Der strategische Wandel hin zu einer intelligenteren Zahlungsinfrastruktur
Die Bankenbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, der durch den rasanten technologischen Fortschritt und veränderte Kundenbedürfnisse vorangetrieben wird. Banken stehen unter dem Druck, alte Systeme zu modernisieren, Kosten zu senken und hochgradig personalisierte Dienstleistungen anzubieten. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) eine wichtige Rolle zu. KI spielt eine zentrale Rolle in diesem Wandel und bietet Tools für die Automatisierung von Aufgaben, verbesserte Entscheidungsfindung, sowie die Steigerung der Kundeninteraktion. So unterstützt beispielsweise die KI-basierte Assistentin Erica der Bank of America Kunden bei Aufgaben wie der Kontostandsabfrage und der Durchführung von Zahlungen, während HSBC KI zur Verbesserung der Betrugserkennung durch die Analyse von Transaktionsdaten in Echtzeit nutzt.
Im Bankensektor steht der Zahlungsverkehr jedoch vor eigenen, gravierenden Herausforderungen. Da der digitale Handel immer schneller voranschreitet und Echtzeittransaktionen zum Standard werden, haben traditionelle Zahlungssysteme – oft basierend auf jahrzehntealter Infrastruktur – Schwierigkeiten, sich anzupassen. Diese Systeme werden durch Ineffizienzen, hohe Bearbeitungskosten, eingeschränkte Skalierbarkeit und Betrugsanfälligkeit beeinträchtigt.
Laut McKinsey wird die globale Zahlungsverkehrsbranche bis 2028 voraussichtlich einen Umsatz von 3,1 Billionen US-Dollar generieren. KI erweist sich im Zahlungsverkehr als besonders transformativ, da sie langjährige Ineffizienzen beseitigt und die operative Agilität steigert. Beispiele aus der Praxis veranschaulichen, wie KI die Zahlungsströme im Bankwesen verändert, indem sie die Effizienz steigert und Innovationen fördert. Beispielsweise nutzt PayPal KI, um das Zahlungsrouting durch die Analyse mehrerer Faktoren zu optimieren und so die Transaktionskosten zu senken sowie Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. Ebenso setzt Visa KI ein, um Zahlungsdetails zu überprüfen und doppelte Transaktionen zu identifizieren, um Genauigkeit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Betrugsprävention zu gewährleisten.
Wie Banken KI einsetzen
Im Bankensektor bietet KI zahlreiche Vorteile, darunter höhere Betriebseffizienz, Kostensenkungen und personalisierte Kundenerlebnisse. Zu den wichtigsten Trends zählen:
- Chatbots und virtuelle Assistenten: Viele Banken nutzen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten, um rund um die Uhr Kundensupport zu bieten, den Personalaufwand zu reduzieren und Reaktionszeiten zu verbessern.
- Betrugserkennung: KI analysiert Transaktionsmuster, um Betrug zu erkennen und zu verhindern und so zum Schutz von Kundenkonten beizutragen.
- Personalisierte Services: Banken nutzen KI, um Finanzberatung, Produktempfehlungen und Marketing basierend auf dem Nutzerverhalten anzupassen.
- Kredit-Scoring und Risikomanagement: KI bewertet die Kreditwürdigkeit anhand verschiedener Datenquellen, verbessert die Genauigkeit der Kreditvergabe und reduziert Zahlungsausfälle.
- Prozessautomatisierung: Aufgaben wie Kreditgenehmigungen und Compliance-Prüfungen werden durch KI rationalisiert und der manuelle Aufwand minimiert.
Diese Innovationen zeigen, wie KI Banken hilft, ihre Abläufe zu modernisieren und Mehrwert für Kunden zu schaffen. Beispielsweise nutzt COiN von JPMorgan Chase KI, um Daten aus Rechtsdokumenten zu extrahieren und so den Prüfzeitraum und die Fehlerquote deutlich zu reduzieren. Ebenso unterstützt Erica, die KI-Assistentin der Bank of America, Kunden bei Aufgaben wie der Überprüfung von Kontoständen, der Durchführung von Zahlungen und der Bereitstellung von Finanzberatung, wobei stets die Kontosicherheit gewährleistet ist.
