Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche: Wie Unternehmen mit Automatisierungen und smarten Infrastrukturen ihre Wertschöpfung erhöhen

Die Finanzbranche zählt zu den datenintensivsten Sektoren und hat damit ideale Voraussetzungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Ob bei der Optimierung von Geschäftsprozessen, der Risikobewertung oder im Kundenservice: KI bietet enormes Potenzial für Effizienz, Kostenersparnis und innovative Services. Wo wird KI bereits eingesetzt und mit welchen Herausforderungen kämpfen Unternehmen? 

Obwohl sich KI in der Finanzbranche rasant verbreitet – in den Bereichen Operations und IT verzeichnete die PwC-Studie innerhalb eines Jahres Zuwächse in der KI-Nutzung von mehr als 20 Prozent – stehen viele Unternehmen vor Herausforderungen.  

Die Haupthürden: Es fehlen schlichtweg die internen Ressourcen und das technische Know-how, um KI-Lösungen strategisch zu planen und operativ umzusetzen. Besonders Versicherungsunternehmen verweisen auf die mangelhafte Qualität ihrer Daten, die es kaum möglich macht, verlässliche KI-Entscheidungen zu generieren.

Um die Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von KI greifbar zu machen, lohnt ein Blick in die Praxis. Als IT- und KI-Beratung begleiten wir Unternehmen der Finanzbranche auf dem Weg zur intelligenten Organisation. Unser Anspruch: Wir entwickeln individuelle KI-Strategien und wirksame KI-Lösungen, die echte Mehrwerte im Arbeitsalltag schaffen. Wie das konkret aussieht, zeigen die folgenden drei Kundenprojekte.

Challenge  

Unser Kunde suchte eine Lösung, um Finanzierungsanfragen effizienter zu bearbeiten. Bisher mussten im digitalen System erfasste Daten manuell mit Scans der Originaldokumente abgeglichen werden. Die Scans unterschieden sich allerdings stark in Struktur und Qualität – manche waren handschriftlich verfasst und schlecht lesbar, andere enthielten personenbezogene Daten, was im Workflow berücksichtigt werden musste. Die manuelle Prüfung war daher aufwendig und fehleranfällig. 

Lösung 

Wir entwickelten eine digitale Anwendung, die beim Kunden lokal ausgeführt wird und sichere Cloud-Komponenten nutzt, sodass sie vollständig konform mit bankenspezifischen Richtlinien ist. Mithilfe von OCR-Technologie auf Basis von fortschrittlichen Deep Learning Modellen und regelbasierten Entscheidungssystemen können Kunden relevante Inhalte jetzt automatisiert extrahieren. Die Ergebnisse werden ihnen flexibel ausgegeben, entweder als Excel-Datei oder bequem über eine Webanwendung. 

Mehrwert 

Mit unserer Lösung kann der Kunde die Prüfung nun wesentlich schneller vornehmen. So werden Anfragen von der KI nun automatisch in unkritische und prüfungsbedürftige Fälle vorkategorisiert sowie auffällige Inhalte in Dokumenten klar gekennzeichnet und verlinkt. Zusätzlich haben wir datenbasierte Auswertungen integriert: Damit können Metriken zu Genehmigungen transparent analysiert und Entscheidungsprozesse gezielt verbessert werden.

Challenge 

Mit ähnlichen Problemen hatte auch ein weiterer Kunde zu kämpfen: KI-Projekte wurden zwar fleißig gestartet, doch die jeweiligen Teams nutzten verschiedene isolierte Tools, Prozesse und Programmiersprachen. Der manuelle Aufwand und der Abstimmungsbedarf waren hoch. Kurz: Es fehlte eine Standardisierung und geschickte Automatisierung, um KI unternehmensweit zu skalieren und auf bestehenden Erfahrungen aufzubauen. 

Lösung 

Wir unterstützten den Kunden beim Aufbau einer KI-Plattform in der Cloud. Gemeinsam mit unserem Kunden entwickelten wir eine zukunftssichere KI-Plattform in der Cloud. Durch die Einführung moderner MLOps-Anwendungen automatisierten wir zentrale Workflows, standardisierten den Entwicklungsprozess und beschleunigten den Weg vom Prototyp bis zum produktiven KI-Modell. Mit wiederverwendbaren ML-Pipelines, klaren Entwicklungsrichtlinien und Enablement Sessions schufen wir die Grundlage für skalierbare und nachhaltige KI-Anwendungen im Unternehmen. 

Mehrwert 

Heute profitiert unser Kunde von deutlich beschleunigter KI-Entwicklung, unterstützt durch weitreichend automatisierte Prozesse und eine skalierbare Cloud-Infrastruktur. Alle Teams arbeiten in einheitlichen Workflows, was Qualität und Effizienz spürbar erhöht. Durch den Wissenstransfer in unseren Enablement Sessions haben wir außerdem das Fundament für nachhaltigen KI-Kompetenzaufbau im Unternehmen gelegt.

Challenge 

Unser Kunde entwickelte vielversprechende KI-Anwendungen im Fachbereich - es fehlte jedoch eine zentrale Plattform, um Vorhaben zu koordinieren, regulatorische Vorgaben einzuhalten und Wissen zu bündeln. Stattdessen entstanden Wissenssilos und eine Schatten-IT aus dezentral entwickelten Anwendungen, die nie produktiv gehen konnten. Die Folge: Der tatsächliche Nutzen blieb hinter den Erwartungen zurück, und das volle Potenzial der KI wurde intern nicht ausgeschöpft.  

Lösung 

Unser Team entwickelte eine skalierbare KI-Plattform in der Azure Cloud, eng verknüpft mit der bestehenden Datenplattform. Ziel war eine zukunftsfähige Infrastruktur für die effiziente Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen. Dafür setzten wir auf Infrastructure-as-Code, eine mehrstufige Architektur für Entwicklung, Test und Produktion sowie klar definierte Release- und Übergabeprozesse. Einheitliche Entwicklungsrichtlinien sorgen zusätzlich für Konsistenz, Wartbarkeit und eine stabile Weiterentwicklung der Plattform. 

Mehrwert 

Mit dem Go-live der Plattform  ist unser Kunde in der Lage, bei KI-Entwicklungen jetzt verlässlich Richtlinien und Vorgaben durchsetzen. Die einheitliche Datenbereitstellung und die Integration von MLOPs-Prozessen unterstützen die Skalierung und Effizienz von KI-Initiativen – und beschleunigen und fördern den produktiven KI-Einsatz unternehmensweit.

Was hemmt Ihre KI-Reise? Wo lassen Sie KI-Potenzial aktuell ungenutzt? Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie mithilfe der Technologie Mehrwert für Ihr Unternehmen skalieren.
 

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