KI-Agenten rationalisieren Bankgeschäfte in Singapur und darüber hinaus
Finanzdienstleistungsunternehmen weltweit und in Singapur setzen zunehmend KI (AI)-Agenten ein, um Kreditgenehmigungen zu beschleunigen und die Dauer der Kundeneinbindung zu verkürzen, so The Straits Times. Im Gegensatz zu traditionellen generativen KI-Tools, die eine ständige Aufforderung erfordern, können KI-Agenten Entscheidungen treffen, komplexe Aufgaben ausführen und Workflows mit minimalem menschlichem Eingriff steuern.
Wie KI-Agenten sich von traditioneller KI unterscheiden
Die Unterscheidung zwischen traditioneller KI und agentischer KI ist in finanziellen Anwendungen besonders bedeutsam. Traditionelle KI könnte erklären, wann ein Kunde für einen Kredit in Frage kommt, während agentische KI den Kunden bewerten, die Berechtigung bestimmen und den Kredit innerhalb von Stunden statt innerhalb von Tagen genehmigen kann, sagten Experten gegenüber The Straits Times.
Manuelle Dateneingabe und papierlastige Prozesse haben Kreditgenehmigungen historisch verlangsamt. Banken nutzen heute KI-Agenten, um Dokumente zu bearbeiten und eine erste Risikoanalyse durchzuführen, bevor die Akten an menschliche Mitarbeitende übergeben werden, sagte Deb Deep Sengupta, Regional Vice President für Südasien bei UiPath, einem globalen Softwareunternehmen, das KI- und agentische Automatisierungssoftware entwickelt.
Anträge auf Kreditgenehmigung
Die in den USA ansässige Lake Michigan Credit Union setzte KI-Agenten ein, um Datenerhebung und Datei-Ausnahmen zu bearbeiten, wodurch die Kreditzykluszeiten um 10 Tage reduziert wurden, so Sengupta. Datei-Ausnahmen treten auf, wenn Kreditanträge fehlende, falsche oder veraltete Informationen enthalten, die eine Genehmigung gemäß den standardmäßigen Richtlinien verhindern.
Intelligentes Credit Underwriting für Hypotheken, Autokredite und Kredite für kleine Unternehmen stellt einen weiteren Anwendungsbereich dar. KI-Agenten können automatisch Bewerberdaten aus verschiedenen Quellen aggregieren und analysieren, so Dr Paul Beaumont, Partner und Data Scientist im McKinsey & Company-Arm QuantumBlack für KI.
Deutsche Bank in Deutschland nutzt agentische KI, um schnellere Kreditgenehmigungen zu erreichen und zugleich Risikoanalysen zu verbessern, indem alternative Datenquellen einbezogen werden, merkte Dr Beaumont an. Die Vizepräsidentin von Salesforce ASEAN und Chief Technology Officer für Lösungen, Gavin Barfield, ergänzte, dass Kreditentdeckung – also das Identifizieren und Bewerten von Kreditprodukten, die auf die finanzielle Situation eines Kunden zugeschnitten sind – mit KI-Agenten automatisiert werden kann, sodass sich menschliche Kreditbearbeiter darauf konzentrieren können, Kreditnehmer zu beraten und vertrauensvolle Beziehungen aufzubauen.
Anwendungen im Kundenservice und in der Versicherung
Der Kundenservice stellt einen weiteren bedeutenden Bereich für den Einsatz von KI-Agenten dar. Versicherungsgesellschaften haben agentische KI für Kundeninteraktionen eingesetzt und damit die Bearbeitung von Schadenfällen beschleunigt, sagte Priscilla Chong, Managing Director von Amazon Web Services Singapur.
Bolttech, ein in Singapur ansässiges Insurtech-Unternehmen, nutzt agentische KI, um einen fortschrittlichen Speech-to-Speech-Chatbot zu betreiben, der Kundenfragen zu Policen beantwortet, routinemäßige Schadenfälle bearbeitet und Anfragen mit nahezu augenblicklichen Antwortzeiten beantwortet.
Der Versicherer Singlife ist im Oktober eine Partnerschaft mit Salesforce eingegangen, um einen KI-Agenten zu starten, der die Effizienz im Kundenservice erhöht, indem er schnellere und genauere Antworten auf Anfragen bereitstellt. Der Rollout nutzt die Agentforce-Plattform von Salesforce, um Informationen aus den Produkt-Manuals von Singlife, Trainingsleitfäden und anderen Materialien abzurufen – Informationen, die Kundendienstmitarbeitende traditionell manuell durchsuchen müssten. Singlife prüft eine Ausweitung agentischer KI auf seine Vertreter für Finanzberatung.
Die Bank of Singapore hat im Oktober ein agentisches KI-Tool eingeführt, um „Source-of-Wealth“-Berichte zu erstellen, die die gesamten Vermögenswerte einer Person oder eines Rechtsträgers sowie deren Herkunft darstellen. Das Tool reduziert die Erstellungszeit von den üblichen 10 Tagen auf nur eine Stunde, sodass Relationship Manager mehr Zeit für die Betreuung von Kunden und die Überprüfung ihrer Portfolios aufwenden können.
Betrugserkennung und Compliance
KI-Agenten ermöglichen verbesserte Fähigkeiten zur Betrugserkennung und -reaktion. Laut Dr Beaumont können Agenten Transaktionsströme in Echtzeit überwachen, anomale Muster identifizieren und kompromittierte Konten sofort einfrieren – und so finanzielle Verluste deutlich reduzieren sowie Kunden schützen.
Eine der wirkungsvollsten Anwendungen ist die Fähigkeit, in Sekunden hunderte Tausend von Alerts zu bereinigen – eine Aufgabe, die ein menschlicher Analyst pro Alert 30 bis 90 Minuten dauern würde, so Dr Beaumont.
KI-Agenten automatisieren außerdem know-your-customer (KYC)-Prozesse und erweitern Anti-Geldwäsche-Prozesse. Sengupta erklärte, dass KI-Agenten die Kunden-Due-Diligence übernehmen können, indem sie die Identitätsprüfung automatisieren, Entitätsdaten abgleichen und die erforderliche Dokumentation einsammeln.
Zukünftige Entwicklungen und Human-in-the-Loop-Modell
Experten identifizierten eine autonome Marktanalyse und den Handel mit minimalem menschlichem Eingriff sowie agentspezifische Agenten, die als Assistenten für Relationship Manager und Bankanalysten dienen, als mögliche zukünftige Anwendungen. Dr Beaumont merkte an, dass „Banken völlig neue Produkte entwickeln, die es bisher noch nicht auf dem Markt gibt“.
Trotz wachsender KI-Fähigkeiten bleibt menschliches Urteilsvermögen entscheidend. Sengupta betonte, dass „in der Praxis Finanzinstitute einem Modell folgen, bei dem die KI die Vorarbeit leistet, ein Mensch die Ergebnisse validiert und die KI anschließend den Workflow vervollständigt“.
Eine Beziehung zu Kunden aufzubauen bleibt grundsätzlich eine menschliche Aufgabe, insbesondere im Wealth Management und in der Finanzberatung. Chong sagte: „Kundenbeziehungen werden auf Vertrauen, Empathie und ein tiefes Verständnis der individuellen Umstände aufgebaut – Eigenschaften, die KI nicht nachbilden kann.“
Komplexe, risikoreiche Entscheidungen werden weiterhin bei Menschen liegen, die differenziertes Urteilsvermögen und ethische Erwägungen anwenden können, selbst wenn KI datenbasierte Empfehlungen liefert, so Dr Beaumont.
