Bewältigen Sie mit KI-gestützten Lösungen die größten Herausforderungen im Bankwesen: Betrug und Finanzkriminalität, Risikomanagement und Kundenerlebnis.

Durch die Anwendung von KI-Lösungen wie maschinellem Lernen, großen Sprachmodellen (LLMs) und agentenbasierter KI – einzeln oder in Kombination – können die Fähigkeiten der Banken zur Erkennung und Reaktion auf Betrug und Finanzkriminalität erheblich beschleunigt, skaliert und optimiert werden. Diese Technologien verbessern das Ereignis-Management und die Risikominderung, ermöglichen eine schnellere Beurteilung der Integrität und Wirksamkeit von Betrugsfallregeln und -modellen, stärken die Einhaltung der Vorschriften zur Geldwäschebekämpfung (AML) und zur Kundenkenntnis (KYC) und verbessern das Kundenerlebnis durch klarere Kommunikation und schnellere Problemlösung.

Die Vorteile dieser Lösung:

• Bessere Ergebnisse.
• Betrugserkennung und -prävention
• Einhaltung von Vorschriften.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Maschinelles Lernen.
• LLMs.
• Agentische KI.

So unterstützt Sie die KI:

• Erkennen Sie neue und aufkommende Bedrohungen durch strukturierte und unstrukturierte Datenanalyse.
• Bewerten Sie die Performance und Integrität bestehender Betrugsfallregeln und -modelle.
• Automatisieren Sie die Regelerstellung und Modelloptimierung auf der Grundlage von Echtzeitdaten.
• Optimieren und automatisieren Sie KYC- und Kunden-Onboarding-Workflows.
• Koordiniere die Reaktion auf Vorfälle und deren Problemlösung.
• Verbessern Sie die Kundenkommunikation und die Problemlösung.
• Unterstützen Sie die Regulatorische Compliance mit transparenten und überprüfbaren Prozessen.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Anomalie- und Mustererkennung in Echtzeit.
• Schnelle Auswahl und Überprüfung gekennzeichneter Transaktionen und Warnungen.
• Laufende Analyse von Warnungen zur Bewertung der Modellleistung des Betrugsmodells.
• Automatisierte Vorgangs- oder Eskalations-Workflows.
• Kontinuierliche Modellüberwachung und dynamische Regelverfeinerung.
• KI-gestützte Dokumentenprüfung und Risikobewertung während des Onboardings.
• Verbesserte, reaktionsfähige Kundenkommunikation.
• Transparente und nachvollziehbare Entscheidungsfindung mit vollständiger Überprüfbarkeit und Berichterstattung.

KI-Lösungen wie maschinelles Lernen, LLMs, NLP und agentenbasierte KI ermöglichen es Banken, die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Konsistenz von Kreditrisikoentscheidungen deutlich zu verbessern, indem sie einzeln oder in Kombination eingesetzt werden. Diese Technologien unterstützen präzisere Risiko-Assessments, ermöglichen Kreditentscheidungen in Echtzeit, reduzieren den manuellen Arbeitsaufwand und verbessern sowohl die Compliance als auch das Kundenerlebnis. Durch eine bessere Datennutzung und intelligente Automatisierung können Institute ihre Kreditrichtlinien optimieren, die Portfolio-Performance verbessern und den Zugang zu Krediten verbessern, während sie gleichzeitig das Risiko effektiv managen.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Maschinelles Lernen.
• LLMs (abhängig vom Anwendungsfall).
• Agentische KI (neue Chance).
• Natural Language Processing
• Erklärbare KI

So unterstützt Sie die KI: 

• Bewerten Sie die Kreditwürdigkeit des Kreditnehmers anhand strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Automatisieren Sie das Credit Scoring und die Kreditentscheidung auf der Grundlage dynamischer Risikomodelle.
• Erkennen Sie frühzeitig Anzeichen einer Verschlechterung der Kreditwürdigkeit und eines Portfoliorisikos.
• Optimieren Sie die Arbeitsabläufe bei der Kundenaufnahme und Kreditgenehmigung.
• Unterstützen Sie Kreditlimitanpassungen und Kreditpreise in Echtzeit.
• Verbessern Sie die Konsistenz und Transparenz bei Kreditentscheidungen.
• Verbessern Sie die Regulatorische Compliance mit erklärbaren und überprüfbaren Modellen.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Echtzeit Credit Scoring und Entscheidungsfindung basierend auf umfangreichen Dateneingaben.
• Dynamische Modellaktualisierungen mithilfe von Performance-Daten und Marktsignalen.
• Frühwarnindikatoren und Überwachung gefährdeter Konten.
• Automatisierte Dokumentenanalyse zur Einkommens-, Identitäts- und Bonitätsprüfung.
• Intelligente Workflows für die Ausnahmebehandlung und Richtlinienkorrektur.
• Transparente Kreditentscheidungen mit klaren Begründungen für Aufsichtsbehörden und Kunden.
• Verbesserte Kundenbindung durch schnellere Genehmigungen und maßgeschneiderte Angebote.
• Kontinuierliche Verbesserung von Risikomodelle mit Feedbackschleifen und Performance-Verfolgung.

