{"id":19966,"date":"2024-10-14T07:14:21","date_gmt":"2024-10-14T05:14:21","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=19966"},"modified":"2026-02-11T14:53:02","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:02","slug":"ifz-generative-ai-in-finance-studie-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/ifz-generative-ai-in-finance-studie-2024\/","title":{"rendered":"IFZ Generative AI in Finance Studie 2024"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Direkt zum Download der Studie<\/a><\/p>\n\n\n\n

Bisherige Recherchen zu den Erwartungen von Banken- und Versicherungskunden legen nahe, dass Kunden bei der Auswahl eines Finanzdienstleisters \u2013 sei es eine Bank oder eine Versicherung \u2013 tendenziell dieselben Bewertungskriterien anwenden, die auch in anderen Wirtschaftssektoren, also in finanzfremden Branchen, wie Retail, Pharmaindustrie oder Unterhaltungsbranche, \u00fcblich sind. In diesem Kontext ist der Einsatz modernster Technologien von wesentlicher Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

Aus diesem Grund haben wir in der neusten IFZ Generative AI in Finance Studie<\/a> untersucht, wie andere Branchen wie Einzelhandel, Gesundheit, Tourismus und viele weitere bereits Generative AI nutzen und die \u00dcbertragbarkeit dieser Anwendungsf\u00e4lle auf Schweizer Finanzunternehmen evaluiert.<\/p>\n\n\n\n

Um auf der Unternehmensseite, zun\u00e4chst branchenunabh\u00e4ngig, die heutigen Anwendungen, Chancen und Herausforderungen von Generative AI sowie die ersten Erfahrungen mit diesen Anwendungen zu evaluieren, wurden qualitative Befragungen mit leitenden Mitarbeitenden aus den Bereichen Kundenservice, Informationsdienste, Compliance, Marketing und Kommunikation durchgef\u00fchrt. Zus\u00e4tzlich wurden die Befragungen mit einem \u00dcberblicks-Research im Zeitraum vom 01.Mai bis 31. Mai erg\u00e4nzt. Schlussendlich wurden die Ergebnisse der Befragungen mit Experten aus der Finanzbranche gespiegelt, um die \u00dcbertragbarkeit der Generative AI-Anwendungen auf die Finanzindustrie absch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Die Gen AI Skala zur systematischen Einordnung der Generative AI-Anwendungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend der ersten Befragungen fiel schnell auf, dass sich die von den Unternehmen angewandten Generative AI-Anwendungen mehrheitlich auf einer Skala zwischen zwei Polen einordnen lassen. Der eine Pol sind Anwendungen, die direkt durch den Kunden bedient werden. Der andere Pol sind Prozesse, die komplett im Innern des Unternehmens ablaufen und zum Teil selbst f\u00fcr die Mitarbeitenden nicht sichtbar sind. So wird aufgrund der mangelnden Sichtbarkeit, beispielsweise in der Versicherungsindustrie, von Dunkelverarbeitung gesprochen. Dazwischen bewegen sich Anwendungen, die alle oder einzelne Mitarbeitende unterst\u00fctzen. Grafisch kann das wie folgt dargestellt werden: <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 1: Anwendungen von Generative AI zwischen zwei Polen<\/em><\/p>\n\n\n\n

Anwendungen, die ganz oder eher links auf dem Strahl liegen, besch\u00e4ftigen sich mit Generative AI-Anwendungen zwischen Kunde und Unternehmen. Ziel ist es hier, dem Kunden ein besseres Kundenerlebnis bieten zu k\u00f6nnen und dar\u00fcber hinaus auch Kosten einzusparen.<\/p>\n\n\n\n

Anwendungen, die sich auf der Mitte des Strahls befinden, sind eher intern ausgerichtet. Sie haben zum Ziel, die Mitarbeitenden-Zufriedenheit und die Mitarbeitenden-Produktivit\u00e4t zu unterst\u00fctzen. Anwendungen auf der rechten Seite des Strahls sind reine Automatisierungen, denen lediglich die Steigerung der Effizienz als Ziel zugrunde liegt.<\/p>\n\n\n\n

