In der sich schnell entwickelnden Welt der Finanztechnologie (Fintech) revolutionieren künstliche Intelligenz (KI) und große Sprachmodelle (LLMs) die Art und Weise, wie wir mit Finanzdaten und Investitionen interagieren. Von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zur Risikominderung bieten KI-Technologien eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten, die Fintechs nutzen können, um innovative Produkte zu entwickeln. Dieser Artikel beleuchtet die Anwendungsfälle, die Debatte zwischen Open-Source- und Closed-Source-LLMs und wie sich Fintechs strategisch als Partner für Unternehmen und Banken positionieren können.

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McKinsey analysierte das Potenzial von generativer KI im Fintech und Banking Bereich. Allein bei Banken bietet GenAI das Potenzial zwischen 200 Mrd. $ und 340 Mrd. $ an neuen Wert zu schaffen. Es ist also nicht nur für Fintechs eine große Chance, sondern auch für Banken. Aber wie können beide von den gemeinsamen Innovationen profitieren? Welche Use-Cases gibt es? Sind Closed oder Open-Source Modelle besser geeignet? Das beleuchten wir in diesem Blog Artikel.

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KI Use-Cases im Fintech Bereich

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Bain & Company analysiere GenAI Use-Cases im Finanzsektor - es sticht heraus das Finanzplanung sowie Finanzanalyse und Internal Audit eine große Möglichkeit für GenAI bieten - also dort wo es darum geht, große Anzahl an Dokumente schnell zu analysieren, aber auch effektiv.

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Es gibt unzählige Anwendungsmöglichkeiten für Fintechs, Banken und anderen Unternehmen im Finanzsektor. Schauen wir uns die wichtigsten im Überblick an:

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1. Analyse von Finanzdokumenten mit LLMs

LLMs sind hervorragend geeignet, um komplexe Dokumente zu verarbeiten und zusammenzufassen. Fintechs können diese Technologie nutzen, um Finanzberichte, Bilanzen und regulatorische Unterlagen zu analysieren. Diese Modelle können Schlüsselinformationen extrahieren, Risiken identifizieren und prägnante Zusammenfassungen für Entscheidungsträger erstellen. Zum Beispiel kann die Extraktion wichtiger Kennzahlen aus SEC-Meldungen oder das schnelle Verständnis von Kreditvereinbarungen die betriebliche Effizienz erheblich steigern. Darüber hinaus können LLMs bei Compliance-Prüfungen helfen, indem sie potenzielle regulatorische Probleme in Finanzdokumenten kennzeichnen.

2. Sentiment-Analyse

Durch die Analyse von Nachrichtenartikeln, sozialen Medien und Marktgerüchten können KI-Modelle die Markstimmung erfassen und Trends vorhersagen. Die Stimmungsanalyse ist besonders nützlich, um das Verhalten von Investoren zu verstehen und frühzeitig Signale für Marktschwankungen zu erkennen. Fintech-Plattformen können diese Technologie integrieren, um Echtzeit-Investitionsempfehlungen oder Warnungen bereitzustellen. Fortgeschrittene Tools können außerdem zwischen kurzfristigen Trends und langfristigen Marktveränderungen unterscheiden, was fundiertere Entscheidungen ermöglicht.

3. Kundensupport mit LLMs

KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können Kundenanfragen bearbeiten, Nutzer durch Finanzprodukte führen und Probleme effizient lösen. Diese Systeme sind nicht nur skalierbar, sondern sorgen auch für einen 24/7-Support, reduzieren Betriebskosten und steigern die Kundenzufriedenheit. Über einfache Interaktionen hinaus können diese Tools personalisierte Finanzberatung anbieten, was die Kundenbindung und -loyalität verbessert.

4. Betrugserkennung

KI-Modelle analysieren Transaktionsmuster, um Anomalien zu erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten. Maschinelle Lernalgorithmen lernen kontinuierlich aus historischen Daten und verbessern so die Genauigkeit bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten. Dies ist besonders wertvoll für Zahlungsplattformen, Online-Banking und E-Commerce-Dienste. Moderne Betrugserkennungssysteme können sogar Betrugsversuche vorhersagen, indem sie Vorzeichen und risikobehaftete Verhaltensweisen identifizieren.

