Kognitive Systeme zur effektiven Nutzung von Daten KI nimmt Finanzdienstleistungen die Komplexität

In den nächsten zehn Jahren wird Cognitive Computing allgegenwärtig sein, und das sowohl aus der Perspektive der Kunden als auch der Unternehmen. Die meisten Unternehmen werden über kognitive Systeme verfügen, die Befunde, Ratschläge und Empfehlungen für interne und externe Entscheidungsunterstützung liefern und Handlungen ausführen, die denen von Kunden oder Unternehmen ähneln. Speziell für Finanzdienstleister sind Systeme und Anwendungen mit kognitiven Fähigkeiten wohl der einzige Weg, die heutigen Datenarchitekturen im Unternehmen effektiv zu nutzen. Zahlreiche aktuelle Geschäftsmodelle werden dadurch hinweggefegt („Disruption”). Wie sollten Finanzdienstleister darauf reagieren und wie sieht die Zukunft der Branche aus?

Finanzdienstleister sehen sich derzeit an vielen Fronten mit dramatischen Veränderungen konfrontiert: Die Kundenerwartungen sind gestiegen, ebenso die Anforderungen der Regulierungsbehörden. Hinzu kommt, dass die Flut tagesaktueller, geschäftlicher Informationen mittlerweile eher Tsunami-Ausmaße angenommen hat. Unter diesem Druck haben sie sich für viel Geld in die Nutzung von Enterprise-Daten und -prozessen eingekauft, um neue Geschäftsmodelle und Angebote zu entwickeln. Im Bereich der Infrastruktur arbeiten sie daran, strukturierte und unstrukturierte Daten in sicheren Umgebungen zusammenzuziehen und dadurch neue Fähigkeiten zu erlangen.

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Aber die Plattformen und Anwendungen, um diese Fähigkeiten auch intelligent zu nutzen, sind noch nicht ausgereift. Bis es soweit ist, wird der gestiegene Profitdruck dafür sorgen, dass sich Banken bei der Neubesetzung von Stellen zurückhalten. Davon abgesehen wären die benötigten Mitarbeiter – vor allem Data-Scientists und Analysten – gerade ohnehin nur schwer zu bekommen. Aus diesem Grund benötigt das bestehende Personal jetzt Unterstützung durch intelligente und autonome Systeme, die Daten „vorverdauen”, sie verstehen, Schlüsse daraus ziehen und auf dieser Basis bei Entscheidungen assistieren: Kognitive Lösungen.

Futter für die KI: Daten, mehr Daten, noch mehr Daten

Finanzdienstleister befassen sich seit mehr als 30 Jahren kontinuierlich mit Automatisierung und Innovation. Damals war noch der Mainframe die vorherrschende Plattform, heute geht es um Big Data, soziale Netze, mobile Anwendungen und Cloud Computing. Kognitive Systeme sind dabei ein Katalysator für Innovationen. Sie kommen im Risikomanagement, bei der Vermögensverwaltung und Finanzberatung, Analyse von Kreditrisiken, Verarbeitung von Versicherungsansprüchen, beim Customer Churn Management, der Betrugserkennung und weiteren Anwendungen zum Einsatz. Heute gibt es einen zunehmenden Wettbewerb im Finanzsektor, Kunden innovative und personalisierte Dienstleistungen auf Basis individueller Personenprofile anzubieten.

Die Kunden sind viel technikaffiner als vorige Generationen und das gilt insbesondere für Finanzservices. Sie verlangen mehr Transparenz in der Beziehung zu ihrem Finanzdienstleister und wollen sicher sein, dass sie den besten Service und Mehrwert erhalten. Gleichzeitig macht die Breite und Tiefe der verfügbaren Angebote finanzielle Entscheidungen heute erheblich schwieriger. Kunden brauchen dabei Hilfestellung und Unterstützung. Auch das wird die Nachfrage nach kognitiven Lösungen deutlich anschieben, die Hilfe bei der Suche und Entscheidungsfindung anbieten und Kunden beim Erreichen ihrer finanziellen Ziele unterstützen. Wenn diese Systeme individuelle Anforderungen und Aufträge verstehen, werden sie Chancen, Risiken und Anlässe erkennen, die Anwender nicht vorhergesehen haben, die aber beträchtliche Auswirkungen auf sie haben.