Zahlungen mit Intelligenz optimieren
Wie im Bankensektor kann KI auch Zahlungsprozesse verbessern – Fehler und Bearbeitungszeiten werden reduziert und gleichzeitig schnellere und präzisere Transaktionen ermöglicht. Beispielsweise können Algorithmen des maschinellen Lernens Transaktionsdaten analysieren, um Muster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen, bevor sie auftreten. Dieser proaktive Ansatz hilft Banken, Verzögerungen zu vermeiden und reibungslose Zahlungsprozesse zu gewährleisten. Darüber hinaus können KI-gestützte Systeme Routineaufgaben automatisieren und so Personalressourcen für strategischere Aufgaben freisetzen. Beispiele aus der Praxis, wie Banken KI zur Verbesserung ihrer Zahlungssysteme einsetzen, sind automatisierte Betrugserkennung, Echtzeit-Transaktionsüberwachung und intelligentes Zahlungsrouting.
KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Zahlungsflüssen, indem sie Effizienz, Genauigkeit und Sicherheit verbessert. Banken und Zahlungsdienstleister nutzen KI, um verschiedene Aspekte der Zahlungsabwicklung zu optimieren, darunter Validierung, Duplikatserkennung, dynamisches Routing und mehr. Dabei können alte, komplexe und starre Legacy-Systeme effektiv durch intelligente Lösungen ersetzt werden.
Hier sind einige umsetzbare KI-Anwendungsfälle, die zur Optimierung von Zahlungsflüssen beitragen können:
- Zahlungsabwicklung: KI-Algorithmen werden eingesetzt, um die Zahlungsabwicklung zu automatisieren und zu beschleunigen, wodurch der Zeitaufwand für Transaktionen reduziert und Fehler minimiert werden. KI-Algorithmen können Transaktionen beispielsweise anhand verschiedener Faktoren priorisieren, wie z. B. Zweck der Kategorie (ISO 20022), Dringlichkeit und Risikostufe. Dies umfasst die Echtzeitverarbeitung und -abwicklung von Zahlungen.
- Validierung: KI wird eingesetzt, um Zahlungsdetails zu validieren und sicherzustellen, dass Transaktionen korrekt sind und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen, beispielsweise bei der Analyse strukturierter Adressdaten aus unstrukturierten Quellen. Dies trägt dazu bei, das Risiko von Fehlern und Betrug zu reduzieren.
- Erkennung doppelter Transaktionen: KI-Systeme können doppelte Transaktionen erkennen, egal ob es sich um eingehende oder ausgehende Zahlungen handelt, die von verschiedenen internen Präsentatoren ausgelöst werden. Dazu analysieren sie Muster und identifizieren Anomalien. Dies reduziert manuelle Eingriffe und Ressourcenbindung, verhindert doppelte Zahlungen und gewährleistet eine korrekte Transaktionsverarbeitung.
- Dynamisches Routing: KI kann das Routing von Zahlungen optimieren, indem sie den effizientesten Weg basierend auf verschiedenen Faktoren und SLAs aus Korrespondenzbankvereinbarungen wie Kosten, Volumen, Wert, Betragsschwelle, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit wählt. Dies trägt dazu bei, Transaktionskosten zu senken und die Gesamteffizienz von Zahlungsnetzwerken zu verbessern.
- Abgleich: KI kann Abstimmungsprozesse automatisieren und Transaktionen mit den entsprechenden Datensätzen abgleichen, um deren Genauigkeit zu gewährleisten. Diese Verbesserungen führen zu einer Reduzierung von Kontowertberichtigungen und somit zu einem effizienteren und zuverlässigeren Zahlungssystem.
- End-of-Day-Verarbeitung: Beim Geschäftsabschluss kann KI eingesetzt werden, um Abhängigkeiten zwischen verschiedenen aufeinanderfolgenden Aufgaben zu verwalten und zu koordinieren und so Verzögerungen, Fehler oder den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu vermeiden.
