Top 25 Generative KI-Anwendungsfälle im Finanzwesen
Ich habe ein Jahrzehnt lang Beratung für Finanzdienstleistungsunternehmen geleistet. Jede KI-Implementierung, die ich gesehen habe, folgte dem gleichen Muster: Pilotprojekte, die in Präsentationen beeindruckend aussahen, aber in der Produktion stecken blieben.
Das ändert sich jetzt. Banken setzen generative KI in großem Umfang ein, und die Ergebnisse sind messbar. Hier ist, was tatsächlich funktioniert, basierend auf Implementierungen, die Sie überprüfen können.
- Für Finanzdienstleistungsunternehmen
- Für Finanzabteilungen in Nicht-Finanzunternehmen
- Für das Bankwesen, siehe generative KI-Anwendungsfälle.
Finanzfunktionen in Nicht-Finanzunternehmen
1-Automatisierung von Buchhaltungsfunktionen
Spezialisierte Transformer-Modelle helfen Finanzabteilungen, Funktionen wie Wirtschaftsprüfung undKreditorenbuchhaltung zu automatisieren, einschließlich Rechnungserfassung und -verarbeitung. Mit Deep-Learning-Funktionen können GPT-Modelle, die auf Buchhaltung spezialisiert sind, hohe Automatisierungsraten bei den meisten Buchhaltungsaufgaben erreichen.
Finanzdienstleistungsunternehmen
2-Konversationelles Finanzwesen
Generative KI-Modelle können natürlichere, kontextbezogen relevantere Antworten liefern, da sie darauf trainiert sind, menschenähnliche Sprachmuster zu verstehen und zu generieren. Infolgedessen kann generative KI die Leistung und Benutzererfahrung von finanziellen Conversational KI-Systemen und Chatbots erheblich verbessern, indem sie genauere, ansprechendere und nuanciertere Interaktionen mit Benutzern bietet.
Konversationelles Finanzwesen bietet Kunden:
- Verbesserten Kundensupport
- Personalisierte Finanzberatung
- Zahlungsbenachrichtigungen
- Dokumentenerstellung, wie Anlagezusammenfassungen oder Kreditanträge.
Zum Beispiel setzt Morgan Stanley OpenAI-betriebene Chatbots ein, um Finanzberater zu unterstützen, indem es die internen Forschungsdaten und Daten des Unternehmens als Wissensressource nutzt.
Weitere Informationen zum konversationellen Finanzwesen finden Sie in unserem Artikel über die Anwendungsfälle von Conversational KI in der Finanzdienstleistungsbranche. Um die vielen Möglichkeiten zu erkunden, wie Conversational KI den Kundenservice verbessern kann, lesen Sie unseren speziellen Artikel über Conversational KI für den Kundenservice.
3-Erstellung antragstellerfreundlicher Ablehnungsbegründungen
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 die Kreditpreise risikobasiert zu bestimmen.
Sowohl Entscheidungsträger als auch Kreditantragsteller benötigen jedoch klare Erklärungen zu KI-basierten Entscheidungen, wie z. B. die Gründe für die Ablehnung von Anträgen, um Vertrauen zu schaffen und das Kundenbewusstsein für zukünftige Anträge zu verbessern.
Ein bedingtes Generative Adversarial Network (GAN), eine Art generativer KI, wurde eingesetzt, um benutzerfreundliche Ablehnungsbegründungen zu erstellen. Durch die hierarchische Organisation der Ablehnungsgründe von einfach bis komplex wird eine zweistufige Konditionierung eingesetzt, um verständlichere Erklärungen für Antragsteller zu generieren (Abbildung 3).
Praxisbeispiel für die Skripterstellung
In einer Fallstudie rechnet das Investor-Relations-Team mit einer starken Marktreaktion auf die Quartalsergebnisse des Unternehmens und muss ein umfassendes Skript und potenzielle Investorenfragen für die Bilanzpressekonferenz vorbereiten.2
Ein Analyst importiert Finanzdaten aus dem aktuellen und den vorherigen Quartalen in eine Tabelle und verwendet ein generatives KI-Tool. Der KI werden Kontexte aus vergangenen Bilanzpressekonferenzen und spezifische Erkenntnisse zur Verfügung gestellt, um relevante Kommentare zu generieren.