Die Automatisierung der Dokumentation von maschinellen Lernmodellen reduziert den manuellen Aufwand, erhöht die Konsistenz und stellt sicher, dass Aktualisierungen während des gesamten Lebenszyklus genau erfasst werden. Dieser Ansatz stärkt die Governance, verbessert die Transparenz und unterstützt die Regulatorische Compliance, indem er Audits vereinfacht und sicherstellt, dass alle Modelländerungen in einem standardisierten und nachvollziehbaren Format aufgezeichnet werden.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Maschinelles Lernen.
• LLMs (abhängig vom Anwendungsfall).
• GenAI.
• Agentische KI (neue Chance).
• Natural Language Processing
• Erklärbare KI

So unterstützt Sie die KI: 

• Erstellen Sie automatisch Dokumentationen für jede Phase des Modelllebenszyklus.
• Verfolgen und loggen Sie Änderungen an Modellen, einschließlich Datenquellen, Funktionen und Parametern.
• Erstellen Sie strukturierte Zusammenfassungen des Modellverhaltens, der Performance und der Validierungsergebnisse.
• Unterstützen Sie schnellere Audits und behördliche Überprüfungen durch durchsuchbare, erklärbare Dokumentation.
• Verbessern Sie die Modellüberwachung mit Echtzeit-Updates und Feedback-Schleifen.
• Stellen Sie Prüfern und Risikoteams interaktive Dashboards und visuelle Berichte bereit.
• Verwalten Sie die Versionskontrolle und reduzieren Sie Inkonsistenzen zwischen Deployments.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Konsistente Audit Trails von Modelländerungen und Entscheidungen in Echtzeit.
• Automatisierte Verfolgung von Versionsaktualisierungen, Datenherkunft und Metadaten.
• Zielorientierte automatisierte Dokumentationsorchestrierung.
• Reduziertes Modellfragmentierung und verbesserte Sichtbarkeit im gesamten Modell-Ökosystem.
• Optimierte Zusammenarbeit zwischen Data Science-, Risiko- und Compliance-Teams.
• Human-in-the-loop-Überprüfung, um die Entscheidungsfindung des Modells im Zeitverlauf zu trainieren.
• Zusammenarbeit mehrerer Dienste für kontinuierliche Compliance.
• Transparente Modellleistungszusammenfassungen für Genehmigungs-Workflows.
• Verbesserte Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde regulatorische Änderungen.

Synthetische Daten dienen dem Datenschutz, denn mit dieser Technik können Banken künstliche Daten generieren, die reale Daten spiegeln. Sie können in Banken für verschiedenste Zwecke eingesetzt werden, zum Beispiel für präzisere Kreditentscheidungen, den Test von Betrugserkennungsalgorithmen, eine bessere Einhaltung von Vorschriften oder die Modellierung wichtiger Ereignisse, um besser auf Marktschwankungen oder potenzielle Krisenszenarien vorbereitet zu sein.

Die Vorteile dieser Lösung:

• Risikominderung.
• Mehr Agilität.
• Mehr Nachhaltigkeit.
• Maximierte betriebliche Effizienz.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Synthetische Daten.

So unterstützt Sie die KI:

Mit synthetischen Daten können Banken Modelle besser mit verschiedensten potenziellen Szenarien trainieren, Kreditentscheidungen verbessern, Risikomanagement und -minderung transformieren, verschiedene Betrugsmuster besser verstehen, die geschäftlichen Auswirkungen wichtiger Ereignisse bewerten und Kundenbeziehungen vertiefen.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

Synthetische Daten ermöglichen das Testen und Modellieren, ohne sich Gedanken um den Datenschutz, die Einhaltung von Vorschriften zur Informationssicherheit oder die Auswirkungen auf laufende geschäftliche Aktivitäten machen zu müssen.