5. Kreditrisikobewertung

KI kann Kreditnehmerdaten analysieren, einschließlich unkonventioneller Metriken wie Aktivitäten in sozialen Medien oder Zahlungshistorien aus nicht traditionellen Quellen, um die Kreditwürdigkeit zu bewerten. Dies demokratisiert den Zugang zu Krediten, insbesondere für unterversorgte Bevölkerungsgruppen. Darüber hinaus können maschinelle Lernmodelle ihre Bewertungskriterien kontinuierlich verfeinern und so eine dynamische und genaue Kreditbewertung bieten, die sich an die sich ändernden Umstände der Kreditnehmer anpasst.

6. KI-gestützte Vermögensverwaltung

KI-gesteuerte Robo-Advisors bieten personalisierte Anlagestrategien basierend auf Nutzerprofilen, Zielen und Marktbedingungen. Diese Tools machen die Vermögensverwaltung auch für Personen mit kleineren Portfolios zugänglich und fördern die finanzielle Inklusion. Durch die kontinuierliche Analyse von Marktdaten können Robo-Advisors zudem Anlagestrategien in Echtzeit anpassen und die Portfolio-Performance optimieren.

7. Steueroptimierung

KI-Algorithmen können Steuerersparnismöglichkeiten identifizieren, indem sie Finanzdaten und Anlageportfolios analysieren. Fintech-Plattformen können personalisierte Steuerstrategien anbieten, die Kunden helfen, ihre Renditen zu maximieren. KI-gestützte Steuer-Tools können sich auch in Buchhaltungssysteme integrieren, um nahtlose End-to-End-Lösungen vom Planen bis zum Einreichen der Steuererklärung bereitzustellen.

8. ESG-Datenanalyse

Investitionen in Umwelt-, Sozial- und Unternehmensführungsrichtlinien (ESG) haben stark zugenommen. KI-Modelle können große Datensätze verarbeiten, um die ESG-Leistung eines Unternehmens zu bewerten, und Fintechs so ermöglichen, Produkte anzubieten, die den Trends des nachhaltigen Investierens entsprechen. Darüber hinaus können diese Tools Transparenz schaffen, indem sie Greenwashing identifizieren und sicherstellen, dass die Kriterien authentischer ESG-Standards erfüllt werden.

9. Integration von Finanzdaten

KI vereinfacht die Integration verschiedener Finanzdatenquellen und ermöglicht Fintechs, konsolidierte Dashboards anzubieten, die einen einheitlichen Überblick über die Finanzen der Nutzer bieten. Dies verbessert die Transparenz und Entscheidungsfindung sowohl für private als auch institutionelle Kunden. Über die Integration hinaus kann KI auch umsetzbare Erkenntnisse aus diesen Daten ableiten und den Nutzern prädiktive Analysen und personalisierte Empfehlungen liefern.

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LLMs: Open-Source vs. Closed

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Bei der Auswahl eines LLMs für Fintech-Anwendungen hängt die Entscheidung zwischen Open-Source- und Closed-Source-Modellen von den spezifischen Anwendungsfällen, dem Budget und dem gewünschten Maß an Kontrolle ab.

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Open-Source-LLMs

Beispiele: GPT-3.5-turbo (via API), Falcon, LLaMA

Vorteile:

• Kostenersparnis: Open-Source-LLMs verursachen oft geringere Betriebskosten, insbesondere wenn sie auf der eigenen Infrastruktur gehostet werden.
• Anpassungsfähigkeit: Fintechs können diese Modelle auf branchenspezifische Anforderungen abstimmen, z. B. auf Finanzjargon oder Compliance-Anforderungen.
• Transparenz: Mit Zugang zur zugrunde liegenden Architektur können Teams die Modelle prüfen und verbessern, um sicherzustellen, dass sie ethischen und regulatorischen Standards entsprechen.

Herausforderungen:

• Technisches Know-how: Die Nutzung von Open-Source-LLMs erfordert ein erfahrenes Team für den Einsatz, die Wartung und die Skalierung der Modelle.
• Infrastrukturkosten: Das Hosting und der Betrieb großer Modelle kann ressourcenintensiv sein.