Das KI-Tool erstellt ein Skript für die Bilanzpressekonferenz, einschließlich wahrscheinlicher Investorenfragen und Antworten. Der Analyst formatiert diesen Inhalt in ein Word-Dokument, hebt wichtige Investorenfragen hervor und bereitet es für die Überprüfung durch das Management und die Vorbereitung des CFO vor.
Backoffice
4-Code-Modernisierung für Altsysteme
Banken betreiben 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:
- Legacy-Code in COBOL, Fortran oder anderen alten Sprachen lesen
- Ihn in moderne Sprachen wie Python oder Java konvertieren
- Die gleiche Geschäftslogik beibehalten und gleichzeitig die Leistung verbessern
- Dokumentation generieren, die erklärt, was der Code tatsächlich tut
Goldman Sachs bestätigte, dass generative KI heute zentral für die Anwendungsentwicklung und -verbesserung ist. Die Entwickler einer Bank validieren KI-generierten Code und fangen Fehler vor der Bereitstellung ab, aber die KI übernimmt die Schwerstarbeit.
Die Technologiekosten machen etwa 10% der Ausgaben einer typischen 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 Modernisierungsbemühungen. Enterprise GenAI-Modelle können Code von Legacy-Softwaresprachen in moderne konvertieren, sodass Entwickler die neue Software validieren können, und sparen erheblich Zeit.
Mitarbeiter von Goldman Sachs bestätigen, dass generative KI ein starker Aspekt der Anwendungsentwicklung und -verbesserung ist.4
6-Automatisierte Dokumentenerstellung
Banken produzieren täglich Tausende von Dokumenten: Anlagezusammenfassungen, Kreditanträge, Kundenberichte und regulatorische Einreichungen. Diese Dokumente basieren auf Vorlagen, aber ihre Anpassung nimmt Zeit in Anspruch.
Generative KI übernimmt dies nun:
- Erstellung professioneller Dokumente aus einfachen Prompts
- Abruf relevanter Daten aus mehreren Systemen
- Anwendung entsprechender Formatierung basierend auf Dokumenttyp und Empfänger
- Sicherstellung der Konsistenz mit regulatorischen Anforderungen
7-Finanzprognose und -analyse
Generative KI verbessert Prognosen, indem sie aus historischen Finanzdaten lernt, um komplexe Muster und Beziehungen zu erfassen. Bei ordnungsgemäßer Feinabstimmung für bestimmte Banken und wirtschaftliche Kontexte treffen diese Modelle Vorhersagen über:
- Vermögenspreisbewegungen
- Zinsverläufe
- Kreditausfallwahrscheinlichkeiten
- Marktvolatilität
- Trends bei Wirtschaftsindikatoren
Der Schlüsselbegriff: „ordnungsgemäße Feinabstimmung“. Standardmodelle halluzinieren und treffen selbstbewusste Vorhersagen auf der Grundlage nicht existierender Muster. Banken, die mit KI-Prognosen erfolgreich sind, investieren stark in das Training von Modellen mit ihren spezifischen Daten und die Validierung der Ergebnisse anhand von Expertenurteilen.
8- Marktvorhersagen
Durch die Analyse großer Datenmengen kann generative KI die Genauigkeit von Finanzprognosen verbessern, einschließlich Aktienkursen, Zinssätzen und Wirtschaftsindikatoren.
Praxisbeispiel
Ein asiatisches Finanzinstitut führt einen PoC durch, um 2.000 Analysten und Benutzern eine Prompt-to-Report-Funktionalität bereitzustellen.5
9-Finanzberichtserstellung
Automatisierte Berichterstattung
Generative KI kann automatisch gut strukturierte, kohärente und informative Finanzberichte auf der Grundlage verfügbarer Daten erstellen. Diese Berichte können umfassen:
- Bilanzen
- Gewinn- und Verlustrechnungen
- Kapitalflussrechnungen
Diese Automatisierung rationalisiert den Berichterstattungsprozess, reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet Konsistenz, Genauigkeit und pünktliche Berichtslieferung.
