KI im Finanzsektor
Die TREND-REPORT-Redaktion sprach anlässlich der neuen Kooperation zwischen Squirro und Thomson Reuters mit Dr. Dorian Selz, CEO, über die Möglichkeiten von KI im Kontext des Finanzsektors.
Herr Dr. Selz wie kann KI bei Finanzdienstleistern helfen?
Finanzdienstleister stehen zunehmend unter Wettbewerbsdruck. Gleichzeitig schöpfen besagte Finanzdienstleister das Potenzial unstrukturierter Daten vielfach noch unzureichend aus. Schätzungen zufolge sind 85 Prozent aller Unternehmensdaten unstrukturiert. Zu solchen unstrukturierten Daten gehören etwa E-Mails, Call-Center-Protokolle, Social-Media-Beiträge. Sie werden in der Regel nicht verwendet, enthalten allerdings wichtige Informationen. Der Grund für die Nichtnutzung ist, dass die meisten dieser Daten mit herkömmlichen Analyse-Instrumenten schlecht aufbereitet werden können. Die technologische Basis für den Zugriff auf unstrukturierte Daten ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Einige Finanzdienstleister setzen bereits auf KI und Maschinelles Lernen im Umfeld der strukturierten Daten, der nächste Schritt muss der Einsatz im Bereich der unstrukturierten Daten sein.
Zu den möglichen Anwendungsszenarien, in denen greifbare Ergebnisse erzielt werden, zählen:
- 360-Grad-Sicht: Leistungsstarke KI-Plattformen analysieren strukturierte und unstrukturierte interne und externe Daten aus unterschiedlichen Quellen und ermöglichen eine vollständige 360-Grad-Sicht auf jeden einzelnen Kunden.
- Lead-Generierung: Ein vielversprechendes Einsatzgebiet für KI-Plattformen ist die Lead-Generierung. Dabei werden Wettbewerber und Märkte detailliert analysiert und Möglichkeiten für eine effizientere und zielgenauere Ansprache von Interessenten aufgezeigt.
- Produktvorschläge: Erweiterte Intelligenz identifiziert nicht nur die Katalysatoren, die den Kontakt mit einem Interessenten anregen könnten, sondern gibt auch Empfehlungen für die beste Vorgehensweise und das passende Produkt.
Dr. Dorian Selz, CEO von Squirro
KI funktioniert aber nur, wenn alle Daten (auch unstrukturierte) zusammengeführt werden. Welche Perspektiven bietet in diesem Zusammenhang Ihre Partnerschaft mit Thomson Reuters?
Thomson Reuters bietet die wohl umfassendste Datenbank mit Finanzdaten. Ein schier unerschöpflicher Schatz. Zum Beispiel verfügt Thomson Reuters über sämtliche Earnings Reports aller gelisteten Firmen. In der Regel werden diese Reports von niemandem wirklich gelesen und auf Geschäftschancen abgeklopft. Mittels Squirro lassen sich nun genau diese Reports maschinell auswerten. So können wir sehr zielgenau sagen welche Unternehmung in naher Zukunft an den Kapitalmarkt gehen wird, um zum Bespiel eine Obligation aufzunehmen.
Könnten Sie uns das vielleicht an einem (fiktiven) Beispiel erläutern?
Thomson Reuters Daten können heute entweder über die Thomson-Reuters-Plattformen Eikon oder Elektron bezogen werden. Vielfach haben aber Finanzdienstleister in den letzten Jahren begonnen, konsequent CRM-Systeme einzuführen. Viele Mitarbeiter haben nun die aktuellen Daten zu einem Firmenkunden nicht mehr in ihrem CRM, sondern müssen zwischen verschiedenen Bildschirmen wechseln, was mühsam und zeitaufwendig ist. Die gemeinsame erste Lösung – Company Snapshot by Thomson Reuters – löst dies elegant: Im Kontext jedes Kontaktes im CRM finden sich automatisch und direkt im CRM angezeigt alle Hintergrundinformationen. Man weiß jederzeit Bescheid. Gemeinsam bieten wir unseren Kunden auch KI-Apps an im Bereich Investment Banking, Institutational Asset Management, Corporate Banking und Wealth Management. Diese Apps zielen auf eine aktive Empfehlung von ‚next best actions‘ ab. Im Bereich Investment Banking sind das mögliche Deal-Opportunitäten, im Bereich Asset Management sind das Research-Empfehlungen in Funktion eines Portfolios, im Bereich Corporate Banking sind es Finanzierungsopportunitäten von Firmenkunden. Das Ziel in jedem Fall ist einfach: Mehr machen mit Daten leistet einen direkten positiven Umsatzbeitrag.
Wie kann davon der Endkunde profitieren?
KI-Lösungen wie die beschriebene, spielen eine wichtige Rolle, weil sie positive Auswirkungen auf die Geschäftsentwicklung bewirken könnten, die Big Data versprochen hat. Sie macht aus einem KI-Anwender einen Multiplikator. Damit KI erfolgreich sein kann, müssen die Empfehlungen auf die Rollen der Mitarbeiter zugeschnitten sein. Jeder Entscheider muss verstehen, wie er die von KI bereitgestellten Daten aufwerten und die Geschäftsergebnisse verbessern kann. Richtig angewandt können Mitarbeiter schnellere, zuverlässigere und wirkungsvollere Entscheidungen treffen. Wenn jeder Einzelne leistungsfähiger wird, profitiert davon auch die gesamte Organisation. Das Unternehmen kennt seine Kunden genauer, bietet einen besseren Service, kann Geschäftsprozesse optimieren und seine Wettbewerbsfähigkeit stärken.
Weitere Informationen unter:
www.squirro.com
CC BY-SA 4.0 DE
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