{"id":2264,"date":"2024-07-02T17:25:50","date_gmt":"2024-07-02T15:25:50","guid":{"rendered":"https:\/\/server2go-web.de\/?p=2264"},"modified":"2024-07-02T17:25:50","modified_gmt":"2024-07-02T15:25:50","slug":"digitalisierung-im-bankwesen-wichtige-technologien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/server2go-web.de\/?p=2264","title":{"rendered":"Digitalisierung im Bankwesen: Wichtige Technologien"},"content":{"rendered":"<p>Seit mehreren Jahrzehnten durchl\u00e4uft die Banken- und Finanzbranche einen kontinuierlichen Digitalisierungsprozess, der klassische Gesch\u00e4ftsmodelle zunehmend durch technologiegest\u00fctzte Ans\u00e4tze ersetzt. Die digitale Transformation im Bankensektor nahm in den 1990er Jahren ihren Anfang mit der Einf\u00fchrung des Online-Bankings. Dies erm\u00f6glichte es den Bankkunden, durch einfache Einwahlverfahren Zugriff auf ihre Kontoinformationen zu erhalten, Kontost\u00e4nde einzusehen und ausgew\u00e4hlte Transaktionen online zu t\u00e4tigen. Im Laufe der Jahre haben Banken zunehmend auf Digitalisierung gesetzt und kontinuierlich neue digitale Dienstleistungen eingef\u00fchrt. Doch auf welche Technologien basiert das moderne Bankwesen und wie werden diese genutzt, um Kreditgesch\u00e4ft zu verbessern. Mehr dazu im folgenden Artikel.<\/p>\n<h2>Herausforderungen und Chancen digitaler Technologien im Bank- und Finanzwesen<\/h2>\n<p>Der digitalen Transformation kommt im modernen Bank- und Finanzwesen eine tragende Rolle zu. Denn es gibt kaum ein Thema, dass eine bessere Optimierung des Kerngesch\u00e4fts verspricht. Im Zuge der allgemeinen Digitalisierung in Deutschland nimmt auch das Innovationspotenzial sowohl bei den Sparkassen, als auch bei den Gro\u00dfbanken immer mehr an Fahrt auf. Genau in diesem Bereich k\u00fcndigte sich in den vergangenen Jahren ein starker Wandel an, der insbesondere durch die ver\u00e4nderten Kundenw\u00fcnsche und -anforderungen vorangetrieben wird. Um diese neuen Gegebenheiten zu erf\u00fcllen, m\u00fcssen vermehrt neue Digitalprodukte entwickelt und neue IT-Technologien implementiert werden. Doch auf der Transformation zu einem digitalen Finanzdienstleister gibt es zahlreiche H\u00fcrden und Herausforderungen zu meistern, die zum Teil hausgemacht sind.<\/p>\n<p>So ist beispielsweise die Anzahl der Manager aus dem Finanzsektor, die in Bezug auf die operativen F\u00e4higkeiten und internen Prozesse ihres Unternehmens \u00fcberzeugt sind, nicht gerade gro\u00df. \u00c4hnlich sieht es bei der digitalen Expertise aus. Dennoch gib es Finanzierter in Deutschland, die das Tempo der Digitalisierung im Finanzsektor beschleunigen und mit einer Vielzahl an innovativen Services punkten. Hierbei handelt es sich in erster Linie, um etablierte Banken wie die Santander Bank, die sich voll und ganz der Digitalisierung verschrieben haben und agile FinTech-Unternehmen, auf neue Technologien setzen und innovative Digitalprodukte anbieten, wie zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li>Robo-Advisors<\/li>\n<li>Algorithmic Finance<\/li>\n<li>digitale Geldb\u00f6rsen<\/li>\n<li>Robotic Process Automation<\/li>\n<li>Open Finance<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/www.smava.de\/kredit\/santander-bank\/\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2265\" src=\"http:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1.jpg\" alt=\"Zinsentwicklung\" width=\"2133\" height=\"2235\" srcset=\"https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1.jpg 2133w, https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1-286x300.jpg 286w, https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1-768x805.jpg 768w, https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1-977x1024.jpg 