10- Szenariobasierte Berichterstattung
KI kann verschiedene regulatorische Szenarien simulieren und Berichte erstellen, um Finanzinstituten zu helfen, die Einhaltung aller erforderlichen Anforderungen unter verschiedenen Bedingungen sicherzustellen.
Erfahren Sie mehr über KI-Textgenerierung Anwendungsfälle und Praxisbeispiele.
11-Betrugserkennung
Generative KI kann zur Betrugserkennung im Finanzwesen 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 zwischen legitimen und betrügerischen Mustern 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 Einbindung 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 Rechtswesen helfen können, Maßnahmen gegen betrügerische Aktivitäten zu ergreifen.
Praxisbeispiel
Mastercard benötigte eine schnellere und genauere Methode zur Erkennung betrügerischer Transaktionen, da Betrüger gestohlene Zahlungskartendaten ausnutzten. Mithilfe generativer KI scannte Mastercard Transaktionsdaten bei Millionen von Händlern, um kompromittierte Karten vorherzusagen und zu erkennen, was den Banken half, sie schneller zu sperren und Betrug zu verhindern.
Ergebnisse:
- Verdoppelte Erkennungsrate kompromittierter Karten.
- Reduzierte Fehlalarme bei der Betrugserkennung um bis zu 200%.
- Erhöhte Geschwindigkeit der Händlerbetrugserkennung um 300%.
12-Beantwortung von Regulierungsanfragen
Als stark regulierte Branchenteilnehmer erhalten Banken regelmäßig Anfragen von Regulierungsbehörden.
Praxisbeispiel
Banken führen PoCs durch, um zu prüfen, ob sie LLMs verwenden können, um einfache und weniger kritische Anfragen von Regulierungsbehörden zu beantworten. 6
13-Portfoliomanagement
Dynamisches Portfoliomanagement
Eine weitere finanzielle Anwendung generativer KI kann die Portfoliooptimierung sein. Durch die Analyse historischer Finanzdaten und die Generierung verschiedener Anlageszenarien können generative KI-Modelle Vermögensverwaltern und Investoren helfen, optimale Vermögens- und Vermögensverwaltung zu identifizieren, wobei Faktoren berücksichtigt werden wie:
- Risikotoleranz
- Erwartete Renditen
- Anlagehorizonte.
14-Maßgeschneiderte Indizes
Diese Modelle können verschiedene Marktbedingungen, wirtschaftliche Umgebungen und Ereignisse simulieren, um die potenziellen Auswirkungen auf die Portfolioleistung besser zu verstehen. Dies ermöglicht es Finanzexperten, ihre Anlagestrategien zu entwickeln und zu verfeinern, risikobereinigte Renditen zu optimieren und fundiertere Entscheidungen über die Verwaltung 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, sodass 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 die Genauigkeit von Kreditscoring und Ausfallvorhersagen zu verbessern.
17-Anomalieerkennung
Generative KI-Modelle können darauf trainiert werden, die normalen 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 und so helfen, bessere Erkennungsalgorithmen zu trainieren.
19-Generierung synthetischer Daten
Finanzdaten von Kunden sind proprietär und unterliegen der DSGVO, dem CCPA und anderen Datenschutzgesetzen. Dies schafft Probleme:
- Daten können nicht mit Drittanbietern für das Modelltraining geteilt werden
- Produktionsdaten können nicht in Entwicklungs-/Testumgebungen verwendet werden
- Forschung kann nicht ohne das Risiko von Datenschutzverletzungen durchgeführt werden
Synthetische Daten ermöglichen:
- Training von Machine-Learning-Modellen ohne Offenlegung von Kundeninformationen
- Stresstests von Systemen mit realistischen Datenvolumen
- Validierung von Modellen über verschiedene Kundensegmente hinweg
- Weitergabe von Daten an Partner für Integrationstests
Die synthetischen Kunden haben realistische Kredit-Scores, 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.
