Blog
Marz 18, 2020
All
KI und Industrie 4.0

Wie Augmented Analytics und KI Finanzdienstleistungen verändern

Wie Augmented Analytics und KI Finanzdienstleistungen verändern

Hugh Simpson, Globaler Leiter für Fintech, Daten & Analyse, KI & Industrie 4.0 bei Ciklum

Finanzdienstleister benötigen detaillierte, präzise Informationen, um informierte Entscheidungen treffen und ihren Kunden nützliche Produkte anbieten zu können. Mithilfe hochwertiger Daten können finanzielle Entscheidungen fundiert, rasch und mit geringerem Risiko gefällt werden.

Die Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) wachsen rasant, denn eine steigende Zahl an Finanzdienstleistern erkennt, welchen Wert diese bieten. Auf Unternehmensebene hindern mehrere Trends Unternehmen mit neuen Möglichkeiten an der Aufgabe herkömmlicher Geschäftsmodelle. Erweiterte Nutzerinteraktion durch Empfehlungen, Umsatzwachstum durch verbesserte Konversionsraten und Kostenoptimierung durch Einsatz kognitiver Verarbeitung – dies sind nur einige Beispiele dafür, wie wirkungsvoll KI Geschäfte optimieren und Unternehmen intelligenter machen kann.

KI macht es Finanzdienstleistern möglich, weitreichende Entscheidungen effizienter und schneller zu treffen. 

Beurteilung der Kreditwürdigkeit

Die Abwägung, ob einem Unternehmen oder einer Person ein Kredit gewährt werden sollte, ist eine komplexe Finanzdienstleistung, die hochwertige Daten zum Treffen informierter Entscheidungen erfordert. Finanzdienstleister – und auch deren Kunden – sind womöglich kostspieligen Risiken ausgesetzt, wenn sie risikoreichen Kunden Lösungen anbieten, mittels externer Daten Entscheidungen über das Ausfallrisiko fällen oder Bewertungen anhand unvollständiger Daten ausrichten. 

Mit KI erhält ein Finanzdienstleister ein vollständigeres Bild der Kreditwürdigkeit und kann bessere Entscheidungen treffen. Die Nutzung beispielsweise von Transaktionsdaten und anderen Verhaltensdaten sowie neu entwickelten Klassifizierungsmodellen können sofortige, präzisere Kreditentscheidungen ermöglichen.

Im Laufe der Zeit bewirkt das sich selbst verbessernde Modell bessere Entscheidungen und reduziert zugleich die Kosten des Kundenzugangs. 

Es ist zu erwarten, dass KI Finanzdienstleister auch in weiter Zukunft noch bei Analyseaufgaben unterstützen wird. Selbst in Fällen, in denen das maschinelle Lernen nicht ausreichend robust ist, um schnelle und präzise Entscheidungen zu treffen, verfügen Deep-Learning-Klassifikatoren über die Fähigkeit, Einblicke aus Millionen verschiedenen internen Parametern zu ziehen.

Versicherungsansprüche gegenüber der Kfz-Versicherung

Die Bewertung von Versicherungsansprüchen stellt Kfz-Versicherungen vor eine anspruchsvolle und teure Aufgabe. Bevor ein Leistungsantrag bearbeitet werden kann, müssen hochqualifizierte Fachkräfte häufig eine visuelle Analyse des Fahrzeugs durchführen, um einen zusammenfassenden Bericht über die potenziellen Ansprüche zu erstellen. Dieser zeitaufwändige Vorgang gestaltet die Bewertung von Ansprüchen schwierig und teuer und kann anfällig für Ungenauigkeiten sein.

Autoversicherungen können KI zur Vereinfachung des Gutachtenverfahrens einsetzen. In einem Fall suchte ein Versicherer ein Deep-Learning-System, das die Reparaturkosten für Versicherungsansprüche präziser schätzt.

Datensätze mit Bildern zum Training der KI, die verschiedene Arten von Autoschäden darstellen, einschließlich Fotos von Autos mit verschiedenen Beleuchtungsbedingungen, würden häufige Fehler manueller Gutachten beseitigen.

