Wachstum maximieren: Das Potenzial von KI im Zahlungsverkehr

Jack Yallop

Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) sind ein integraler Bestandteil der Bankenbranche. In Bereichen wie Risiko, Betrug und Compliance ist der Einsatz von KI bereits seit Jahren gang und gäbe und wird weiter vertieft. Der Erfolg dieser (und anderer) Initiativen und das Potenzial, weitere Vorteile zu erschließen, treiben 2024 weitere Investitionen in diesem Bereich an, wobei die generative KI auf besonderes Interesse stößt.

Der Finanztechnologieanalyst Celent hat im Auftrag von MongoDB und Icon Solutions einen Bericht erstellt, in dem untersucht wird, wie KI derzeit im Bankensektor eingesetzt wird. Außerdem werden einige der wichtigsten Anwendungsfälle für den Einsatz von KI im Zahlungsverkehr vorgestellt, um die betriebliche Flexibilität zu verbessern, Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Produktivität der Entwickler zu steigern.





Laden Sie den Celent-Bericht herunter: Nutzen Sie die Vorteile von KI im Zahlungsverkehr und erfahren Sie, wie Sie das Beste aus Ihren KI-Investitionen machen und die grenzenlosen Möglichkeiten erschließen können, die KI für die Zukunft des Zahlungsverkehrs bietet.

Freischaltung einer Reihe von Workflow- und Produktverbesserungen

KI-Technologien werden heute für eine Vielzahl unterschiedlicher Arbeitsabläufe und kundenorientierter Dienstleistungen eingesetzt, von der Prozessautomatisierung und -optimierung im Middle- und Backoffice bis hin zu Bereichen wie Risiko- und Liquiditätsmanagement in Echtzeit, Cashflow-Prognosen und Personalisierung von Dienstleistungen im Front Office. Virtuelle Assistenten und Bots sind ebenfalls ein wichtiger Bestandteil des Kundensupports geworden.

In diesem Blog stellen wir Ihnen einige der wichtigsten Ergebnisse des Celent-Berichts „Machen Sie sich die Vorteile von KI im Zahlungsverkehr zunutze“ (Harnessing the Benefits of AI in Payments) vor und erläutern, was dies für die Banken- und Zahlungsverkehrsbranche bedeutet.

Fortgeschrittene Analytik, intelligente Automatisierung und KI-Technologien stehen im Jahr 2024 ganz oben auf der Investitionsagenda

Im Laufe der Zeit haben die Banken ihre Investitionen in Projekte zur besseren und effizienteren Nutzung von Daten stetig erhöht. Dies ist zum Teil auf die Notwendigkeit zurückzuführen, auf die steigenden Erwartungen der Kunden hinsichtlich der Geschwindigkeit und Qualität digitaler Dienstleistungen zu reagieren, spiegelt aber auch ein wachsendes Verständnis für den wahren Wert von Konto- und Transaktionsdaten wider. Am wichtigsten waren jedoch die Technologien, die für die Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungsfällen und fortschrittlichen Analysen erforderlich sind.

Es ist keine Überraschung, dass Projekte, die durch Datenanalyse und KI-Technologien unterstützt werden, weltweit ganz oben auf der Agenda stehen. Investitionen in fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen sind für 33 % der Geschäftsbanken eine der wichtigsten technologischen Prioritäten, noch vor Projekten im Bereich Robotik und Automatisierung (31 % des Marktes). Künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) liegen nicht weit dahinter und wurden von 28 % der Banken als Priorität genannt.

Viele beschäftigen sich auch mit generativer KI

Während die Aufregung um genAI angesichts des offensichtlichen Potenzials verständlich ist, wurde die Diskussion in der zweiten Hälfte des Jahres 2023 nuancierter. Dies ist verständlich angesichts der Komplexität der Anwendung von Large Language Models (LLMs) auf potenziell sensible Kundendaten sowie der weitergehenden regulatorischen Bedenken hinsichtlich der Erklärbarkeit (und potenziellen Überprüfbarkeit) von LLM-Ergebnissen. Dennoch gibt es viele Bereiche, in denen genAI bereits zur Unterstützung von Beratern und Kundenbetreuern eingesetzt wird, und weitere Innovationen in Bereichen wie diesem sind zu erwarten. Laut dem Bericht evaluieren oder testen 58 % der Banken in irgendeiner Form generative KI, während weitere 23 % Projekte mit dieser Technologie auf ihrer Roadmap haben.

Neue Anwendungsfälle für KI im Zahlungsverkehr und das potenzielle Umsatzwachstum

Fehlende Entwicklerkapazitäten sind eine der größten Herausforderungen für Banken, wenn es um die Entwicklung innovativer Zahlungsprodukte geht. Die Banken sind der Meinung, dass die Produktverbesserungen, die sie in den letzten zwei Jahren aufgrund von Ressourcenknappheit nicht umsetzen konnten, zu einem Wachstum der Zahlungseingänge von 5,3 % geführt hätten. Vor diesem Hintergrund und dem revolutionären Wandel durch die Integration von KI müssen Finanzinstitute überlegen, wie sie Entwicklerressourcen freisetzen können, um das Beste aus diesen Möglichkeiten zu machen.

