Künstliche Intelligenz (KI) in der Banken- und Finanzbranche

Künstliche Intelligenz wirkt sich auf zahlreiche Bereiche des internationalen Arbeitsmarktes, unter anderem auch auf den Banken- und Finanzsektor, aus. Eine der größten Ängste, die daraus resultiert, ist der Verlust von Arbeitsplätzen durch die Automatisierung. Im Banken- und Finanzwesen könnte jedoch genau das Gegenteil der Fall sein. Im folgenden Artikel lesen Sie alles über die Auswirkungen und neuen Möglichkeiten für Fachkräfte aus der Banken- und Finanzbranche, die KI mit sich bringt.

Bereiche, die mit Auswirkungen zu rechnen haben

Das Privatkundengeschäft ist mit einer der wichtigsten Bereiche der Banken- und Finanzbranche. Die Verbesserung des Kundenservices hat für Banken in einem wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld höchste Priorität. Durch die Automatisierung sollen die Kundenerfahrungen optimiert werden und mit modernsten digitalen Plattformen die Attraktivität für Kunden gesteigert werden.

Die ständige Innovation disruptiver KI-Technologien in diesem Sektor bietet neue Möglichkeiten für viele Spezialisten, die nicht unbedingt eine Karriere in diesem Bereich in Betracht gezogen hätten. Zukünftig werden immer mehr Entwickler, Analysten und Techniker im Banken- und Finanzsektor gefragt sein. Durch die stetige Weiterentwicklung automatisierter Chat-Bots, bieten sich unter anderem Berufsfelder für technische Spezialisten an, die besetzt werden müssen.

Bessere Überwachung durch Maschinelles Lernen

ML ist ebenfalls eine nützliche Technologie, wenn es beispielsweise um die Bekämpfung von Geldwäsche geht. KI verbessert viele der manuellen Elemente dieses Aufgabenbereichs. In der heutigen Welt können Banken Systeme implementieren, die durch Automatisierung von manuellen Funktionen die Effizienz verbessern können. Dieser Nutzen erweist sich besonders bei der Überwachung von Transaktionen und verdächtigen Aktivitäten als nützlich.

Genauere Prognosen durch Neuro-Linguistische-Programmierung

Auch NL-Programmierungen (NLP) haben einen tiefgreifenden Einfluss auf den Sektor. Banken und Marktforschungsunternehmen, die NLP nutzen, um in Dokumenten, Berichten, Nachrichtenartikeln und Social-Media-Posts nach Informationen zu suchen, können genauere Vorhersagen über Preise und Trends treffen. Im Wesentlichen forschen sie nach dem gleichen Ergebnis wie quantitative Analysten, nutzen aber öffentliche Informationen als Datenbasis für ihre Analyse.

Chancen und Herausforderungen für Bewerber

KI bringt für Bewerber im Banken- und Finanzsektor eine Mixtur aus Chancen und Herausforderungen mit sich. Während einige Lohnarbeitsplätze im Zuge der Automatisierung verringert werden, wird es für hochqualifizierte Fachkräfte im gesamten Banken- und Finanzspektrum zunehmende neue Möglichkeiten geben.

Banken brauchen zukünftig Systeme, die in der Lage sind, Daten zu untersuchen, hochintelligente Entscheidungen zu treffen und effektive Analysen durchzuführen. Damit das Potenzial des maschinellen Lernens umgesetzt werden kann, brauchen Banken entsprechend qualifizierte Spezialisten.

Weiterbildung von Bewerbern

Die steigende Nachfrage innerhalb der Branche nach technischen Spezialisten verlangt nach einem Netzwerk an Fachkräften, das ebenso umfangreich wie vielfältig ist. Eine der am meisten nachgefragten Positionen im Bereich des Investment Banking wird die der quantitativen Entwickler und Analysten sein. Experten müssen durch ML in der Lage sein, unter Berücksichtigung wichtiger Risikofaktoren und Marktprognosen, Vorhersagen und Untersuchungen in Bezug auf Geschäftsentscheidungen zu generieren.

Angesichts dieser immensen Nachfrage empfehlen wir von Huxley unseren Bewerber, sich stetig weiterzubilden um auf den neuesten Wissensstand zu bleiben und ihre Jobchancen im aktuellen Branchenklima zu verbessern. Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen und Data Science gelten branchenweit als wertvolle Fähigkeiten, die ein Bewerber mitbringen sollte. Je mehr Wissen sich ein Bewerber aneignet, umso höher sind seine Chancen einen passenden Job zu finden.

Kooperation von Mensch und Maschine

Der Faktor Mensch ist im Bankwesen nach wie vor von entscheidender Bedeutung, denn im Bereich rund um die Finanzen ist vieles unvorhersehbar. Wenn Systeme in der Lage sind Erkenntnisse aus Statistiken und Zahlen zu gewinnen, können diese keine externen Faktoren mehr berücksichtigen wie beispielsweise einen Börsencrash. In diesen Fällen kann nicht auf die Kompetenz eines Spezialisten verzichtet werden, da er solche externen Faktoren im Gegensatz zum System erkennt.

johannes eden

Johannes Eden, Associate Business Manager bei Huxley Hamburg, fasst das Thema rund um die künstliche Intelligenz in der Banken- und Finanzbranche noch einmal kurz und prägnant zusammen:

"Die Banken- und Finanzbranche ist im Wandel, das ist kein Geheimnis. Wo früher Tresore im Keller der Geldhäuser standen, befinden sich heute die Rechenzentren. Aus dem Geldhaus der Vergangenheit ist das IT-Unternehmen der Zukunft geworden, denn das Geld der heutigen Zeit sind die Daten. Im Jahr 2018 hat das bargedlose Bezahlen erstmals das Lieblingszahlungsmittel der Deutschen, dass Bargeld, laut Handelsforschungsinstituts EHI abgelöst. Man leiht sich im Freundeskreis kein Bargeld mehr, sondern paypalt oder bezahlt via Smartphone oder SmartWatch. Denn Daten sind einfacher, mobiler und globaler geworden. Das IT-Unternehmen Bank muss flexibel, intuitiv, digital und vor allem sicher sein. Der Generationenwechsel in Deutschland trägt zu dieser Entwicklung bei, denn die „Digital Natives“ vertrauen bei ihren Investments eher dem Algorithmus als dem erfahrenen Bankberater, denn der Faktor Mensch handelt mit Emotionen, die Maschine wertet aus."

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