Nvidia-Studie untersucht KI-Prioritäten der Finanzbranche

Wann ist der KI-Einsatz im Bereich der Financial Services eigentlich gewinnbringend? Der Frage ist Nvidia in der aktuellen Studie “State of AI in Financial Services: 2023 Trends” nachgegangen. Knapp 500 Finanzdienstleistungsexperten hat das Unternehmen befragt – und vier Kernergebnisse gewonnen.

Von Banken und FinTechs bis hin zu Versicherungs- und Vermögensverwaltungsunternehmen – die Ziele sind dieselben: präziseres Risikomanagement, Effizienz steigern, Betriebskosten senken und die sogenannte Kundenerfahrung verbessern.

Hybrid Cloud ist stark im Kommen

Finanzdienstleister wollen – so Nvidia – die Ausgaben für KI-Training und -Inferenz optimieren – wohl wissend, dass sensible Daten nicht in die Cloud migriert werden können. Um dies kostengünstig zu erreichen, verlagern sie viele ihrer rechenintensiven Arbeitslasten in die Hybrid Cloud.

Die aktuelle Umfrage ergab, dass bereits fast die Hälfte der befragten Unternehmen auf die Hybrid-Cloud umsteigen, um die KI-Leistung zu optimieren und die Kosten zu senken. Jüngste Ankündigungen von Cloud-Service-Anbietern und -Plattformen würden diese Verlagerung verstärken und Datenportabilität, MLOps-Management und Software-Standardisierung über Cloud- und On-Premise-Instanzen hinweg zu einem strategischen Gebot für Kosten und Effizienz machen.

Große Sprachmodelle führen die Liste der KI-Anwendungsfälle an

Die Ergebnisse der Umfrage, die sich auf Unternehmen in Nord-, Mittel- und Südamerika sowie in Europa konzentrierte und eine Stichprobengröße von über 200 Personen umfasste, zeigen, dass die wichtigsten KI-Anwendungsfälle die Verarbeitung natürlicher Sprache und große Sprachmodelle (26 %), Empfehlungssysteme und Next-Best-Action (23 %), Portfolio-Optimierung (23 %) und Betrugserkennung (22 %) sind. Aufkommende Arbeitslasten für das Metaverse, die Generierung synthetischer Daten und virtuelle Welten waren ebenfalls weit verbreitet.

Banken, Handelsunternehmen und Hedgefonds setzen diese Technologien ein, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. So kündigte die Deutsche Bank kürzlich eine mehrjährige Innovationspartnerschaft mit Nvidia an, um KI in Finanzdienstleistungen für verschiedene Anwendungsfälle wie intelligente Avatare, Sprach-KI, Betrugserkennung und Risikomanagement einzubinden und so die Gesamtbetriebskosten um bis zu 80 % zu senken. Die Bank plane, “Nvidia Omniverse” zu nutzen, um einen virtuellen 3D-Avatar zu erstellen, der den Mitarbeitern bei der Navigation durch interne Systeme und bei der Beantwortung von personalbezogenen Fragen helfen soll.

Banken sehen Potenzial für KI zur Ertragssteigerung

Die Studie ergab auch, dass KI einen quantifizierbaren Einfluss auf Finanzinstitute hat. Fast die Hälfte der Umfrageteilnehmer gab an, dass KI dazu beitragen wird, den Jahresumsatz ihres Unternehmens um mindestens 10 % zu steigern. Mehr als ein Drittel gab an, dass KI auch dazu beitragen wird, die jährlichen Kosten um mindestens 10 % zu senken.

Fachleute aus dem Finanzdienstleistungssektor betonten, das KI bereits die Geschäftsabläufe verbessert hat – insbesondere die Verbesserung des Kundenerlebnisses (46 %), die Steigerung der betrieblichen Effizienz (35 %) und die Reduzierung der Gesamtbetriebskosten (20 %).

So helfen “Computer Vision” und natürliche Sprachverarbeitung bei der Automatisierung der Analyse von Finanzdokumenten und der Bearbeitung von Forderungen, wodurch Unternehmen Zeit, Kosten und Ressourcen sparen. KI helfe auch bei der Betrugsprävention, indem sie die Prozesse zur Bekämpfung von Geldwäsche und Kundenkenntnis verbessert, während Empfehlungsprogramme personalisierte digitale Erlebnisse für die Kunden oder Klienten eines Unternehmens schaffen.

Das größte Hindernis: Anwerbung und Bindung von KI-Talenten

Aber es gibt Herausforderungen bei der Verwirklichung von KI-Zielen im Unternehmen. Das größte Hindernis ist die Rekrutierung und Bindung von KI-Experten, ein Problem, das von 36 % der Umfrageteilnehmer genannt wurde. 28 % der Befragten gaben an, dass die Technologie zur Ermöglichung von KI-Innovationen unzureichend ist.

Unzureichende Datenmengen für das Training und die Genauigkeit von Modellen sind ein weiteres dringendes Problem, das 26 % der Finanzdienstleister anführen. Dieses Problem könnte durch den Einsatz generativer KI gelöst werden, um genaue synthetische Finanzdaten für das Training von KI-Modellen zu erzeugen.

Unterstützung für KI durch Führungskräfte auf neuem Höchststand

Trotz der Herausforderungen sieht die Zukunft für KI in FSI immer rosiger aus. Die zunehmende Zustimmung der Führungskräfte zu KI ist ein neues Thema in den Umfrageergebnissen. Etwa 64 % der Befragten gaben an, dass “mein Führungsteam KI schätzt und an sie glaubt”, verglichen mit 36 % vor einem Jahr. Darüber hinaus gaben 58 % an, dass “KI für den künftigen Erfolg meines Unternehmens wichtig ist”, gegenüber 39 % vor einem Jahr.

Die Finanzinstitute planen, die KI im Unternehmen auch in Zukunft weiter auszubauen. Dazu gehört die Aufstockung und der Ausbau der KI-Infrastruktur, einschließlich Hardware, Software und Dienstleistungen.

Die Befähigung von Data Scientists, Quants und Entwicklern bei gleichzeitiger Minimierung von Engpässen erfordert eine hochentwickelte, umfassende KI-Plattform. Führungskräfte haben den ROI des Einsatzes von KI-gestützten Anwendungen erkannt. Im Jahr 2023 werden sich diese Führungskräfte darauf konzentrieren, KI im gesamten Unternehmen zu skalieren, mehr Datenwissenschaftler einzustellen und in beschleunigte Rechentechnologie zu investieren, um die Schulung und Bereitstellung von KI-Anwendungen zu unterstützen.

Die Nvidia-Studie “State of AI in Financial Services: 2023 Trends” kann hier gegen Abgabe der Kontaktdaten heruntergeladen werden.aj