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Closed-Source-LLMs

Beispiele: ChatGPT (via OpenAI), Google Bard

Vorteile:

• Benutzerfreundlichkeit: Diese Modelle sind einsatzbereit und erfordern nur minimalen technischen Aufwand.
• Skalierbarkeit: Anbieter übernehmen die Infrastruktur, was eine nahtlose Skalierung und hohe Verfügbarkeit gewährleistet.
• Regelmäßige Updates: Anbieter verbessern ihre Modelle kontinuierlich und bieten modernste Funktionen an.

Herausforderungen:

• Abhängigkeit: Die Abhängigkeit von einem Anbieter kann Fintechs an ein bestimmtes Ökosystem binden.
• Datenschutz: Die Weitergabe sensibler Finanzdaten an Dritte birgt Sicherheits- und Compliance-Risiken.

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Was ist besser: Open Source oder Closed?

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Für Fintechs liegt die Entscheidung oft in der Balance zwischen Kosten, Anpassungsfähigkeit und Kontrolle. Für Startups oder kleinere Teams könnten Closed-Source-Modelle einen schnellen Einstieg bieten, während etablierte Akteure mit robusten technischen Kapazitäten Open-Source-Lösungen langfristig attraktiver finden. Hybridansätze, bei denen Open-Source-Modelle mit Closed-System-Tools für spezifische Aufgaben kombiniert werden, können eine ausgewogene Lösung bieten.

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Wie Fintechs technologische Lücken schließen können

Unternehmen und Banken haben oft mit Altsystemen und einem langsamen Innovationstempo zu kämpfen. Fintechs können als agile Technologiepartner einspringen und Folgendes anbieten:

• API-Integration: Nahtlose Verknüpfung neuer Technologien mit bestehenden Systemen zur Verbesserung von Zahlungsabwicklungen, Datenanalyse oder Kundenservice.
• Innovative Produkte: Entwicklung neuer Dienstleistungen wie KI-gestützter Kreditbewertung oder automatisierter Anlageberatung, die auf bestehende Kundenbedürfnisse abgestimmt sind.
• Effizienzsteigerung: Automatisierung von Prozessen, die bislang manuell durchgeführt wurden, z. B. Compliance-Prüfungen oder Datenanalysen.
• Schnelle Markteinführung: Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen, die schneller implementiert werden können als intern entwickelte Systeme.

Durch diese Partnerschaften können Unternehmen und Banken ihre digitale Transformation beschleunigen, während sie von der Innovationskraft der Fintechs profitieren.

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Fintechs und Banken: Kooperation statt Wettbewerb

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Während Fintechs traditionell als Herausforderer der Banken angesehen wurden, hat sich der Fokus zunehmend auf Zusammenarbeit verschoben. Banken bringen eine etablierte Kundenbasis und regulatorische Expertise mit, während Fintechs Innovationen und moderne Technologien bereitstellen.

Einige Beispiele für erfolgreiche Kooperationen:

• Gemeinsame Produkte: Partnerschaften zur Entwicklung von Co-Branding-Produkten wie Kreditkarten oder digitalen Konten.
• Datenpartnerschaften: Banken können Fintechs anonymisierte Kundendaten bereitstellen, um bessere Analysen und Empfehlungen zu ermöglichen.
• Innovationsprogramme: Banken starten Innovations-Hubs, um Fintechs als Partner zu gewinnen und deren Technologien zu skalieren.

Diese Symbiose ermöglicht es beiden Seiten, ihre jeweiligen Stärken auszuspielen und neue Marktchancen zu erschließen.

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Fazit

Die Nutzung von KI und LLMs im Fintech-Bereich hat das Potenzial, die gesamte Branche zu transformieren. Fintechs haben die Möglichkeit, nicht nur innovative Produkte zu entwickeln, sondern auch als strategische Partner für Unternehmen und Banken zu agieren. Durch die Integration moderner Technologien können Effizienzsteigerungen, bessere Kundenerlebnisse und neue Marktchancen realisiert werden. Die Zukunft liegt in der Zusammenarbeit: Fintechs und Banken, die ihre Stärken kombinieren, schaffen ein stärkeres und agileres Finanzökosystem, das den Herausforderungen der digitalen Ära gewachsen ist.