top of page
Financial District

Finance

Finanzinstitute stehen unter Druck: steigende Regulierungen, wachsende Cyberrisiken und der Bedarf an datengetriebenen Entscheidungen.
 
Erfahren Sie, wie KI Banken, Versicherungen und Vermögensverwaltern hilft, Prozesse zu automatisieren, Risiken zu reduzieren und neue Geschäftsfelder zu erschließen.

01   Herausforderungen der Branche.

Die Finanzbranche steht vor tiefgreifenden strukturellen Veränderungen. Digitalisierung, neue Regulierungen und steigende Kundenerwartungen zwingen Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister zu mehr Effizienz, Transparenz und Geschwindigkeit. Gleichzeitig erhöhen Cyberrisiken und Marktvolatilität den Druck auf Risikomanagement und Compliance. Zentrale Herausforderungen sind:

​

  • Regulatorische Komplexität: Finanzinstitute müssen laufend neue Anforderungen umsetzen – von Basel III/IV über MiFID II bis hin zu ESG-Offenlegungspflichten. Die Überwachung, Dokumentation und Berichterstattung binden enorme Ressourcen.

​

  • Betrugs- und Geldwäscheprävention: Die Zunahme digitaler Transaktionen erschwert die Erkennung betrügerischer Aktivitäten. Klassische Regel-basierte Systeme stoßen an ihre Grenzen, da sie zu viele False Positives erzeugen.

​

  • Dateninseln und Systembrüche: Kundendaten, Transaktionsdaten und Risikomodelle liegen oft in getrennten Systemen vor. Das erschwert ganzheitliche Analysen und datengetriebene Entscheidungen.

​

  • Kostendruck und Margenerosion: Sinkende Zinsmargen, steigende IT-Kosten und neue Wettbewerber (FinTechs, Neobanken) zwingen etablierte Häuser zu Effizienzsteigerungen.

​

  • Personalisierung und Kundenerwartungen: Kund:innen erwarten digitale, individualisierte Services und sofortige Reaktionszeiten – Anforderungen, die viele Institute mit ihren Legacy-Systemen kaum erfüllen können.

02  Wie KI unterstützen kann.

Künstliche Intelligenz bietet im Finanzwesen enorme Potenziale, um Prozesse zu automatisieren, Risiken besser zu managen und neue Kundenerlebnisse zu schaffen. Entscheidend ist der verantwortungsvolle, regulatorisch konforme Einsatz.

​

  • Risikomanagement und Betrugserkennung: KI-Systeme erkennen Muster in Transaktionsdaten und identifizieren Anomalien in Echtzeit. Anbieter wie Feedzai, Darktrace oder SAS Fraud Management helfen, Betrugsfälle frühzeitig zu erkennen und False Positives drastisch zu reduzieren.

​

  • Compliance und RegTech: KI kann regulatorische Anforderungen automatisch prüfen, Reports generieren und Transaktionen auf Geldwäsche- oder Sanktionsverstöße (AML/KYC) überwachen. Lösungen wie ThetaRay oder ComplyAdvantage automatisieren bereits große Teile der Compliance-Prüfung.

​

  • Kreditwürdigkeitsprüfung: Durch alternative Datenquellen und Machine-Learning-Modelle können Banken Kreditrisiken präziser einschätzen und Kredite schneller genehmigen. Plattformen wie Upstart oder Taktile nutzen KI, um Scoringprozesse datenbasiert zu optimieren.

​

  • Automatisierung interner Prozesse: Dokumentenmanagement, Reporting, Vertragsprüfung oder Audit-Vorbereitung können durch Natural Language Processing (NLP) und RPA (Robotic Process Automation) stark beschleunigt werden.

​

  • Kundenberatung und Personalisierung: Virtuelle Assistenten und Empfehlungssysteme ermöglichen personalisierte Finanzberatung. KI-basierte Tools wie Cleo oder Personetics analysieren Kundenverhalten und liefern maßgeschneiderte Spar-, Anlage- oder Kreditempfehlungen.

​

  • Portfolio-Optimierung und Marktanalyse: KI-Modelle identifizieren Trends in Echtzeit, prognostizieren Volatilität und unterstützen Trader und Analysten bei Investitionsentscheidungen. Anbieter wie Kensho oder Databricks for Finance setzen hier neue Standards.