- Zahlungsbuchungen: Buchungen gehören zu den komplexesten Schritten in der Zahlungswertschöpfungskette. Sie beinhalten zahlreiche Variablen – wie Kategoriezweck, Produktcode, Kundencode und Kanal – und deren Kombinationen bestimmen, wie und wie viele Transaktionen gebucht werden sollen. Aufgrund der Vielzahl möglicher Kombinationen sind viele davon nicht im System eingerichtet, was häufig manuelle Arbeit erfordert. Eine KI-Lösung könnte Buchungsszenarien intelligent identifizieren und abbilden, die Einrichtung automatisieren und eine präzise Verarbeitung gewährleisten – so können sich Teams auf wichtigere Aufgaben konzentrieren.
- Überwachung von Zahlungsaufträgen: Aufgrund ihrer Komplexität umfasst die Zahlungsabwicklung viele Programmaufträge, die entweder unabhängig oder mit Abhängigkeiten zu bestimmten Zeiten ausgeführt werden – sei es in Echtzeit oder als terminierte Batch-Aufgaben. Daher ist die Überwachung aller Aufträge unerlässlich. In der Praxis werden jedoch nicht alle Aufträge verfolgt, da sie manuell in Überwachungstools konfiguriert werden müssen, was zeitaufwändig sein kann. Eine KI-Lösung kann dieses Problem lösen, indem sie alle Prozesse intelligent scannt und in einem Überwachungstool abbildet. So wird eine vollständige Abdeckung und zeitnahe Warnmeldungen gewährleistet.
- Zahlungsausnahmen: KI kann präventiv Transaktionen reduzieren, die aufgrund Ausnahmefällen in entsprechenden Warteschlangen bei der Zahlungsabwicklung landen, indem sie unvollständige Daten, wie beispielsweise fehlende IBANs bei grenzüberschreitenden Zahlungen in den SEPA-Raum, berücksichtigt. Wipros AI Genie nutzt Entity-Resolution- und Vorhersagetechniken, um Kontometadaten zu analysieren, Muster zu erkennen und konforme IBANs zu synthetisieren. Diese angereicherten Daten werden in Zahlungsnachrichten eingefügt, wodurch die Schemaintegrität gewahrt und Ausnahmewarteschlangen vermieden werden.
- Monetarisierung von Investitionen: KI unterstützt Banken bei der Erschließung neuer Einnahmequellen, indem sie Zahlungsdaten in Kreditinformationen umwandelt. Durch die Analyse von Kreditoren- und Debitorenflüssen bewertet KI den Cashflow und identifiziert Finanzierungsbedarf. Dies ermöglicht personalisierte Betriebsmittelkredite in Echtzeit, senkt das Underwriting-Risiko und integriert die Kreditvergabe in digitale Kanäle. Transaktionsdaten werden so zu monetarisierbaren Vermögenswerten und verbessern die Kundenbindung.
Viele dieser KI-Anwendungen – wie Duplikaterkennung, Validierung und Zahlungsrouting – sind branchenweit bereits weit verbreitet. Andere, wie die Zahlungsabwicklung und die Monetarisierung von Investitionen, befinden sich noch im Entwicklungsstadium, weisen aber vielversprechendes Wachstumspotenzial auf. Diese Praxisbeispiele zeigen, wie Banken KI nutzen können, um Zahlungsprozesse zu transformieren und Innovation und Effizienz zu fördern. PayPal beispielsweise nutzt KI, um das Zahlungsrouting zu optimieren und Transaktionskosten zu senken. Die Algorithmen analysieren verschiedene Faktoren, um den besten Zahlungsweg zu ermitteln und Transaktionen schneller und zuverlässiger zu machen. Auch Visa setzt auf KI, um Zahlungsdetails zu überprüfen und doppelte Transaktionen zu erkennen. Dies trägt zur Genauigkeit und Einhaltung von Vorschriften bei und reduziert so Fehler- und Betrugsrisiken.