In Zusammenarbeit mit NVIDIA entwickelte Ciklum ein Modell zur Erkennung und Definition von Autoteilen mithilfe einer Multilabel-Klassifizierung, welches semantische Segmentierung zur Ortung von Autoschäden und zur Aufstellung einer Reparaturkostenschätzung nutzt. Über GPU-Beschleunigung mit der NVIDIA P100 GPU-Instanz konnte die Geschwindigkeit des Modelltrainings mit demselben Budget auf das 1,67-fache gesteigert werden. 

Investmentanalyse

Eine detaillierte Datenanalyse hilft B2B-Unternehmen, neue Geschäftsgelegenheiten zu finden. Da Unternehmen oft einer wahren Flut an Kontakten und potenziellen Kunden gegenüberstehen, würde eine Lösung, die die Spreu vom Weizen trennt, die Erkennung, Recherche und das Follow-up enorm vereinfachen.

In einem Fall war zur Optimierung des Prozesses eine Plattform nötig, die sich aus einer Datenzugangsanwendung und einem Ranking-Algorithmus zusammensetzte. Zusammen aktiviert die Plattform VPs, um so innerhalb weniger Tage oder sogar Stunden sofortigen Zugang zu konsistenten, validierten Daten zu erlangen. So können Unternehmen Gelegenheiten rasch erkennen, das Potenzial beziffern und Änderungen umsetzen.

Ein Modell für maschinelles Lernen (ML) automatisierte den Beschaffungsvorgang und markierte nur die Gelegenheiten mit dem höchsten Potenzial. Ein weiteres ML-Modell konnte ähnliche Unternehmen anhand der Beschreibung ihres Geschäftsmodell erkennen, ohne dabei auf exakte Formulierungen zu achten. Durch gleichzeitige Nutzung von Daten aus sechs Millionen Unternehmen aus mehreren, heterogenen Quellen erkennt die Analyse-Plattform zudem maßgebliche Veränderungen bei zahlreichen verschiedenen Unternehmen und macht Analysten auf diese aufmerksam.

Algorithmischer Handel

Der rasch wachsende Einsatz des algorithmischen Handels hilft Finanzdienstleistern, den Ansprüchen auf schnelle Berechnung von Preisen und Portfoliorisiken gerecht zu werden. Diese Ansprüche, die durch Deep Learning ermöglicht werden, erfordern Höchstleistung in der Rechenkapazität, um Kalkulationen in rasantem Tempo ausführen zu können.

NVIDIAs Parallelrechner-Plattform CUDA und die Programmiermodelle des Unternehmens ermöglichen dank GPU-Beschleunigung verbesserte Latenz. Mithilfe von Apps, die in C++ oder Python geschrieben sind, können Berechnungen ohne Beeinträchtigung innerhalb weniger Minuten erfolgen, statt Stunden zu dauern. So erhöht sich durch Einsatz der GPUs in der Produktion die Geschwindigkeit um das bis zu 40-fache. Durch schnellere Bearbeitung dank KI und ML können Händler Entscheidungen so schnell treffen, wie die Geschäfte dies erfordern.

Künstliche Intelligenz ist finanzielle Intelligenz

Der Einsatz von KI und Augmented Analytics ermöglicht es Finanzdienstleistern, mit umfassenden Daten ihre betrieblichen Abläufe zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Aufgrund des zunehmenden Einflusses von Finanzdienstleistern ist zu erwarten, dass KI und Augmented Analytics in naher Zukunft Unternehmen entscheidend bei der Steigerung ihres Reingewinns unterstützen werden.

Auch Fortune 500-Unternehmen setzen bei der Bereitstellung leistungsstarker Daten-, Analyse- und KI-Lösungen auf Ciklum, einen führenden Anbieter digitaler Dienstleistungen. Kontaktieren Sie Ciklum noch heute, um Hilfe bei der Umsetzung einer umfassenden digitalen Transformation zu erhalten.