977w, https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1-1466x1536.jpg 1466w, https:\/\/server2go-web.de\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Infografik_-_Zinsentwicklung-bei-neu-vergebenen-Krediten__smava-1-1955x2048.jpg 1955w\" sizes=\"auto, (max-width: 2133px) 100vw, 2133px\" \/><\/a><\/p>\n<h2>K\u00fcnstliche Intelligenz im Kreditwesen<\/h2>\n<p>Aktuelle Umfragen und Trendanalyse zeigen, dass <a href=\"https:\/\/server2go-web.de\/?p=1649\">k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (Artificial Intelligence, engl.) so fast in jeder Branche und in jedem Gesch\u00e4ftsbereich Einzug h\u00e4lt. Beim Einsatz dieser Technologien stehen in erster Linie die \u00f6konomische Bedeutung und die Automatisierung ganzer Gesch\u00e4ftsprozesse und die damit effizientere Sachbearbeitung im Vordergrund. Diese Entscheidungen basierten auf der Tatsache, dass moderne KI-Systeme in der Lage sind, komplizierte Aufgaben zu beschleunigen und teils vollst\u00e4ndig zu automatisieren sowie verborgene Muster in strukturierte Daten zu erkennen und den Kreditprozess zu beschleunigen. So wird diese innovative Technologie in Bank- und Kreditwesen in verschiedenen Formen eingesetzt, wie zum Beispiel Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) oder Natural Language Processing (NLP), um eine pr\u00e4zisere Bonit\u00e4tspr\u00fcfung zu erm\u00f6glichen und zu einer Verbesserung der Kreditbewertung beizutragen. Im Folgenden stellen wir zwei L\u00f6sungsans\u00e4tze im Detail vor, die bereits heute in vielen Kreditinstituten zum Einsatz kommen, um die Dokumentenauswertung zu automatisieren und die Kreditw\u00fcrdigkeit von Antragstellern zu pr\u00fcfen:<\/p>\n<h3>1. Natural Language Processing im Einsatz bei der Dokumentenauswertung<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.oracle.com\/ph\/artificial-intelligence\/what-is-natural-language-processing\/\">NLP<\/a> wird im Kreditprozess verwendet, um Informationen aus schriftlichen Dokumenten zu extrahieren, zu verstehen und zu analysieren. Diese fortschrittliche <a href=\"https:\/\/server2go-web.de\/die-kraft-hinter-der-intelligenz-ki-und-rechenleistung\/\">KI-Technologie<\/a> optimiert den Kreditprozess, indem sie die Auswertung von Unterlagen unterst\u00fctzt, die Kunden im Rahmen eines Kreditantrags oder zur Erf\u00fcllung von Auszahlungsvoraussetzungen einreichen. Um den Prozess noch genauer zu gestaltet, werden auch externe Dokumente, wie Kreditvertr\u00e4ge von Kanzleien oder Konsortialf\u00fchrern in den Prozess eingebunden und analysiert. Ein NLP-Modell kann beispielsweise erkennen, welche Informationen oder Unterlagen von einem Kunden f\u00fcr die Kreditentscheidung noch fehlen und diesen automatisch dar\u00fcber in Kenntnis setzen.<\/p>\n<h3>2. Machine Learning bei der Pr\u00fcfung der Kreditw\u00fcrdigkeit<\/h3>\n<p>Machine Learning umfasst die Nutzung von Algorithmen und statistischen Modellen, die KI-Systemen erm\u00f6glichen, aus Daten zu lernen und Muster oder Trends zu erkennen, ohne daf\u00fcr explizit programmiert zu sein. Hierf\u00fcr ben\u00f6tigen Machine Learning-Algorithmen allerdings gro\u00dfe Mengen an relevanten Daten, die gl\u00fccklicherweise im Bankwesen in diversen Formen vorhanden sind. In der Bonit\u00e4tspr\u00fcfung k\u00f6nnen diese Daten historische Kreditverl\u00e4ufe, Transaktionen, Einkommensinformationen und andere relevante Pr\u00fcfungsdaten umfassen. Die Datenmengen werden gesammelt, bereinigt und in ein f\u00fcr die Analyse geeignetes Format gebracht. Anhand dieser Datenmodelle k\u00f6nnen bei der Bonit\u00e4tspr\u00fcfung spezifische Merkmale (Features, engl.) implementiert werden, die aus den vorhandenen Datenmengen extrahiert und werden und sich als relevante Indikatoren f\u00fcr die Kreditw\u00fcrdigkeit von Antragstellern nutzen lassen.