Nicht nur das im ersten Teil dieser Serie besprochene Gesundheitswesen, auch der Finanzsektor sieht sich infolge der Corona-Pandemie mit spezifischen Fragestellungen und Herausforderungen konfrontiert. Die Nutzung KI-basierter Prognosemodelle kann auch hier die Entscheidungsfindung unterstützen, vor allem im Bereich des Risikomanagements.
Die Fähigkeit, Risiken zu identifizieren und zu mindern, ist angesichts der sich rasant verändernden Geschäftsanforderungen während und nach der Krise essenziell für das Überleben jedes Finanzinstituts. Die Massnahmen zur Eindämmung der Pandemie haben den Geschäftsbetrieb und das Verbrauchereinkommen erheblich beeinflusst, so dass im Gegenzug mit temporären Zahlungsrückstände und -ausfälle zu rechnen ist. Bei der akuten Krisenbewältigung können. KI-Anwendungen wertvolle Hilfestellung leisten:
- Identifizierung der Kundensegmente mit dem höchsten Risiko, die von den wirtschaftlichen Umbrüchen infolge der Corona-Krise am stärksten betroffen sind
- Vorhersage, bei welchen Privat- und Geschäftskunden verstärkte Zahlungsverzögerungen und -ausfälle zu erwarten sind
- Prognosen zum Einlagenabfluss und Planung des Liquiditätsbedarfs für verschiedene Szenarien
Mit KI und Maschinenlernen können Finanzinstitutionen proaktiv agieren, um Risiko-Kunden zu identifizieren und in dieser aussergewöhnlichen Belastungssituation bestmöglich zu unterstützen. Banken können dadurch die Kundenbindung stärken, den Schutz ihrer Shareholder verbessern und die wirtschaftliche Erholung nach der Krise vorbereiten – sowohl für das eigene Unternehmen wie auch die lokale Gemeinschaft. Mithilfe von KI-Anwendungen können die Institutionen ihre organisatorische Resilienz evaluieren und optimieren:
- Risikokunden proaktiv und sensibel ansprechen, um Risiken zu mindern
- Fristen verlängern, Zahlungspläne anpassen, temporäre Erhöhung des Verfügungsrahmens gewähren, Zinsen senken und/oder Säumnisgebühren aussetzen
- Eigenmittel und Liquiditätsbedarf situationsgerecht anpassen
Auch im Finanzbereich ist schliesslich eine Anpassung an die “neue Normalität” gefordert. Hier geht es darum, wertvolle Kunden bestmöglich zu unterstützen, die Shareholder-Interessen zu wahren und sich die lokale Gemeinschaft zu stärken. KI-gestützte Technologien können helfen, die Weichen für eine schnelle Erholung nach der Krise zu stellen:
- Erkennen von neuen Mustern und Präferenzen hinsichtlich der Distributionskanäle bzw. des Nutzerverhaltens
- Anpassung von Methoden und Häufigkeit der Kundenansprache, um durch seltenere, aber relevantere Kontakte eine höhere Wertschöpfung, positive Markenbekanntheit und Kundenbindung zu erzielen
- Vorhersage von Wert und Volatilität der Einlagen
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