03  Anwendungsbeispiele und Akteure.

Die Einsatzfelder von KI im Finanzsektor sind breit gefächert – von der Automatisierung operativer Prozesse bis hin zur Entscheidungsunterstützung im Investmentbereich.

​

  • Betrugserkennung: Banken nutzen KI, um Zahlungsströme in Echtzeit zu überwachen. Systeme wie Feedzai oder Featurespace erkennen verdächtige Muster und stoppen Transaktionen automatisch.

​

  • Robo-Advisory: Digitale Vermögensverwalter wie Scalable Capital, Betterment oder Wealthfront setzen auf KI, um Anlagestrategien individuell und kosteneffizient zu gestalten.

​

  • Kreditprüfung: FinTechs wie Upstart oder Tink analysieren alternative Daten (z. B. Kontoverhalten, Zahlungsverhalten), um Kreditrisiken präziser zu bewerten und Entscheidungen zu beschleunigen.

​

  • Versicherungswesen: Anbieter wie Lemonade oder Wefox setzen KI ein, um Schadensmeldungen automatisch zu prüfen, Risiken zu bewerten und Policen dynamisch anzupassen.

​

  • RegTech-Lösungen: Tools wie Ascent RegTech oder Ayasdi helfen Compliance-Teams, regulatorische Änderungen zu überwachen und Richtlinien automatisiert anzupassen.

04  Stolpersteine bei der KI-Einführung.

Trotz klarer Potenziale scheitern viele Finanzinstitute an einer nachhaltigen Integration von KI – häufig aus strukturellen und organisatorischen Gründen:

​

  • Datenqualität und -integration: Historische Daten sind oft unvollständig, inkonsistent oder liegen in Silos vor. Ohne saubere Datenbasis entstehen fehlerhafte Modelle.

​

  • Regulatorische Unsicherheit: Fehlende Klarheit über den rechtssicheren Einsatz von KI (z. B. bei automatisierten Entscheidungen nach Art. 22 DSGVO) hemmt die Implementierung.

​

  • Erklärbarkeit von Modellen: Komplexe Machine-Learning-Modelle sind oft schwer nachvollziehbar – ein Problem bei regulatorischen Prüfungen. Explainable AI (XAI) ist hier essenziell, aber technisch anspruchsvoll.

​

  • Legacy-Systeme: Veraltete Kernbanksysteme behindern die Integration moderner KI-Anwendungen. Schnittstellen, APIs und Cloud-Migration müssen strategisch vorbereitet werden.

​

  • Akzeptanz und Vertrauen: Sowohl Mitarbeitende als auch Kund:innen stehen automatisierten Entscheidungen skeptisch gegenüber. Ohne Transparenz und klare Kommunikation droht Ablehnung.

05   Wie wir Sie unterstützen.

Sefilex hilft Banken, Versicherern und Finanzdienstleistern, KI strategisch, sicher und regulatorisch konform einzusetzen – mit Fokus auf Effizienz, Compliance und Kundenzentrierung.

​

  • Strategische Analyse: Wir bewerten bestehende Prozesse und identifizieren KI-Potenziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Compliance bis Kundenservice.

​

  • Technologie- und Partnerauswahl: Wir unterstützen bei der Auswahl geeigneter Tools und Anbieter, abgestimmt auf Ihre IT-Architektur, regulatorischen Anforderungen und Geschäftsziele.

​

  • Integration und Automatisierung: Wir begleiten die Implementierung von KI-Systemen und sorgen für reibungslose Integration in bestehende Prozesse und Systeme.

​

  • Governance und Regulierung: Wir helfen, Richtlinien für den verantwortungsvollen KI-Einsatz zu etablieren – von Datenethik über Modellvalidierung bis zu Auditfähigkeit.

​

  • Schulung und Change-Management: Durch praxisorientierte Trainings und Kommunikationsstrategien fördern wir Vertrauen und Akzeptanz im gesamten Unternehmen.

​

  • Kontinuierliche Optimierung: Wir unterstützen Sie bei der Weiterentwicklung Ihrer KI-Modelle, Datenqualität und Compliance-Prozesse, um langfristig Wettbewerbsvorteile zu sichern.

bottom of page