<\/p>\n<h2>Big Data im Bank- und Finanzwesen<\/h2>\n<p>Daten spielen mittlerweile in jeder Industrie eine bedeutende Rolle und das ist auch im Bank- und Finanzwesen nicht anders. Finanzdienstleister verf\u00fcgen \u00fcber enorme Datenbest\u00e4nde, die teils nicht richtig genutzt werden. Es wird erwartet, dass die Datenmengen im Laufe der Jahre stark wachsen werden, wobei die richtige Nutzung der vorhandenen Datenbest\u00e4nde bereits heute viele Vorteile bietet. So k\u00f6nnen beispielsweise Banken \u00fcber vorhandene Kundenkontakte vieles in Erfahrung bringen, wie zum Beispiel:<\/p>\n<ul>\n<li>Zeitreihenanalyse erstellen<\/li>\n<li>bestimmte Korrelationen ausfindig machen<\/li>\n<li>Trends fr\u00fchzeitig identifizieren<\/li>\n<\/ul>\n<p>Anhand der gewonnenen Erkenntnisse k\u00f6nnen neue Services und Produkte schrittweise eingef\u00fchrt werden, da ein besseres Verst\u00e4ndnis der Kundenw\u00fcnsche die Implementierung passender Dienste erm\u00f6glicht. Neben dem Kundenerlebnis k\u00f6nnen durch die Analyse von Big Data auch interne Prozesse optimiert und bei Bedarf schnell und unkompliziert angepasst werden, wie etwa unprofitable Geldautomaten oder wenig genutzte Dienstleistungen.<\/p>\n<h2>Automatisierung von Prozessen mittels Robotic Process Automation (RPA)<\/h2>\n<p>Das Tagesgesch\u00e4ft im Bank- und Finanzwesen zeichnet sich zu einem gro\u00dfen Teil durch zahlreiche standardisierte Prozesse aus. Bei der Verarbeitung der umfangreichen Datenbest\u00e4nde k\u00f6nnen sogenannte Software-Roboter bzw. KI-Agenten eingesetzt werden. Diese innovative Technologie kommt heute schon bei vielen Banken zum Einsatz, um diverse Gesch\u00e4ftsprozesse zu optimieren und zu beschleunigen. Die Vorteile dieser Systeme spiegeln sich in erster Linie in der Reduktion von Kosten und der geringen Fehlerquote wider. Dar\u00fcber hinaus wird der menschliche Arbeitsaufwand stark reduziert, sodass frei gewordene Kapazit\u00e4ten f\u00fcr neue Aufgaben und Projekte eingesetzt werden k\u00f6nnen. RPA-Systeme werden beispielsweise immer \u00f6fter im Kundendienst eingesetzt, um Kundenanfragen innerhalb k\u00fcrzester Zeit zu bearbeiten. Dabei k\u00f6nnen nicht nur Standardanfragen schnell und unkompliziert bearbeitet werden, sondern auch komplexere Kundenanliegen k\u00f6nnen aussortiert und automatisch an einen Supportmitarbeiter weitergeleitet werden.<\/p>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Die Digitalisierung im Bankensektor startete mit grundlegenden digitalen Finanzdienstleistungen und hat sich schrittweise auf eine Vielzahl innovativer Technologien und Produkte ausgedehnt. Banken haben sich erfolgreich den dynamischen Anforderungen der Kunden und dem intensiven Wettbewerb angepasst, indem sie ihre digitalen Services und Zugangskan\u00e4le erweiterten. Dies hat zu einem gesteigerten Komfort und einem personalisierten Kundenerlebnis gef\u00fchrt. Mit dem kontinuierlichen technologischen Wandel werden auch die Herausforderungen der digitalen Transformation zunehmen. Aus diesem Grund ist es f\u00fcr Dienstleister im Bank- und Finanzwesen besonders wichtig, technologische Trends stets im Auge zu behalten und flexibel auf \u00c4nderungen und die Einf\u00fchrung neuer Services zu agieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div class=\"mh-excerpt\"><p>Seit mehreren Jahrzehnten durchl\u00e4uft die Banken- und Finanzbranche einen kontinuierlichen Digitalisierungsprozess, der klassische Gesch\u00e4ftsmodelle zunehmend durch technologiegest\u00fctzte Ans\u00e4tze ersetzt. 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