Warum die Finanzindustrie dank KI nie wieder dieselbe sein wird
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In diesem Artikel wirst du folgendes lernen:
Die transformativen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf die Finanzbranche.
Wie die Bankdienstleistungen revolutioniert werden in Bezug auf personalisierte Bankdienstleistungen sowie KI die Rationalisierung von Bonitätsprüfungen beschleunigt.
Wie revolutionär die Betrugserkennung und des Risikomanagement ist.
Wie KI-gesteuerte Innovationen nicht nur die betriebliche Effizienz neu definieren, sondern auch das Kundenerlebnis auf ein noch nie dagewesenes Niveau heben wird.
In einer Ära, in der Technologie in die täglichen Abläufe einfließt, steht der Finanzsektor am Rande einer transformativen Revolution, die durch künstliche Intelligenz (KI) angetrieben wird. Diese Revolution verändert nicht nur die Landschaft, sondern definiert die Paradigmen für personalisierten Kundenservice, Kreditvergabe, Betrugs- und Risikomanagement, algorithmischen Handel und anspruchsvolles Datenmanagement grundlegend neu. Für CEOs, Top-Manager im Finanz- und Kreditsektor und anspruchsvolle Banker ist das Verständnis der Tiefe und Breite der Auswirkungen von KI nicht nur eine Option – es ist ein Muss, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.
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Die Revolution der Künstlichen Intelligenz im Finanzsektor: Ein Insiderbericht
Als erfahrener Finanzexperte und Autor habe ich die seismischen Veränderungen, die KI ausgelöst hat, aus erster Hand miterlebt. Von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Entschlüsselung komplexer Datenpuzzles ist KI der Dreh- und Angelpunkt. Sie verbessert die betriebliche Effizienz, verstärkt Sicherheitsmaßnahmen und liefert unvergleichlichen Mehrwert für Kunden. In diesem Artikel gehen wir auf die kritischen Bereiche ein, in denen KI unauslöschliche Spuren hinterlässt. Wir zeigen, dass es nicht nur um die technologische Einführung geht. Auch strategische Veränderungen sind zentral. Für Führungskräfte im Finanzsektor bietet diese Untersuchung ein umfassendes Verständnis. Sie erklärt, wie KI genutzt werden kann, nicht nur um Abläufe zu rationalisieren. Auch neue Wege der Innovation und des Wachstums in der digitalen Welt werden aufgezeigt.
Automatisierte Kundenberatung
KI-gesteuerte Robo-Advisors bieten personalisierte Anlageberatung und Portfoliomanagement zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Finanzberater.
Die automatisierte Kundenberatung durch KI-gestützte Robo-Advisors ist nicht nur ein Trend, sondern eine Revolution im Bereich der persönlichen Finanzen. Diese digitalen Wunderwerke nutzen Algorithmen und maschinelles Lernen, um personalisierte Anlageberatung und Portfolioverwaltung anzubieten. Und der Clou? Sie tun dies zu einem Bruchteil der Kosten eines traditionellen Finanzberaters.
Kosteneinsparungen, keine Ecken und Kanten. Die Kosteneinsparungen durch Robo-Advisors sind erheblich. Herkömmliche Finanzberater berechnen in der Regel eine Gebühr, die auf einem Prozentsatz des von ihnen verwalteten Vermögens basiert, oft etwa 1 bis 2 %. Bei einer Investition von 100.000 Dollar sind das 1.000 bis 2.000 Dollar pro Jahr. Robo-Advisors hingegen können für ähnliche Dienstleistungen nur 0,25 % berechnen. Das ist ein Viertel des unteren Endes der traditionellen Gebühren!
Die Möglichkeiten wie effizient KI ist - Das Praxisbeispiel
Ich möchte Ihnen ein konkretes Beispiel nennen, das mir die Augen für die Möglichkeiten der KI im Finanzbereich geöffnet hat. Eine Freundin von mir, nennen wir sie Lisa, zahlte viel Geld für einen Finanzberater, der ihr Anlageportfolio verwaltete. Trotz der saftigen Gebühren fühlte sich die persönliche Beratung, die sie erhielt, allgemein an, und die Renditen waren, offen gesagt, wenig überzeugend.
Frustriert beschloss Lisa, zu einem Robo-Advisor zu wechseln. Das Verfahren war einfach. Nachdem sie einige Fragen zu ihren finanziellen Zielen und ihrer Risikotoleranz beantwortet hatte, erstellte der KI-Algorithmus ein diversifiziertes Anlageportfolio, das auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten war. Dieses Portfolio schnitt nicht nur besser ab als ihr bisheriges, von einem Berater verwaltetes, sondern auch die jährlichen Gebühren, die sie zahlte, sanken von über 1.000 Dollar auf nur 250 Dollar. Das ist eine Reduzierung der Kosten um 75 %!
Die Quintessenz
Robo-Advisors stellen eine seismische Verschiebung in der Art und Weise dar, wie wir über Investitionen denken. Sie demokratisieren den Zugang zu individueller Finanzberatung und machen sie für jeden erschwinglich – nicht nur für Wohlhabende. Die Kosteneinsparungen sind nur die Kirsche auf dem Sahnehäubchen. Für viele, wie Lisa, liegt der wahre Wert in der Fähigkeit der Technologie, maßgeschneiderte Beratung zu bieten, die mit ihnen wächst und sich anpasst, um sicherzustellen, dass ihre Investitionen immer mit ihren Lebenszielen übereinstimmen. Das ist die Stärke der KI im Finanzwesen: intelligentere, einfachere und leichter zugängliche Investitionen für alle.
Mehrere Finanzunternehmen stehen an vorderster Front, wenn es darum geht, automatisierte Kundenberatung durch Robo-Advisors anzubieten. Zum Zeitpunkt meines letzten Updates waren einige der führenden Unternehmen in diesem Bereich:
Betterment: Einer der Pioniere im Bereich Robo-Advising, der personalisiertes Portfoliomanagement auf der Grundlage individueller Ziele und Risikotoleranz anbietet.
Wealthfront: Bekannt für seine fortschrittlichen Steueroptimierungsstrategien und die personalisierte Finanzplanung über sein Path-Tool.
Vanguard Personal Advisor Services: Kombiniert die Leistung von Robo-Advisors mit dem Zugang zu menschlichen Finanzberatern und bietet so einen hybriden Ansatz für die Anlageverwaltung.
Schwab Intelligent Portfolios: Bietet eine provisionsfreie, automatisierte Anlageverwaltung mit der Unterstützung eines der größten Maklerunternehmen.
Robo Global: konzentriert sich auf Investitionen in Technologie, Gesundheitswesen und andere wachstumsstarke Sektoren durch KI-gesteuerte Analysen.
Betrugserkennung und Risikomanagement
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann KI ungewöhnliche Transaktionsmuster erkennen und Betrugsversuche oder finanzielle Risiken frühzeitig identifizieren.
Die Aufdeckung von Betrug und das Risikomanagement wurden durch KI revolutioniert, insbesondere durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Algorithmen zeichnen sich dadurch aus, dass sie riesige Datensätze viel schneller und genauer analysieren können, als es Menschen je könnten. Sie sind in der Lage, subtile, ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen, die auf Betrug oder finanzielle Risiken hindeuten, und erkennen diese Probleme oft lange, bevor ein menschlicher Analyst sie erkennen würde.
Der KI-Vorteil bei der Betrugsaufdeckung
Die Stärke der KI in diesem Bereich liegt in ihrer Fähigkeit, mit der Zeit zu lernen und sich anzupassen. Herkömmliche Betrugserkennungssysteme beruhen auf festen Regeln. Passt eine Transaktion nicht zu diesen vordefinierten Regeln, wird sie zur Überprüfung markiert. Betrüger sind jedoch gerissen und entwickeln ihre Methoden ständig weiter, um solche statischen Abwehrmechanismen zu umgehen. Die KI hingegen lernt ständig aus neuen Daten. Das bedeutet, dass sie mit den sich ständig ändernden Taktiken der Betrüger Schritt halten kann, was ihre Effektivität bei der Betrugserkennung und dem Risikomanagement erheblich steigert.
Ein konkretes Beispiel: Erkennung von Kreditkartenbetrug anhand von KI
Nehmen wir den Fall eines großen Kreditkartenunternehmens, das KI zur Betrugserkennung eingesetzt hat. Das System des Unternehmens analysiert jede Transaktion in Echtzeit und berücksichtigt dabei Hunderte von Variablen. Dazu gehören beispielsweise der Transaktionsbetrag, der Standort des Händlers, die Tageszeit und die Kaufhistorie des Karteninhabers. Stellt das KI-System eine Anomalie fest – z. B. wenn eine Karte, die normalerweise in Texas verwendet wird, plötzlich mehrere Einkäufe mit hohem Wert in Thailand tätigt – kann es die Transaktion als potenziell betrügerisch einstufen und sofortige Maßnahmen ergreifen, wie z. B. die Sperrung weiterer Transaktionen und die Benachrichtigung des Karteninhabers.
Dieser proaktive Ansatz verhindert nicht nur finanzielle Verluste, sowohl für den Karteninhaber als auch für das Unternehmen, sondern stärkt auch das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden. Im Gegensatz dazu hätten herkömmliche Methoden den Betrug möglicherweise erst dann aufgedeckt, wenn der Karteninhaber unberechtigte Abbuchungen auf seinem Kontoauszug bemerkt hätte, und zu diesem Zeitpunkt könnte bereits ein erheblicher Schaden entstanden sein.
Warum KI ein Game Changer ist
Die Fähigkeit der KI, komplexe und umfangreiche Daten in Echtzeit zu analysieren, macht sie zu einem Wendepunkt in der Betrugserkennung und im Risikomanagement. Sie arbeitet nicht nur härter, sondern auch intelligenter. Sie lernt und entwickelt sich weiter, um den Betrügern immer einen Schritt voraus zu sein. Diese Anpassungsfähigkeit in Verbindung mit der Geschwindigkeit und Genauigkeit von KI-gesteuerten Systemen hat den Ansatz des Finanzsektors in Bezug auf Betrug und Risiken grundlegend verändert und ihn weitaus widerstandsfähiger gegen die Bedrohungen des digitalen Zeitalters gemacht.
Zu den fünf führenden Unternehmen, die im Bereich des Betriebs- und Risikomanagements in der Finanzbranche eine Vorreiterrolle spielen zählen:
McKinsey & Unternehmen: McKinsey ist bekannt für seine Beratungsdienste und bietet umfassende Lösungen für das Risikomanagement an, die Finanzinstituten helfen, die Komplexität des globalen Marktes zu bewältigen, einschließlich Betriebsrisiken, Compliance und Cybersicherheit.
Deloitte: Deloitte bietet eine breite Palette von Risikomanagement-Dienstleistungen an und nutzt fortschrittliche Analyse- und Technologielösungen, um Unternehmen dabei zu helfen, Risiken in ihren Geschäftsabläufen zu erkennen und zu mindern. Die Dienstleistungen umfassen die Einhaltung von Vorschriften, finanzielles Risikomanagement und strategische Risikoberatung.
KPMG: Das weltweit tätige Unternehmen bietet Beratungsleistungen im Bereich Risikomanagement an, um Vermögenswerte zu schützen, den Unternehmenswert zu steigern und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Das Unternehmen ist spezialisiert auf Kreditrisiken, Marktrisiken, operationelle Risiken und die Einhaltung von Vorschriften.
PricewaterhouseCoopers (PwC): Die Risikomanagement-Dienstleistungen von PwC sind darauf ausgerichtet, Unternehmen bei der Verwaltung und Minderung finanzieller, betrieblicher und gesetzlicher Risiken zu unterstützen. Sie setzen modernste Technologien und Datenanalysen ein, um Erkenntnisse und strategische Lösungen für das Risikomanagement zu liefern.
Ernst & Young (EY): EY bietet umfassende Lösungen für das Risikomanagement an, die alles abdecken, von finanziellen und betrieblichen Risiken bis hin zu Technologie- und Cybersecurity-Risiken. Ihr Ansatz ist darauf ausgerichtet, Kunden bei der Umgestaltung von Risikofunktionen zu helfen, damit Sie Risiken proaktiver und vorausschauender verwalten können.
Diese Unternehmen sind für ihre Expertise im operativen und im Risikomanagement im Finanzsektor bekannt. Sie setzen fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen ein, um innovative Lösungen für die sich wandelnden Herausforderungen zu entwickeln, mit denen Finanzinstitute heute konfrontiert sind.
Künstliche Intelligenz und Algorithmischer Handel
KI und Algorithmen ermöglichen es, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und Handelsentscheidungen schneller zu treffen, was Effizienz und Rentabilität erhöht.
Der algorithmische Handel, der durch künstliche Intelligenz und hochentwickelte Algorithmen verbessert wird, hat die Art und Weise, wie Geschäfte auf den Finanzmärkten ausgeführt werden, revolutioniert. Dieser Ansatz ermöglicht die Analyse riesiger Mengen von Marktdaten in Echtzeit und damit die Automatisierung von Handelsentscheidungen, die mit einer Geschwindigkeit und einem Volumen ausgeführt werden können, die für menschliche Händler unmöglich sind. Diese Fähigkeit steigert nicht nur die Effizienz, sondern auch die Rentabilität, indem Marktchancen in dem Moment genutzt werden, in dem sie entstehen.
Der Vorteil der Echtzeit-Datenanalyse
Der Eckpfeiler dieser Revolution ist die Fähigkeit der KI, große Datensätze sofort zu verarbeiten und zu analysieren. Herkömmliche Handelsmethoden beruhen auf menschlichen Analysen und Entscheidungen, was die Geschwindigkeit und das Volumen der zu verarbeitenden Daten naturgemäß einschränkt. KI-Algorithmen hingegen können Terabytes von Marktdaten – Kursveränderungen, Nachrichtenartikel, Social-Media-Feeds, Wirtschaftsindikatoren – durchforsten, um Muster und Trends zu erkennen, die als Grundlage für Handelsentscheidungen dienen – und das alles innerhalb eines Wimpernschlages.
Ein konkretes Beispiel: Hochfrequenzhandel (HFT)
Nehmen wir das Beispiel der Hochfrequenzhandelsfirmen (HFT), die KI-gesteuerte algorithmische Handelsstrategien verwenden. Diese Firmen setzen Algorithmen ein, die winzige Preisunterschiede auf verschiedenen Märkten erkennen und Hunderte von Geschäften innerhalb von Millisekunden ausführen können, um diese kleinen Preisunterschiede gewinnbringend auszunutzen. Ein bemerkenswertes Beispiel ist der Einsatz von KI durch eine HFT-Firma zur Analyse der Marktreaktionen auf Nachrichtenmeldungen. Das KI-System wurde so programmiert, dass es auf der Grundlage einer vorausschauenden Analyse, wie sich verschiedene Arten von Nachrichten auf die Aktienkurse auswirken würden, Abschlüsse tätigte. Diese Strategie ermöglichte es dem Unternehmen, von Kursbewegungen zu profitieren, bevor der breite Markt reagieren konnte, was zu einer erheblichen Rentabilität führte.
Revolutionäre Auswirkungen auf Effizienz und Rentabilität
Dieser Prozess ist revolutionär, weil er die Effizienz von Handelsgeschäften drastisch steigert. Durch die Automatisierung der Analyse und Ausführung von Handelsgeschäften können Unternehmen in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit operieren, die für menschliche Händler unerreichbar sind, wodurch Slippage minimiert und Handelsmöglichkeiten maximiert werden. Darüber hinaus verringert der KI-gesteuerte algorithmische Handel das Risiko menschlicher Fehler, was die operative Effizienz weiter erhöht.
Darüber hinaus sind die Rentabilitätsgewinne durch den Einsatz von KI im algorithmischen Handel beträchtlich. Durch die Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen können diese Systeme profitable Handelsmöglichkeiten präzise erkennen und nutzen, oft bevor der Markt die Informationen vollständig aufgenommen hat. Diese Fähigkeit, Marktbewegungen präventiv zu nutzen, führt zu höheren Gewinnspannen und einem erheblichen Wettbewerbsvorteil in der schnelllebigen Finanzwelt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von KI in den algorithmischen Handel einen Paradigmenwechsel im Finanzmarktgeschäft darstellt. Ihre Fähigkeit zur Datenanalyse in Echtzeit und zur automatisierten Entscheidungsfindung steigert nicht nur die Effizienz und reduziert Fehler, sondern eröffnet auch neue Wege zur Rentabilität, die zuvor unvorstellbar waren. Aus diesem Grund wird der KI-gesteuerte algorithmische Handel als Eckpfeiler moderner Finanzstrategien gepriesen, der die Handelslandschaft zum Besseren verändern wird.
Fünf führende Unternehmen, die für ihre Pionierarbeit im algorithmischen Handel mit künstlicher Intelligenz ausgezeichnet wurden, sind:
Two Sigma Investments: Bekannt für den Einsatz von KI, maschinellem Lernen und Big Data, ist Two Sigma ein Hedgefonds, der sich stark auf algorithmische Handelsstrategien zur Analyse und Ausführung von Geschäften auf verschiedenen Märkten stützt.
Renaissance Technologies: Dieser private Hedgefonds nutzt komplexe mathematische Modelle und Algorithmen, einschließlich KI-Techniken, um Marktveränderungen vorherzusagen. Renaissance Technologies ist für die außergewöhnlichen Renditen seines Medallion-Fonds hoch angesehen.
Citadel LLC: Citadel setzt fortschrittliche algorithmische Handelsstrategien auf der Grundlage von KI ein, um die Performance seiner verschiedenen Anlagestrategien zu maximieren. Das Unternehmen ist einer der größten alternativen Vermögensverwalter der Welt.
DE Shaw & Co: Diese multinationale Vermögensverwaltungsgesellschaft ist bekannt für ihren quantitativen und computergestützten Handelsansatz, bei dem sie eigene Algorithmen und KI-gestützte Strategien für ihre Handelsentscheidungen einsetzt.
QuantConnect: QuantConnect ist zwar selbst kein Handelsunternehmen, verdient aber Erwähnung für seine Open-Source-Plattform für algorithmischen Handel, die es Quants ermöglicht, Handelsstrategien mithilfe von KI und Big-Data-Analysen zu entwickeln, zu testen und einzusetzen.
Diese Unternehmen stehen an vorderster Front bei der Integration von KI in den algorithmischen Handel und treiben Effizienz und Innovation auf den Finanzmärkten voran. Sie haben sich als Marktführer etabliert, indem sie immer wieder zeigen, wie Technologie Anlagestrategien neu definieren kann, um eine bessere Performance zu erzielen.
Kredit und Kreditvergabe
KI verändert die Kredit- und Darlehenslandschaft, indem sie eine genauere und schnellere Bewertung der Kreditwürdigkeit von Kreditnehmern ermöglicht. Durch Deep Learning und Datenanalyse können Finanzinstitute personalisierte Darlehens- und Kreditprodukte anbieten, die Bewilligungsquoten verbessern und Zahlungsausfälle reduzieren.
Künstliche Intelligenz (KI) führt im Bereich der Kreditvergabe zu einem tiefgreifenden Wandel, der die Bewertung des Risikos von Kreditnehmern grundlegend verändert. Durch die Nutzung von Deep Learning und ausgefeilter Datenanalyse gibt KI den Finanzinstituten die Werkzeuge an die Hand, um eine differenziertere und schnellere Bewertung der Kreditwürdigkeit vorzunehmen. Diese Entwicklung steigert nicht nur die Effizienz des Kreditvergabeprozesses, sondern ebnet auch den Weg für maßgeschneiderte Finanzprodukte, die den individuellen Bedürfnissen der Kreditnehmer entsprechen.
Der Mechanismus der KI-gesteuerten Kreditwürdigkeitsprüfung
Traditionell stützte sich die Kreditwürdigkeitsprüfung stark auf manuelle Überprüfungen und Standard-Finanzkennzahlen wie Kreditscores und Einkommensniveau. Bei diesem Ansatz wurden jedoch häufig das breitere Finanzverhalten und das Potenzial des Kreditnehmers außer Acht gelassen. KI durchbricht dieses Paradigma, indem sie eine Vielzahl von Datenpunkten integriert – von der Transaktionshistorie und den Ausgabenmustern bis hin zu den Aktivitäten in den sozialen Medien und in einigen Fällen sogar dem Bildungshintergrund. Durch die Analyse dieser Daten in Echtzeit können KI-Algorithmen Erkenntnisse aufdecken, die bisher unzugänglich waren, und so einen umfassenderen Blick auf die finanzielle Gesundheit und das Verhalten eines Kreditnehmers ermöglichen.
Ein konkretes Beispiel: KI in der personalisierten Kreditvergabe
Nehmen wir den Fall eines Fintech-Start-ups, das KI einsetzt, um Privatkredite zu revolutionieren. Das KI-System des Unternehmens bewertet Antragsteller nicht nur anhand traditioneller Finanzindikatoren, sondern auch anhand alternativer Datenquellen wie Zahlungen für Versorgungsleistungen und Online-Einkäufe. Dank dieses ganzheitlichen Ansatzes konnte das Unternehmen kreditwürdige Personen identifizieren, die bei herkömmlichen Kriterien möglicherweise übersehen worden wären. Infolgedessen konnte das Startup seine Bewilligungsquoten in die Höhe treiben und gleichzeitig die Ausfallquoten im Vergleich zum Branchendurchschnitt senken. Die Geschwindigkeit dieses Prozesses ist ebenso beeindruckend: Entscheidungen über Kreditanträge werden innerhalb von Minuten, nicht von Tagen getroffen.
Die Auswirkungen auf Zahlungsausfälle
Der revolutionäre Aspekt der KI in der Kreditvergabe liegt in ihrer Fähigkeit, Zahlungsausfälle massiv zu reduzieren. Indem sie ein tieferes Verständnis für die finanzielle Situation und die potenziellen Risiken jedes Kreditnehmers erlangen, können Kreditgeber personalisierte Bedingungen anbieten, die auf die Rückzahlungsfähigkeit des Kreditnehmers abgestimmt sind. Diese Anpassung kann flexible Rückzahlungspläne, angepasste Zinssätze oder alternative Kreditprodukte umfassen, die besser auf die Lebensumstände des Kreditnehmers abgestimmt sind. Dadurch geraten Kreditnehmer seltener in Situationen, in denen sie ihren Rückzahlungsverpflichtungen nicht nachkommen können, was zu einem deutlichen Rückgang der Ausfallraten führt.
Was bedeutet das für die Zukunft?
Die Auswirkungen der KI auf den Kredit- und Darlehenssektor veranschaulichen den allgemeinen Trend, dass Finanzdienstleistungen immer anpassungsfähiger, effizienter und kundenorientierter werden. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI-Technologien sind weitere Innovationen zu erwarten, die nicht nur die betriebliche Effizienz von Kreditgebern verbessern, sondern auch integrativere Finanzökosysteme schaffen, in denen mehr Menschen Zugang zu Krediten haben. Dieser Wandel hin zu einer KI-gesteuerten Kreditvergabe ist nicht nur ein Gewinn für die Finanzinstitute, sondern auch ein Sprung nach vorn bei der Demokratisierung des Zugangs zu Finanzdienstleistungen.
In Anbetracht der transformativen Auswirkungen von KI auf den Kredit- und Darlehenssektor haben sich mehrere Unternehmen als führend erwiesen, die Deep Learning und Datenanalyse nutzen, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie Finanzinstitute die Kreditwürdigkeit bewerten, Kreditprodukte anpassen und Risiken verwalten.
Hier sind fünf bemerkenswerte Unternehmen in diesem Bereich:
Upstart: Upstart nutzt KI, um über herkömmliche Kreditscores hinauszugehen und Variablen wie Bildung und Beschäftigung zu nutzen, um die Kreditwürdigkeit genauer vorherzusagen. Dieser Ansatz hat die Kreditvergabe deutlich verbessert und die Ausfallraten gesenkt.
Kabbage: Kabbage konzentriert sich auf kleine Unternehmen und nutzt KI zur Analyse von Datenpunkten aus verschiedenen Quellen, um schnell Kreditlinien anzubieten. Die Methode ermöglicht Genehmigungsentscheidungen in Echtzeit, was den Zugang zu Kapital für kleine Unternehmen erleichtert.
Zest AI: Zest AI bietet eine Plattform, die es Kreditgebern ermöglicht, fortschrittliche KI-gesteuerte Underwriting-Modelle zu implementieren. Diese Modelle bewerten einen breiteren Satz von Kreditnehmerdaten genauer, verbessern die Kreditleistung und erweitern den Kreditzugang.
Affirm: Affirm nutzt KI, um personalisierte Finanzierungslösungen an der Verkaufsstelle anzubieten, die es Verbrauchern ermöglichen, Einkäufe mit transparenten, flexiblen Zahlungsplänen zu tätigen. Das KI-System bewertet die Kreditwürdigkeit in Echtzeit und ermöglicht so sofortige Entscheidungen.
LenddoEFL: LenddoEFL ist auf Schwellenländer spezialisiert und nutzt nicht-traditionelle Daten und KI-Algorithmen, um die Kreditwürdigkeit von Personen mit geringer oder gar keiner formalen Kredithistorie zu bewerten. Dieser innovative Ansatz eröffnet unterversorgten Bevölkerungsgruppen den Zugang zu Finanzdienstleistungen.
Diese Unternehmen sind ein Beispiel dafür, wie KI eingesetzt wird, um die Kreditvergabe inklusiver, effizienter und individueller zu gestalten, die Finanzlandschaft zu verändern und den Weg für eine neue Ära der finanziellen Inklusion und Innovation zu ebnen.
Unser Author
Kevin
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