Die von uns entwickelte Gen AI Skala<\/strong> kann neu als zentrale Orientierung im Hinblick auf die Einordnung von Generative AI-Anwendungen f\u00fcr Banken und Versicherungen dienen. Banken und Versicherungen k\u00f6nnen so Generative AI-Anwendungen, die eher im Hinblick auf eine direkte Bedienung durch Kunden vorgesehen sind, von denen, die eher eine automatisierte Dunkelverarbeitung erm\u00f6glichen differenziert betrachten.<\/p>\n\n\n\n

Die folgende Abbildung zeigt die evaluierten Generative AI-Anwendungen im Hinblick auf Finanzinstitute. Alle Anwendungen werden in der neuen Generative AI in Finance Studie genauer erl\u00e4utert und mehrheitlich mir Praxisbeispielen untermauert.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Abbildung 2: Generative AI-Anwendungen im Hinblick auf Finanzinstitute<\/em><\/p>\n\n\n\n

Grosser Mehrwert von Generative AI-Anwendungen im Bereich des Marketings<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In Bezug auf das Nutzen\/Machbarkeitsverh\u00e4ltnis wurden vor allem die Einsatzbereiche \u00abErstellen von Marketingtexten mittels Generative AI\u00bb sowie \u00abVerfassen von Produktbeschreibungen\u00bb als besonders attraktiv angesehen. Das ist vor dem Hintergrund der immer komplexer werdenden Produktwelten im Anlage-Bereich und der damit verbundenen weltweit komplexer werdenden Einhaltung regulatorischer Vorschriften gut nachvollziehbar. Hier spielt Generative AI seine St\u00e4rken in Bezug auf die m\u00fchsame Anpassung von Texten in verschiedenen Sprachen und Gesetzgebungsr\u00e4ume aus. Auch aus der Perspektive des Marketings mit einem wachsenden Anspruch an Individualisierung und Personalisierung im Finanzbereich kann der beschriebene Einsatz der Anwendungen \u00fcberzeugen. Das zeigen nicht zuletzt die vielf\u00e4ltigen Case Studies in der Studie aus branchenfremden Organisationen.<\/p>\n\n\n\n

Nutzung von KI-Assistenten wie ChatGPT und Co-Piloten immer verbreiteter<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Interessant sind auch die Learnings zur internen Nutzung von ChatGPT oder dem Microsoft Co-Piloten. W\u00e4hrend in den Medien der Co-Pilot oft als der pers\u00f6nliche und intelligente Assistent beschrieben wird, haben die Befragten den Mehrwert des klassischen ChatGPTs h\u00f6her bewertet. Im Hinblick auf die Nutzung bzw. Machbarkeit von ChatGPT in einem Finanzunternehmen zeigt die Studie, dass zwischen dem klassischem ChatGPT und einem individualisiertem ChatGPT mit eigenen Unternehmensdaten unterschieden werden muss. So ist die Einf\u00fchrung des allgemeinen ChatGPTs einfacher als die eines unternehmens-internen mit eigenen angereicherten Unternehmensinformationen.<\/p>\n\n\n\n

Der Microsoft Co-Pilot und der ChatGPT k\u00f6nnen in Finanzinstituten, sofern die Nutzung compliance-konform ist, f\u00fcr die Erstellung von Berichten, Analysen und Pr\u00e4sentationen genutzt werden. Durch die Integration in bestehende Systeme kann der Co-Pilot bzw. ChatGPT schnell auf unternehmensinterne Daten zugreifen und diese f\u00fcr verschiedene Zwecke aufbereiten. Ein grosses Potenzial haben KI-Assistenten zum Beispiel in der Risikobeurteilung bez\u00fcglich des Kreditportfolio- oder Liquidit\u00e4tsrisikos.<\/p>\n\n\n\n

Datenschutz und Regulatorische Anforderungen grenzen die Finanzbranche von anderen Branchen ab<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zwar l\u00e4sst sich beobachten, dass die Anzahl finanzbranchenspezifischer Anwendungsf\u00e4lle kontinuierlich zunimmt. Die Banken und Versicherungen pilotieren, pr\u00fcfen und testen. Das Interesse am Einsatz von Generative AI w\u00e4chst mit der Erfahrung. Die Einsatzgebiete weiten sich aus. Gleichzeitig ist die Finanzbranche aber auch durch regulatorische Anforderungen gebremst. Sicherheits- und Datenschutzabkl\u00e4rungen zu AI-Services sind oftmals umfassend. Zudem stellen On-Premise bzw. Private Cloud Installationen Herausforderungen bez\u00fcglich der Infrastruktur dar.<\/p>\n\n\n\n

Die Studie zeigt auf, dass die evaluierten Generative AI-Anwendungen sich zwar f\u00fcr Finanzdienstleister adaptieren lassen, es aber unabdingbar, den Datenschutz und weitere regulatorischer Anforderungen zu ber\u00fccksichtigen und ein entsprechendes AI-Setup zu w\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Beispiel sind Chat- oder Voicebots, die direkt und unmittelbar mit dem Kunden individuell \u00fcber seine Situation kommunizieren. Finanzdienstleister k\u00f6nnen hier zwar durchaus von dem Wissen anderer Branchen profitieren, die sich vielleicht aufgrund einer herausfordernderen Margensituation unter Umst\u00e4nden schon fr\u00fcher Gedanken dazu machen mussten, die Produktivit\u00e4t sprunghaft zu erh\u00f6hen, um im Wettbewerb bestehen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen aber die besonderen Anforderungen der eigenen Branche ebenfalls ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n

Der KI-Prozess-Kompass als neue Orientierungshilfe zur Einf\u00fchrung von Generative AI-Anwendungen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Neben der Gen AI Skala, die f\u00fcr Finanzdienstleister genauso anwendbar ist, wie f\u00fcr Unternehmen anderer Branchen, wird in der Studie ebenfalls der KI-Prozess-Kompass <\/strong>neu eingef\u00fchrt und gilt ebenfalls als zentrales Ergebnis der Studie. Dieser Wegweiser zeigt die bis zu 15 Schritte, die Banken und Versicherungen, aber auch andere Unternehmen bei der langfristigen und erfolgreichen Einf\u00fchrung von Generative AI-Anwendungen durchlaufen sollten.<\/p>\n\n\n\n

Download der Studie<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die wichtigsten Erkenntnisse der Studie werden im Rahmen der IFZ Retail Banking Konferenz am 21. November<\/a> vorgestellt und diskutiert.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Kontakt:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sophie Hundertmark ist Dozentin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut f\u00fcr Finanzdienstleistungen Zug IFZ der Hochschule Luzern \u00ad Wirtschaft: Sophie.hundertmark@hslu.ch<\/a><\/p>\n\n\n\n

Prof. Dr. Nils Hafner ist Studiengangsleiter des CAS Digital Banking am Institut f\u00fcr Finanzdienstleistungen Zug IFZ der Hochschule Luzern \u2013 Wirtschaft: Nils.hafner@hslu.ch<\/a><\/p>\n\n\n\n

Partner der Studie<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Folgende Partner haben die Studie finanziell und inhaltlich unterst\u00fctzt: InventxLab, St. Galler Kantonalbank, Argauer Kantonalbank (AKB). Zudem hat Carla Caspar, Strategic Innovation Managerin InventxLab, mit einem Gastbeitrag zu den theoretischen Hintergr\u00fcnden von Generative AI, sowie der Anwendbarkeit in der Finanzbranche unterst\u00fctzt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die neue IFZ Generative AI in Finance Studie ist verf\u00fcgbar und zeigt erstmalig auf, wie Banken und Versicherungen nicht nur aus der eigenen Branche, sondern vielmehr was sie von anderen Branchen im Hinblick auf Generative AI lernen k\u00f6nnen. 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