Die Problemlösung von Kundenbeschwerden ist ein entscheidender Bestandteil des Kundenerlebnisses und des Markenvertrauens. KI-Lösungen, darunter LLMs, GenAI, maschinelles Lernen und Plattform-Analytics, können Banken dabei helfen, ihre Prozesse für den Empfang, die Interpretation und die Beantwortung von Beschwerden zu beschleunigen und zu optimieren. Diese Technologien können dazu beitragen, die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern, indem sie die Zeit zur Problemlösung verkürzen und zufriedenstellendere Ergebnisse für die Kunden erzielen.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• LLMs.
• GenAI.
• Maschinelles Lernen.
• NLP. 
• Vertrauenswürdige KI

So unterstützt Sie die KI:

• Verstehen und klassifizieren Sie Beschwerden anhand des Kontexts und der Dringlichkeit.
• Empfehlen Sie relevante und personalisierte Antworten.
• Extrahieren Sie Details aus Kundeninteraktionen, um den Bedarf an manuellen Fallprüfungen zu reduzieren.
• Ermöglichen Sie eine schnellere und konformere Problemlösung über alle Kanäle hinweg.
• Sorgen Sie für Compliance und Transparenz durch erklärbare Erkenntnisse und Prüfpfade.
• Reduzieren Sie die Fluktuation, indem Sie die Kundenzufriedenheit verbessern.
• Lösen Sie kleinere Kundenbeschwerden möglicherweise selbstständig, sodass Ihre Mitarbeiter sich anspruchsvolleren Fällen widmen können.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Genaue Klassifizierung der Beschwerde und Extraktion relevanter Falldetails.
• Antwortempfehlungen in Echtzeit.
• Insights aus Beschwerden dienen der Information über Betriebs- oder Produktverbesserungen.
• Kontinuierliches Lernen zur Verbesserung zukünftiger Problemlösungsstrategien.
• Transparente, nachvollziehbare Logik, die die behördliche und interne Überprüfung unterstützt.
• Verbesserte Kontrolle über Kommunikations-Workflows.

Analysieren Sie Verhalten, Vorlieben und bisherige Käufe von Kunden und unterbreiten Sie Ihnen hyper-personalisierte Angebote, um die Zufriedenheit und den Umsatz zu steigern. Mit einem integrierten LLM erleichtert SAS die effiziente Analyse von Kundendaten, sodass Banken das richtige Angebot zur richtigen Zeit unterbreiten und den Erfolg von Next-Best-Offer-Kampagnen (NBO) steigern können.

Die Vorteile dieser Lösung:

• Höhere Umsätze.
• Verbesserte Kundenansprache.
• Bessere Kundenbindung.
• Besseres Kundenerlebnis.
• Höhere Kundenzufriedenheit.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Mittels generativer KI werden kundenspezifische Antworten für Kampagnen bereitgestellt, was die Konversionsrate und Effizienz der Kundenbetreuung verbessert.

So unterstützt Sie die KI:

• Automatisches Generieren kundenspezifischer Textnachrichten und E-Mails mit Angeboten.
• Steuerung von Kundenzufriedenheit und Konversionsraten dank umfassender Personalisierung.
• Verbesserte Kundenansprache mit relevanten Angeboten auf der Grundlage bisheriger Verhaltenstrends.
• KI-gesteuerte Festlegung auf ein Angebot, um Kunden NBOs zu unterbreiten und in die Antwort einzufügen.
• Orchestrierung des gesamten Entscheidungsprozesses.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Automatische Hervorhebung wichtiger Zusammenhänge, Ausreißer und mehr, um entscheidende Erkenntnisse aufzudecken, die als Handlungsgrundlage dienen können.
• Ein hohes Maß an Transparenz, das Banken eine bessere Kontrolle der Kommunikation ermöglicht.
• Ein Audit Trail der ausgewählten NBO-Produkte und Lösungen für alle Änderungen im Verlauf des Modelllebenszyklus, sodass Aktualisierungen präzise nachverfolgt werden können.

Mit einem tieferen Verständnis des Verhaltens und der Vorlieben der Kunden können Sie auf die einzigartigen Bedürfnisse jedes Kunden eingehen. Mit KI können Banken diese Erkenntnisse für eine stärkere Personalisierung von Empfehlungen und Finanzlösungen nutzen, die auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind, je nach deren finanzieller Situation.

Die Vorteile dieser Lösung:

• Wettbewerbsvorteile.
• Bessere Kundenbindung.
• Verbesserte Kundenansprache.
• Höhere Kundenzufriedenheit.

In dieser Lösung eingesetzte KI-Techniken:

• Generative KI ermöglicht die Analyse von Transaktionsdaten, Banküberweisungen und Informationen zur Kundenstimmung.
• LLMs erfassen die Bedeutung und den Kontext aus umfangreichen Datenquellen.

So unterstützt Sie die KI:

• Verbesserte Kundensegmentierung.
• Personalisierte Finanzberatung.
• Verbesserte Marktstrategie.
• Höhere Kundenzufriedenheit.
• Höhere Umsätze und Rentabilität.

Die KI-Modelle bieten Folgendes:

• Automatische Hervorhebung wichtiger Zusammenhänge, Ausreißer und mehr, um entscheidende Erkenntnisse aufzudecken, die als Handlungsgrundlage dienen können.
• Ein hohes Maß an Transparenz, das Banken eine bessere Kontrolle der Kommunikation ermöglicht.