Wie KI sinnvoll in den Bankensektor Einzug halten kann
Mit der zunehmenden Automatisierung und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) verändert sich die Arbeitswelt auch im Bankensektor grundlegend.
Die digitale Revolution hat auch vor dem Finanzsektor nicht Halt gemacht. Doch was bedeutet das für die Menschen, die in diesem Sektor arbeiten?
Werden sie durch Maschinen ersetzt oder ergänzen Mensch und Maschine einander optimal im Kampf gegen Finanzbetrug? In Zeiten digitaler Transformation haben viele Banken noch mit ineffizienten und ungenauen Systemen zu kämpfen.
Das gilt insbesondere in den Bereichen Compliance und Betrugsbekämpfung. Die meisten Institute setzen immer noch auf regelbasierte Transaktionsüberwachungssysteme zur Erkennung krimineller Aktivitäten.
Die Notwendigkeit einer Veränderung
Durch das starke Wachstum des digitalen Zahlungsverkehrs sind jedoch sowohl das Volumen als auch die Komplexität betrügerischer Aktivitäten gestiegen. Regelbasierte Systeme stossen hier schnell an ihre Grenzen.
KI ist eine bahnbrechende Kraft, welche die moderne Arbeitswelt erheblich beeinflusst. Durch Automatisierung kann sie Prozesseffizienz steigern und Genauigkeit verbessern, was zu einem schlankeren und fehlerärmeren System führt.
Trotzdem bleibt der menschliche Einfluss entscheidend im Kampf gegen Finanzkriminalität. Die Kombination aus menschlicher Expertise und künstlicher Intelligenz kann eine starke Verteidigungslinie gegen finanziellen Betrug bilden.
Die Zukunft der Compliance-Teams
Der Einsatz von KI führt zu einer erheblichen Veränderung in den Rollen von Compliance-Teams und Betrugsprüfern. Routineaufgaben können effizient durch KI abgewickelt werden, was den Ermittlern mehr Zeit für analytische und strategische Aspekte ihrer Arbeit lässt.
Sie müssen die Ergebnisse, die durch KI-Systeme generiert werden – wie Diagramme, Visualisierungen und Netzwerkgrafiken – interpretieren. Anschliessend gilt es, auf dieser Grundlage gewissenhafte Entscheidungen zu treffen.
Um erfolgreich auf datengesteuerte Systeme umzusteigen, benötigt man ein Team mit Datenkompetenz. Hier kommen Datenanalysten und Data Scientists ins Spiel: Sie können ihre Fachkenntnisse nutzen, um potenzielle Problemfelder zu identifizieren.
Durch ihren tiefgehenden Blick in die Daten liefern sie wertvolle Erkenntnisse zur Unterstützung der Experten bei der Durchführung einer umfassenden Analyse sowie fundierten Entscheidungsfindung.