Die Zahlungsindustrie entwickelt sich weiter und die Integration von KI wird die Landschaft neu gestalten. Sie bietet innovative Lösungen, die Sicherheit, Effizienz und personalisierte Benutzererfahrung in den Vordergrund stellen. Die sich abzeichnenden Anwendungsfälle für KI im Zahlungsverkehr sind ein Beweis für ihr transformatives Potenzial bei der Gestaltung der Zukunft von Finanztransaktionen.

Nutzung moderner Technologien, um das Beste aus der Einführung von KI zu machen

In der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft machen ständige technologische Fortschritte und sich verändernde Kundenbedürfnisse strategische Investitionen erforderlich. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten sich Banken und Zahlungsanbieter nicht nur auf aktuelle Produktverbesserungen konzentrieren, sondern auch ihre Fähigkeiten durch die Modernisierung der Zahlungsinfrastruktur zukunftssicher machen. Bei der Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI und ML, die Daten als Grundlage benötigen, haben Unternehmen oft mit der Herausforderung zu kämpfen, diese Innovationen in Altsysteme zu integrieren, da diese unflexibel sind und sich nicht ändern lassen. So kann es beispielsweise sehr schwierig sein, eine neue Zahlungsschiene und einen neuen Kundenzugangspunkt hinzuzufügen. Aufbau einer robusten Datenarchitektur mit einer modernen Datenplattform, die es den Banken ermöglicht, den Zahlungsverkehr durch die Konsolidierung und Analyse von Daten in jedem Format in Echtzeit zu bereichern und den Kunden Mehrwertdienste und -funktionen zu bieten. Die folgenden Empfehlungen werden dazu beitragen, dass Finanzdienstleister das transformative Potenzial der generativen KI in großem Umfang nutzen können und gleichzeitig sicherstellen, dass Datenschutz- und Sicherheitsbedenken angemessen berücksichtigt werden:

  • Trainieren Sie KI-/ML-Modelle mit den genauesten und aktuellsten Daten und erfüllen Sie so den entscheidenden Bedarf an Anpassungsfähigkeit und Agilität angesichts der sich weiterentwickelnden Technologien. Durch die Vereinheitlichung der Daten von der Backend-Zahlungsabwicklung bis hin zu den Kundeninteraktionen können Banken in Echtzeit Erkenntnisse gewinnen, um eine nahtlose, vernetzte und personalisierte Customer Journey zu schaffen.

  • Zukunftssicher mit einem flexiblen Datenschema, das jede Datenstruktur, jedes Format und jede Quelle aufnehmen kann. Diese Flexibilität erleichtert die nahtlose Integration mit verschiedenen KI-/ML-Plattformen und ermöglicht es Finanzinstituten, sich an Veränderungen in der KI-Landschaft anzupassen, ohne umfangreiche Änderungen an der Infrastruktur vornehmen zu müssen.

  • Beseitigen Sie Sicherheitsbedenken mit integrierten Sicherheitskontrollen für alle Daten. Unabhängig davon, ob MongoDB in einer Kundenumgebung oder über MongoDB Atlas, einen vollständig verwalteten Cloud-Service, verwaltet wird, gewährleistet MongoDB zuverlässige Sicherheit mit Funktionen wie Authentifizierung (Single Sign-On und Multi-Faktor-Authentifizierung), rollenbasierten Zugriffskontrollen und umfassender Datenverschlüsselung. Diese Sicherheitsmaßnahmen dienen dem Schutz sensibler Finanzdaten, vermindern das Risiko eines unbefugten Zugriffs von außen und geben Unternehmen das nötige Vertrauen, um KI- und ML-Technologien zu nutzen.

  • Starten und skalieren Sie stets aktive und sichere Anwendungen, indem Sie Dienste von Drittanbietern über APIs integrieren. Das flexible Datenmodell von MongoDB und die Fähigkeit, verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten, zu verarbeiten, eignet sich hervorragend für die Orchestrierung Ihres offenen API-Ökosystems, um den Datenfluss zwischen Banken, Drittanbietern und Kunden zu ermöglichen.

Die Entwicklerdatenplattform MongoDB Atlas gibt Entwicklern leistungsstarke KI- und Analysefunktionen direkt in die Hand und bietet die Möglichkeit, Zahlungserfahrungen zu bereichern, indem sie alle Arten von Zahlungsdaten konsolidiert, aufnimmt und sofort darauf reagiert. MongoDB Atlas wurde entwickelt, um Finanzdienstleistern bei der Bewältigung von Herausforderungen im Datenbereich zu helfen. Es verfügt über ein flexibles Dokumentdatenmodell und nahtlose Funktionen zur Integration von Drittanbietern, die erforderlich sind, um zusammensetzbare Zahlungssysteme zu erstellen, die mühelos skalierbar, immer betriebsbereit, sicher und ACID-konform sind.

Seien Sie der Zeit voraus – laden Sie jetzt den Bericht von Celent herunter und erschließen Sie sich die grenzenlosen Möglichkeiten, die KI für die Zukunft des Zahlungsverkehrs bietet. Wenn Sie eine visuelle Erkundung, eine Diskussion mit Celent, Icon Solutions und MongoDB bevorzugen, registrieren Sie sich für unser kommendes Webinar, „Using AI to Unlock New Opportunities in Payments with Celent, Icon Solutions, and MongoDB“.

Wenn Sie mehr über die Erstellung von KI-gestützten Zahlungsanwendungen mit MongoDB erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf die folgenden Ressourcen: