Intelligente Prozessoptimierung dank KI und maschinellem Lernen

Im Finanzbereich gibt es eine Vielzahl von standardisierten, täglich stattfindenden Transaktionen, die schnell und effizient durchgeführt werden müssen. Anstatt diese bürokratischen – und häufig wiederkehrenden und mühsamen – Aufgaben verschiedenen Teams aufzubürden, die diese nicht unbedingt gerne erledigen, ist es zielführender, sich mit künstlicher Intelligenz und Automatisierung zu behelfen. Wenn sich eine Aufgabe öfter wiederholt, gibt es in der Regel ausreichend Daten, die den Prozess genau beschreiben. Wenn die Aufgabe auch noch täglich auftritt, kann man sofort klar unterscheiden, ob eine erfolgreiche Durchführung des Prozesses oder ein Misserfolg vorliegt. Dies sind die beiden essentiellen Komponenten, die für das Antrainieren eines maschinellen Lernsystems erforderlich sind. Von Kunden-Onboarding, über P2P-Finanzierungen bis hin zur Entlastung der Mitarbeiter von Routine-Prozessen – der Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird die Finanz- und Bankenbranche nachhaltig verändern.

In einigen spezifischen Bereichen, zum Beispiel wenn es um Rechnungsstellung, Risikomanagement oder Prozessautomatisierung geht, spielt maschinelles Lernen bereits jetzt eine wichtige Rolle. Es ist schwierig, eine Bank oder einen Hedgefonds zu finden, die kein Maschinelles Lernen für die Risikobewertung und das Risikomanagement einsetzen. Insbesondere für die Rechnungsstellung gibt es verschiedene Geschäftslösungen, angefangen von kleinen "One-Functionality"-Anwendungen bis hin zu Lösungen auf Unternehmensebene. Smarte Rechnungssysteme verfügen über Funktionen zur Klassifizierung von Rechnungen, zur Extrahierung von benötigten Feldern und zur Integration von Zahlungssystemen, um individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden. Die robotergesteuerte Prozessautomatisierung wächst derzeit rasant über verschiedene Branchen hinweg, einschließlich des Finanzwesens.

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