Finanz-KI

Geldströme wirken unsichtbar, und die enorme Datenmenge ist extrem komplex. Viele Fintech-Unternehmen, aber auch klassische Finanzdienstleister sind aktuell dazu übergangen, die neue Welle der Finanz-KI in ihre Prozesse und Entscheidungen mit einfließen zu lassen und so die Erfolgsaussichten um ein Vielfaches zu steigern. Ihre Möglichkeiten sind scheinbar grenzenlos. Beim algorithmischen Handel wird die Finanz-KI verwendet, um Handelsstrategien, die auf großen Datensätzen basieren, zu entwickeln und diese in Echtzeit umzusetzen. Im Risikomanagement und der Kreditbewertung hilft sie bei der Analyse von historischen Daten und dem Erkennen von Mustern, um Risiken zu identifizieren und zu bewerten. Banken und Finanzinstitute nutzen diese spezifische KI ebenso, um Kreditanträge zu bewerten und Kreditrisiken zu bestimmen. Ähnliche Vorteile bieten sich zudem in der Betrugsprävention und der Kundenberatung. Zudem kann die Finanz-KI dabei helfen, Portfolios zu optimieren, indem sie die besten Investitionsmöglichkeiten identifiziert und das Risiko-Rendite-Verhältnis verbessert.

Die Entwicklung einer Finanz-KI innerhalb einer KI-Agentur erfordert ein Team von Fachleuten, darunter Data Scientists, Software-Entwickler, Finanzexperten sowie Experten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Sie definieren zu Beginn der Entwicklung die Ziele und Anwendungsfälle der Finanz-KI und beginnen dann mit der Datensammlung. Dafür nutzen sie vollständige Finanzdaten aus verschiedenen Quellen wie historischen Handelsdaten oder Bilanzen. Im nächsten Schritt wählen Sie die geeigneten Algorithmen und Modelle wie lineare Regression, künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbäume oder Ensemble-Methoden und entwickeln die KI unter Berücksichtigung von Skalierbarkeit, Genauigkeit und natürlich Sicherheit. Das KI-System wird im Erfolg gründlich getestet, um sicherzustellen, dass es auch wirklich die gewünschten Ergebnisse liefert. Bei der Integration und Implementierung wird nicht nur die Finanz-KI in bestehende Systeme oder Plattformen eingefügt, sondern werden auch Mitarbeiter wie z. B. der KI-Beauftragte geschult. In der Folge muss die Leistung des KI-Agenten kontinuierlich beobachtet und gewartet werden, um sicherzustellen, dass er weiterhin effektiv arbeitet.