios
Generative KI kann individuelle Anlegerprofile, Präferenzen und finanzielle Ziele analysieren, um personalisierte Investmentportfolios zu generieren. Dies ist besonders nützlich für Robo-Advisor und Vermögensverwaltungsplattformen.
Maßgeschneiderte Versicherungsprodukte
KI kann personalisierte Versicherungsprodukte auf Basis individueller Risikoprofile erstellen und einzigartige Bedingungen und Preisstrukturen für verschiedene Kunden generieren.
23-Risikoprüfung & Preisgestaltung
Dynamische Preismodelle
Generative KI kann Versicherern und Kreditgebern helfen, dynamische Preismodelle zu entwickeln, die sich in Echtzeit basierend auf neuen Daten, Marktbedingungen und individuellem Kundenverhalten anpassen.
Risikobewertung
KI kann verschiedene Risikoszenarien generieren, um Risikoprüfern zu helfen, potenzielle Ergebnisse zu bewerten und angemessene Prämien oder Zinssätze festzulegen.
Häufige Anwendungen
24-Finanzielle Fragebeantwortung
Durch die Nutzung ihres Verständnisses menschlicher Sprachmuster und ihrer Fähigkeit, kohärente, kontextrelevante Antworten zu generieren, kann generative KI genaue und detaillierte Antworten auf von Nutzern gestellte finanzielle Fragen geben.
Diese Modelle können auf großen Datensätzen finanzieller Kenntnisse trainiert werden, um auf eine breite Palette finanzieller Anfragen mit angemessenen Informationen zu antworten, einschließlich Themen wie:
- Buchhaltungsgrundsätze
- Finanzkennzahlen
- Aktienanalyse
- Regulatorische Compliance
Beispielsweise kann BloombergGPT im Vergleich zu anderen generativen Modellen einige finanzbezogene Fragen genau beantworten.
Erfahren Sie, wie Sie ChatGPT für Ihr Unternehmen nutzen können.
25-Sentimentanalyse
Sentimentanalyse, ein Ansatz innerhalb des NLP, kategorisiert Texte, Bilder oder Videos in negative, positive oder neutrale emotionale Töne. Durch Einblicke in die Emotionen und Meinungen der Kunden können Unternehmen Strategien entwickeln, um ihre Dienstleistungen oder Produkte basierend auf diesen Erkenntnissen zu verbessern.
Finanzinstitute können von der Sentimentanalyse profitieren, um ihren Markenruf und die Kundenzufriedenheit durch Social-Media-Beiträge, Nachrichtenartikel, Interaktionen im Contact Center oder andere Quellen zu messen.
Beispielsweise kündigte Bloomberg sein finanzspezifisch feinabgestimmtes generatives Modell BloombergGPT an, das in der Lage ist, Sentimentanalyse, Nachrichtenklassifizierung und einige andere finanzielle Aufgaben durchzuführen und dabei Benchmarks erfolgreich zu bestehen.
Schauen Sie sich unseren Artikel über Sentimentanalyse am Aktienmarkt an, um mehr zu erfahren.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenHerausforderungen von generativer KI in der Finanzbranche & Tipps zu deren Überwindung
- Datengenauigkeit : „Obwohl KI die Verarbeitung und Generierung von Daten stark verbessert, kann sie anfällig für erhebliche Datenqualitätsprobleme sein", wie die Europäische Zentralbank feststellt. Es besteht die Möglichkeit, dass verzerrte und ungenaue Daten, die zur Schulung von Basismodellen verwendet werden, Ausgaben mit mehr Fehlern produzieren. Bei der Eingabe in Basismodelle sind Datenqualität und -genauigkeit entscheidende Faktoren.11
- Verzerrung in Modellen: KI-Modelle können Verzerrungen aus den Daten erben, auf denen sie trainiert wurden, was zu unfairen oder verzerrten Entscheidungen führt, insbesondere in Bereichen wie Kreditwürdigkeit oder Anlageempfehlungen.
- Um solche KI-Verzerrungen zu erkennen, können Unternehmen eine Plattform für verantwortungsvolle KI einführen.
- Eingeschränkte Generalisierung: Unternehmen können sich entweder auf fertige Large Language Models verlassen oder LLMs für ihre Anwendungsfälle fine-tunen. Fertige Modelle können in spezifischen, hochspezialisierten finanziellen Kontexten ohne ordnungsgemäßes Fine-Tuning nicht gut funktionieren, was zu ungenauen oder irrelevanten Ausgaben führen könnte.
- Einführung von LLMOps-Tools, um Ihre LLMs besser zu erstellen, zu testen, zu überwachen und zu verfeinern.
- Halluzinationen: Generative KI kann ungenaue oder erfundene Informationen produzieren, was in der Finanzbranche riskant ist, wo Entscheidungen auf präzisen Daten beruhen, was zu schlechten Anlageempfehlungen oder Verstößen gegen Vorschriften führt.
- Wenden Sie LLM-Sicherheitstools und extraktive KI an, um dieses Problem zu überwinden und die Modellgenauigkeit sicherzustellen.
- Vorschriften: Der Finanzsektor ist stark reguliert, und KI muss strenge Standards bezüglich Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datennutzung einhalten, was Herausforderungen für die Einhaltung sich entwickelnder Rechtsrahmen darstellt.
- Setzen Sie KI-Governance-Tools ein und erstellen Sie ein KI-Inventar, um KI-Compliance sicherzustellen.
- Datensicherheit: Finanzdaten sind sensibel, und die Sicherstellung, dass KI-Systeme sie sicher verarbeiten, um Verstöße oder Missbrauch zu verhindern, ist entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und regulatorische Strafen zu vermeiden.12
Erforschen Sie 10 wichtige LLM-Risiken und deren Auswirkungen.
Ausgaben für generative KI & Markterwartungen
Finanzsimulationen und -prognosen, die mit Hilfe von Enterprise-Generativer KI erstellt werden, sind für den Handel, das Portfolio-Management und die Finanzmärkte von Vorteil. Trotz seiner vielen Vorteile, einschließlich Zeitersparnis, großer Datensätze und Rechenleistung, kann es zu Fehlfunktionen kommen und sensible Daten offenlegen, was Sicherheitsrisiken birgt. Diese Herausforderungen können sich speziell auf Finanzprozesse und die gesamte Finanzfunktion auswirken.
- Bis 2030 wird erwartet, dass die Bankenbranche 84,99 Milliarden US-Dollar für generative künstliche Intelligenz (KI) ausgeben wird, mit einer bemerkenswerten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 55,55 Prozent.13
- Es wird erwartet, dass J.P. Morgan in diesem Jahr 17 Milliarden US-Dollar in generative KI investieren wird, ein Anstieg von 10 % gegenüber 15,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023. Fachleute mit Erfahrung in KI und Machine Learning arbeiten an einer Taskforce, um Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen zu finden.15
- Laut dem McKinsey Global Institute (MGI) könnte der Einsatz von Gen AI in der Bankenbranche einen jährlichen Mehrwert von 200 Milliarden bis 340 Milliarden US-Dollar oder 2,8 bis 4,7 Prozent der gesamten Branchenumsätze ergeben. Dieser Mehrwert würde hauptsächlich aus einer gesteigerten Produktivität stammen.16
Für weitere Einblicke in die Automatisierung im Finanzsektor lesen Sie unseren Artikel über Intelligente Automatisierung im Bankwesen & Finanzdienstleistungen.
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. Juli 2026}
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