Künstliche Intelligenz (KI) ist in allen Branchen, insbesondere im Finanzwesen, schnell zu einem wichtigen Thema geworden. Finanzdienstleistungen und Buchhaltung generieren große Datenmengen, die erfasst, verfeinert und auf vielfältige Weise genutzt werden können.
KI ist ein Oberbegriff für mehrere fortschrittliche Technologien. Das Verständnis dieser Kernbereiche hilft Finanzfachleuten, die richtigen Tools für ihre Bedürfnisse und Herausforderungen zu finden.
In diesem Artikel werden die wichtigsten KI-Technologien und -Techniken vorgestellt, die im Finanzwesen wirklich etwas bewirken, sodass Sie feststellen können, welche für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind.
KI im Finanzwesen: Technologien und Techniken
KI-Modelle und -Techniken haben sich erheblich auf den Finanzsektor ausgewirkt und bieten ausgefeilte Tools für die Analyse von Transaktionsdaten, Stammdaten, Buchhaltungsunterlagen usw. Im Folgenden werden einige KI-Techniken vorgestellt, die in der Finanzdatenanalyse häufig eingesetzt werden:
Große Sprachmodelle (LLMs)
Fortgeschrittene KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdatensätzen trainiert wurden. LLMs zeichnen sich durch das Generieren, Zusammenfassen und Interpretieren natürlicher Sprache aus und eignen sich daher ideal für Aufgaben wie die Automatisierung von Finanzberichten, die Analyse von Verträgen, die Beantwortung von Compliance-Fragen und die Verbesserung der Kundenkommunikation. LLMs sind technisch gesehen eine Untergruppe des Deep Learning und werden oft als Teil der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) betrachtet.
Modelle des maschinellen Lernens (ML)
Dazu gehören überwachte Lernmodelle wie die Regressionsanalyse (lineare und logistische Regression) zur Vorhersage künftiger Trends auf der Grundlage vergangener Daten und nicht überwachte Lernmodelle wie das Clustering (K-Means, hierarchisches Clustering) zur Segmentierung von Daten in sinnvolle Gruppen.
Modelle für tiefes Lernen
Neuronale Netze, insbesondere Deep Neural Networks (DNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs), sind leistungsfähig bei der Erkennung komplexer Muster in Daten und eignen sich daher für die Erkennung von Betrug, die Analyse des Kundenverhaltens und prädiktive Analysen.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Zur Analyse von Finanzdokumenten, Berichten und Nachrichten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, zur Stimmungsanalyse oder zur Automatisierung von Kundenservice und Beratungsdiensten.
Entscheidungsbäume und Zufallswälder
Als überwachte ML-Modelle sind Entscheidungsbäume und Zufallswälder hilfreich für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben, wie z. B. Kreditwürdigkeitsprüfung, Risikobewertung und Kundensegmentierung.
Modelle der Zeitreihenanalyse
Modelle wie ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) werden für die Vorhersage von Finanzkennzahlen und die Analyse von zeitlichen Mustern auf den Finanzmärkten verwendet.
Verstärkungslernen
Wird im algorithmischen Handel angewandt, um Strategien zu entwickeln, die den Gewinn auf der Grundlage historischer Daten maximieren.
Modelle zur Aufdeckung von Anomalien
Die Erkennung von Anomalien ist kein Modelltyp an sich, sondern eher eine Anwendung, mit der Ausreißer oder ungewöhnliche Muster in Finanztransaktionen identifiziert werden können, die auf Betrug oder Fehler in den Daten hinweisen könnten.
Graphenbasierte Modelle
Wirksam bei der Aufdeckung komplexer Beziehungen und Netzwerke, z. B. bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten durch die Analyse von Transaktionsnetzwerken.
Erzeugung synthetischer Daten
Während LLMs mit Text umgehen, kann generative KI auch auf andere Datentypen wie die Generierung synthetischer Daten, die Modellierung von Szenarien und die Automatisierung von Berichten angewendet werden. Im Finanzwesen kann dies nützlich sein, um wirtschaftliche Szenarien für das Risikomanagement zu simulieren, synthetische, aber realistische Transaktionsdaten für das Testen von Modellen zu erzeugen und dynamische Finanzprognosen und -berichte zu erstellen.
Diese KI-Techniken können auf spezifische Finanzaufgaben zugeschnitten werden, von der Automatisierung von Buchhaltungsprozessen und der Optimierung von Finanzstrategien bis hin zur Verbesserung von Betrugserkennungsmechanismen und der Verbesserung des Kundenerlebnisses.
Die Wahl der Technologie, des Modells und der Art und Weise, wie Sie es verwenden, hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, einschließlich der spezifischen Anwendung im Finanz- und Rechnungswesen, der Datenverfügbarkeit und der gewünschten Genauigkeit der Ergebnisse.
Daten sind das wertvollste Gut bei der KI-gesteuerten Transformation von Finanzprozessen. Die Verfeinerung der aktuellen Datenverwaltungspraktiken bereitet Unternehmen auf die Einführung der nächsten Generation von Tools vor. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen der Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten, der Einrichtung einer Infrastruktur für den Austausch, der Implementierung unternehmensweiter Standards und der Priorisierung digitaler Echtzeitprozesse Priorität einräumen.
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