Praxisbeispiel für die Generierung synthetischer Daten
Morgan Stanley stand vor der Herausforderung, die Vermögensverwaltungsabläufe zu optimieren und die Interaktion zwischen Beratern und Kunden durch fortschrittliche KI-Tools zu verbessern, während gleichzeitig die Datensicherheit gewahrt und Fehler minimiert werden sollten.
Sie gingen eine Partnerschaft mit OpenAI ein, um eine generative KI-Plattform zur Synthese von Forschungsdaten zu implementieren. Sie pilotierten 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 adressiert gleichzeitig Risiken wie KI-Fehler und Datensicherheitsprobleme.7
20-Algorithmischer Handel & Anlagestrategien
21-Szenarioanalyse
Diese Modelle können verschiedene Marktszenarien simulieren und Händlern und Portfoliomanagern 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 auf USD 208,3 Millionen bis 2024 und USD 1.705,1 Millionen bis 2033 prognostiziert. Im Jahr 2024 wird ein Wachstum des Marktes mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (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-Advisors und Vermögensverwaltungsplattformen.
Maßgeschneiderte Versicherungsprodukte
KI kann personalisierte Versicherungsprodukte basierend auf individuellen Risikoprofilen erstellen und einzigartige Konditionen und Preisstrukturen für verschiedene Kunden generieren.
23-Underwriting & Preisgestaltung
Dynamische Preismodelle
Generative KI kann Versicherern und Kreditgebern helfen, dynamische Preismodelle zu entwickeln, die sich in Echtzeit auf der Grundlage neuer Daten, Marktbedingungen und individuellem Kundenverhalten anpassen.
Risikobewertung
KI kann verschiedene Risikoszenarien generieren und Underwritern helfen, potenzielle Ergebnisse zu bewerten und angemessene Prämien oder Zinssätze festzulegen.
Allgemeine Anwendungen
24-Finanzielle Fragenbeantwortung
Durch die Nutzung ihres Verständnisses menschlicher Sprachmuster und ihrer Fähigkeit, kohärente, kontextbezogen relevante Antworten zu generieren, kann generative KI genaue und detaillierte Antworten auf finanzielle Fragen von Benutzern liefern.
Diese Modelle können auf großen Datensätzen mit Finanzwissen trainiert werden, um auf eine breite Palette von Finanzanfragen mit angemessenen Informationen zu antworten, einschließlich Themen wie:
- Buchhaltungsgrundsätze
- Finanzkennzahlen
- Aktienanalyse
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Zum Beispiel kann BloombergGPT einige finanzbezogene Fragen im Vergleich zu anderen generativen Modellen genau beantworten.
Erfahren Sie, wie Sie ChatGPT für Ihr Unternehmen nutzen können.
25-Sentimentanalyse
Die Sentimentanalyse, ein Ansatz innerhalb der NLP, kategorisiert Texte, Bilder oder Videos in negative, positive oder neutrale emotionale Töne. Durch die Gewinnung von Einblicken in die Emotionen und Meinungen der Kunden können Unternehmen Strategien entwickeln, um ihre Dienstleistungen oder Produkte auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu verbessern.
Finanzinstitute können von der Sentimentanalyse profitieren, um ihren Markenruf und ihre Kundenzufriedenheit anhand von Social-Media-Beiträgen, Nachrichtenartikeln, Callcenter-Interaktionen oder anderen Quellen zu messen.
Zum Beispiel kündigte Bloomberg sein auf Finanzen abgestimmtes generatives Modell BloombergGPT an, das in der Lage ist, Sentimentanalysen, Nachrichtenklassifizierung und einige andere Finanzaufgaben durchzuführen und die Benchmarks erfolgreich zu bestehen.
Lesen Sie unseren Artikel über Sentimentanalyse an der Börse, um mehr zu erfahren.