Die Grundlage automatisierter und personalisierter Services wie Empfehlungsmaschinen, automatische Berater und kundenspezifische Benachrichtigungen sind Künstliche Intelligenzen (KI) und kognitive Systeme. KI-Techniken wie maschinelles Lernen mit neuronalen Netzen, nutzen enorme Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten oder Deep Learning für natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) und -analyse. Kognitive Systeme verstehen Fragen und Anweisungen, sie können Hypothesen aufstellen und mögliche Antworten auf Basis verfügbarer Erkenntnisse geben. In ihnen kommen die aktuellen KI-Techniken zusammen. Durch die Aufnahme enormer Mengen an Informationen werden sie trainiert, passen vorherige Antworten an und lernen daraus. Die Benutzerschnittstelle und -erfahrung für diese kognitiven Systeme wird dabei unglaublich wichtig, sei es natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung oder die Einbeziehung sozialer Feeds.

Kognitive Lösungen werden zum Standard

Kognitives Computing bringt wirtschaftliche, operative und technische Vorteile mit sich und untermauert damit digitale Strategien in der Finanzbranche. Venture-Capital-Firmen investieren Milliarden von Dollar in Automatisierungsmethoden und Bereiche, die bisher Wissensarbeitern („Knowledge Workers”) wie Business- und Sicherheitsanalysten, Vertriebsprofis, Managern, Ärzten, Anwälten, Bankern und anderen vorbehalten waren. All diese Professionen haben gemeinsam, dass sie viel Zeit aufwenden, um Daten zu analysieren und zu überprüfen. Zahlreiche Unternehmen bieten Werkzeuge und Lösungen an, mit denen die Fähigkeiten der Mitarbeiter einer Organisation vermehrt und erweitert werden können. Wissen, Erfahrungsschatz und Entscheidungskompetenz der besten Arbeitskräfte werden dazu zusammengefasst und in Software gegossen. Die Analysten von IDC erwarten für solche kognitiven Lösungen über die nächsten fünf Jahre ein Wachstum von mehr als 30 Prozent pro Jahr. Letzten Endes werden sie andere Software-Klassen ablösen und im nächsten Jahrzehnt Teil der üblichen Recheninfrastruktur werden.

Ein wichtiger Faktor bei der Entstehung kognitiver Lösungen ist der Druck auf die Wissensarbeiter, die für alle Organisationen aufgrund des Wandels in Richtung wissensbasierter Berufe eine enorme Bedeutung haben. Diese Mitarbeiter stehen unter enormem Stress, weil sie mit dem Informationsfluss für ihre alltäglichen Entscheidungen Schritt halten müssen. Wissensarbeit – also zu wissen, wann, wie und warum eine Handlung stattfindet – ist für die meisten Firmen in der Finanzindustrie eine Schlüsselkomponente und kann großen Einfluss auf das Firmenergebnis haben. Eine typische Organisation mit 1000 Wissensarbeitern verschwendet laut IDC[1] pro Jahr rund 5,7 Millionen Dollar, weil Informationen zwar gesucht, aber nicht gefunden werden. 61 Prozent der Wissensarbeiter greifen regelmäßig auf vier oder mehr Systeme zu, um benötigte Informationen zu erhalten, knapp 15 Prozent greifen sogar auf elf oder mehr Systeme zu. Mehr als ein Drittel der Arbeitszeit (36 Prozent) wird damit verbracht, Informationen auf mehreren Systemen zu suchen und sie zu konsolidieren.

Das Potential ist also riesig – und der Einstieg in die Technologie ist mit aktuellen Plattformen wie Wipro Holmes für jedes Finanzunternehmen machbar. Im Kampf um den Bank- und Versicherungskunden wird der intelligente Einsatz kognitiver Systeme bereits in sehr naher Zukunft den Unterschied ausmachen. Die Kundenansprüche an personalisierte und individualisierte Finanzdienstleistungen sind ohne solche Technologien nicht umsetzbar. Also ran an die Daten!

[1] IDC Technology Spotlight, Solving the Complexity Problem: Artificial Intelligence in Financial Services, sponsored by Wipro, January 2016

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Shailesh Dixit

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