Der Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz wird in der Finanzbranche eine wichtige Rolle zugeschrieben. Doch bei den Anwendungsgebieten sind dieser Branche aus regulatorischen Gründen engere Grenzen gesetzt als anderen Unternehmen. Trotzdem kann man beim Blick über den Tellerrand auf die Prozesse in anderen kundenorientierten Branchen viel lernen.

In einer neuen Studie der Hochschule Luzern (HSLU) geht es um Anwendungsfälle von Gen AI (Generative Artificial Intelligence) und darum was Banken und Versicherungen von anderen Branchen im Hinblick auf die notwendigen Prozesse und Schritte beim Aufbau solcher Systeme lernen können.

Das Papier des Instituts für Finanzdienstleistungen Zug (IFZ) will aufzeigen, dass Finanzdienstleister – seien es Banken oder Versicherungen oft vor den gleichen Herausforderungen stehen wie etwa Firmen im Einzelhandel, der Gesundheitsbranche oder dem Tourismus. In der Studie wird evaluiert, inwieweit eine Übertragbarkeit dieser Anwendungsfälle auf Finanzunternehmen möglich ist.

Die Experten ordnen die verschiedenen Anwendungsfelder von Gen AI dabei auf einer Skala ein, bei der auf der einen Seite direkt Kunden bedient werden, bis hin zum Einsatz von automatisierten Prozessen, die komplett im Innern des Unternehmens ablaufen und zum Teil selbst für die Mitarbeitenden nicht sichtbar sind. Das wird als «Automatisierte Dunkelverarbeitung» bezeichnet. Dazwischen werden Anwendungen eingeordnet, die eher intern ausgerichtet sind. Sie hätten zum Ziel, die Mitarbeitenden-Zufriedenheit und die Produktivität zu unterstützen, heisst es in dem Papier weiter.

AI vor allem im Marketing nützlich

Aktuell wird der AI-Einsatz vor allem im Marketing als nützlich gesehen. In Bezug auf das Nutzen/Machbarkeitsverhältnis gebe es ein grosses Potenzial. So könne AI etwa beim Verfassen von Produktbeschreibungen seine Stärken voll ausspielen. «Das ist vor dem Hintergrund der immer komplexer werdenden Produktwelten im Anlage-Bereich und der damit verbundenen weltweit komplexer werdenden Einhaltung regulatorischer Vorschriften gut nachvollziehbar», heisst es in der Studie.

Im Marketing gebe es auch in der Finanzindustrie einen wachsenden Anspruch an Individualisierung und Personalisierung. Auch hier könne der Einsatz von AI-Anwendungen überzeugen. Das würden die Case Studies der Studie aus branchenfremden Organisationen aufzeigen.
Banken und Versicherungen seien bei der Einführung von Gen AI sehr aktiv und würden pilotieren, prüfen und testen. Das Interesse am Einsatz von Generative AI wachse mit der Erfahrung. Die Anzahl finanzbranchenspezifischer Anwendungsfälle nehme kontinuierlich zu und die Einsatzgebiete würden sich ausweiten.

Regulatorische Anforderungen setzen Grenzen

Gleichzeitig werde die Finanzbranche aber auch durch regulatorische Anforderungen gebremst. Sicherheits- und Datenschutzabklärungen oder Herausforderungen bezüglich der Infrastruktur, etwa durch On-Premise bzw. Private Cloud Installationen würden Grenzen aufzeigen.

Die Studie beschäftigt sich auch mit dem Prozess, wie AI-Systeme bei den Unternehmen eingeführt werden. Auffallend sei, dass viele Firmen durch ihre externen IT-Dienstleister auf das Thema und mögliche Einsatzbereiche aufmerksam gemacht wurden. Das Vorgehen der Unternehmen bei der Einführung von Generative AI-Anwendungen sei sehr vielfältig. Die Studie definiert dabei in Best Practice Prozessbeschreibungen Modelle, die bei der Einführung von AI-Systemen auf verschiedenen Ebenen helfen sollen.