Herausforderungen generativer KI in der Finanzbranche & Tipps zu deren Bewältigung
- Datengenauigkeit: „Obwohl KI die Verarbeitung und Generierung von Daten erheblich verbessert, kann sie anfällig für erhebliche Datenqualitätsprobleme sein“, wie die Europäische Zentralbank feststellt. Es besteht die Möglichkeit, dass die verzerrten und ungenauen Daten, die zum Training von Basismodellen verwendet werden, Ergebnisse mit mehr Fehlern produzieren. Bei der Einspeisung von Basismodellen sind Datenqualität und -genauigkeit entscheidende Faktoren.11
- Verzerrung in Modellen: KI-Modelle können Verzerrungen aus den Daten übernehmen, mit denen sie trainiert wurden, was zu unfairen oder verzerrten Entscheidungen führt, insbesondere in Bereichen wie Kreditscoring oder Anlageempfehlungen.
- Um solche KI-Verzerrungen zu erkennen, können Unternehmen eine verantwortungsvolle KI-Plattform einführen.
- Eingeschränkte Generalisierung: Unternehmen können sich entweder auf handelsübliche Large Language Models verlassen oder LLMs feinabstimmen für ihre Anwendungsfälle. Handelsübliche Modelle können in spezifischen, hochspezialisierten Finanzkontexten ohne ordnungsgemäße Feinabstimmung möglicherweise nicht gut funktionieren, was zu ungenauen oder irrelevanten Ergebnissen führen könnte.
- Setzen Sie LLMOps-Tools ein, um Ihre LLMs besser zu erstellen, zu testen, zu überwachen und feinabzustimmen.
- Halluzinationen: Generative KI kann ungenaue oder erfundene Informationen produzieren, was im Finanzwesen riskant ist, wo Entscheidungen auf präzisen Daten beruhen, was zu schlechter Anlageberatung oder regulatorischen Verstößen führt.
- Wenden Sie LLM-Sicherheitstools und extraktive KI an, um dieses Problem zu überwinden und die Modellgenauigkeit sicherzustellen.
- Regulierungen: Der Finanzsektor ist stark reguliert, und KI muss strenge Standards in Bezug auf Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datennutzung einhalten, was Herausforderungen bei der Sicherstellung der Konformität mit sich entwickelnden rechtlichen Rahmenbedingungen mit sich bringt.
- Setzen Sie KI-Governance-Tools ein und erstellen Sie ein KI-Inventar, um die KI-Compliance sicherzustellen.
- Datensicherheit: Finanzdaten sind sensibel, und sicherzustellen, dass KI-Systeme sie sicher behandeln und Verstöße oder Missbrauch verhindern, ist entscheidend, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und regulatorische Strafen zu vermeiden.12
Entdecken Sie 10 große LLM-Risiken und ihre Auswirkungen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenAusgaben für generative KI & Markterwartungen
Finanzielle Simulationen und Prognosen, die mithilfe von Enterprise GenAI erstellt werden, sind vorteilhaft für den Handel, das Portfoliomanagement und die Finanzmärkte. Trotz ihrer vielen Vorteile, einschließlich Zeiteinsparungen, großer Datensätze und Rechenleistung, kann sie Fehlfunktionen aufweisen 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) ausgibt, mit einem bemerkenswerten durchschnittlichen jährlichen Wachstum 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 maschinellem Lernen arbeiten in einer Taskforce, um Anwendungen in verschiedenen Geschäftsbereichen zu finden.15
- Laut dem McKinsey Global Institute (MGI) könnte der Einsatz von GenAI in der Bankenbranche zu einer jährlichen Wertschöpfung von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar führen, was 2,8 bis 4,7 Prozent der gesamten Brancheneinnahmen entspricht. Diese Wertschöpfung würde hauptsächlich aus erhöhter Produktivität resultieren.16
Für weitere Einblicke in die Automatisierung im Finanzsektor lesen Sie unseren Artikel über Intelligente Automatisierung im Bank- und Finanzdienstleistungssektor.
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-finance}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 5. Juli 2026}
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