Neue Wertschöpfung im Zahlungsverkehr durch KI
KI kann Innovationen bei Zahlungslösungen wie mobilen Zahlungen, digitalen Geldbörsen und Blockchain-Technologie vorantreiben. So kann sie Banken beispielsweise dabei unterstützen, ihre Zahlungsdienste durch die Erschließung neuer Einnahmequellen zu monetarisieren. Durch die Analyse von Transaktionsdaten kann KI Cross- und Upselling-Möglichkeiten aufdecken und Banken so gezielte Werbeaktionen und personalisierte Angebote unterbreiten.
Aus Sicht von Privatkunden wäre ein personalisiertes Zahlungserlebnis bahnbrechend. KI könnte Ausgabegewohnheiten analysieren, um unnötige (oder bessere) Abonnements, Zahlungspläne und maßgeschneiderte Rabatte in Verbindung mit Treueprogrammen zu empfehlen. Darüber hinaus könnten fortschrittliche Algorithmen für Vielreisende den Währungsumtausch verbessern, Transaktionsgebühren durch A2A-Zahlungen (wo immer möglich) senken und Zusatzleistungen wie spezielle Reiseversicherungen, Mietwagen oder Spesenmanagement anbieten.
Im Dienstleistungsbereich sind Kunden ein zentraler Bereich, in dem KI einen großen Einfluss haben kann. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können Routinefragen beantworten, personalisierte Empfehlungen geben und Probleme schnell und effizient lösen, insbesondere auf Reisen. Dies steigert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern entlastet auch die Mitarbeiter. Beispielsweise hat ING einen Gen-AI-Chatbot entwickelt, der Kunden auf sichere Weise personalisierte Antworten in Echtzeit liefert. Dieser Chatbot verbessert die Kundeninteraktion, indem er sofortigen Support und maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf individuellen Bedürfnissen bietet.
Erfolge in der Praxis mit KI im Zahlungsverkehr
Wipro unterstützte eine große US-Bank bei der Einführung einer auf maschinellem Lernen basierenden Anomalieerkennung für Transaktionsdaten. Die Lösung half dabei, neue Transaktionsmuster, Datenanomalien und potenziell verdächtige Verbindungen zu identifizieren, was zu einer verbesserten Finanzdatenverarbeitung und betrieblichen Effizienz führte.
Ein weiterer Anwendungsfall betrifft die Digitalisierung und Automatisierung unstrukturierter Bargeldauszahlungen und elektronischer Überweisungen. Die Machine-Learning-Lösung von Wipro nutzte optische Zeichenerkennung (OCR) zur Digitalisierung von Zahlungsanweisungen und setzte mehrere überwachte ML-Modelle ein, um wichtige Datenelemente zu extrahieren und zu klassifizieren. Das Team untersuchte außerdem alternative Modellarchitekturen, darunter Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), um die Leistung zu verbessern.
Die Zukunft des Zahlungsverkehrs mit KI
Der Übergang zu einer intelligenteren Zahlungsinfrastruktur stellt einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung des Bankwesens dar. Mit dem Fortschritt der KI, der Effizienz, Genauigkeit und Personalisierung neu definiert, sind Finanzinstitute bestens aufgestellt, ihr transformatives Potenzial zu nutzen. KI verwandelt Zahlungen von einem reinen Backend-Prozess in einen strategischen Vorteil, indem sie Abläufe rationalisiert, die Betrugserkennung verbessert, dynamisches Zahlungsrouting ermöglicht und personalisierte Kundenerlebnisse bietet.
Durch die Umstellung von Altsystemen auf intelligente Lösungen erschließen Banken neue Werte, steigern die Betriebseffizienz und bieten ihren Kunden erstklassige Dienstleistungen.
Ob Ihre Bank oder Ihr Finanzinstitut die Transformation im Zahlungsverkehr bereits begonnen hat oder noch Altsysteme nutzt – Wipro unterstützt Sie bei der Integration von KI in Ihre bestehende Zahlungsumgebung. Diese Methode bietet sofortigen Mehrwert und bereitet Sie gleichzeitig auf zukünftige Infrastrukturaktualisierungen vor.
