Revolution im Finanzsektor: Das transformative Potenzial generativer KI für Finanzdienstleistungen und Unternehmenslösungen

In den letzten Jahren hat generative künstliche Intelligenz (GenAI) sowohl für Privatpersonen als auch für Unternehmen tiefgreifende Veränderungen bewirkt. Immer mehr Branchen erkennen ihr Potenzial und integrieren GenAI-gestützte Plattformen, um Arbeitsabläufe zu optimieren, Kundeninteraktionen zu revolutionieren und Risiken intelligenter zu managen.

Insbesondere Banken und Versicherungen erweisen sich als Vorreiter dieser Entwicklung. Ihre starke Ausrichtung auf Digitalisierung und datengetriebene Prozesse macht sie besonders empfänglich für den Einsatz von GenAI, wodurch sie ihre betriebliche Effizienz steigern und personalisierte Finanzdienstleistungen in einem bislang unerreichten Maßstab anbieten können.

Auch außerhalb des Finanzsektors setzen Unternehmen verstärkt auf GenAI, um ihre Betriebsprozesse zu transformieren. Maßgeschneiderte KI-Lösungen ermöglichen es ihnen, Abläufe zu automatisieren, Kundenerlebnisse individueller zu gestalten und eine höhere Skalierbarkeit zu erreichen – ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend digitalisierten Wirtschaft.

GenAI als Effizienztreiber: Kosten senken und Produktivität steigern

Zahlreiche Studien belegen das erhebliche Einsparungspotenzial durch den Einsatz generativer KI. Durch die Automatisierung zeitaufwändiger, ressourcenintensiver Prozesse wie Dokumentenprüfung und Schadensbegutachtung lassen sich Betriebskosten deutlich reduzieren. Laut einer Gartner-Studie aus dem Jahr 2024 konnte die Produktivität in operativen Bereichen, etwa in Callcentern, um durchschnittlich 14 % gesteigert werden – in bestimmten Szenarien, insbesondere bei der Unterstützung von gering qualifizierten Mitarbeitern, sogar um bis zu 34 %.

Darüber hinaus verbessern KI-gestützte Sprachmodelle die Mensch-Computer-Interaktion und ermöglichen einem breiteren Nutzerkreis den Zugang zu komplexen Tools. Während Unternehmen die anfängliche Hype-Phase hinter sich lassen und GenAI zunehmend gezielt einsetzen, liegt der Fokus verstärkt auf praxisnahen Anwendungen, die einen messbaren Mehrwert schaffen und bestehende KI-Strategien sinnvoll ergänzen.

CRIFs Engagement für GenAI: Innovation für eine intelligente Zukunft

CRIF setzt gezielt auf generative KI, um Innovation und Effizienz voranzutreiben. Mit der Gründung der GenAI Factory im Jahr 2023 hat das Unternehmen einen spezialisierten Hub geschaffen, der die Entwicklung, Erprobung und Skalierung von GenAI-Lösungen vorantreibt. Die Vision ist klar: Durch den gezielten Einsatz von GenAI Kunden stärken, operative Exzellenz steigern und außergewöhnliche Kundenerlebnisse schaffen.

Neben den Finanzdienstleistungen unterstützt CRIF Unternehmen branchenübergreifend bei der Entwicklung und Implementierung maßgeschneiderter KI-Lösungen. Durch individuelle Services trägt CRIF dazu bei, Prozesse zu beschleunigen, die Benutzerfreundlichkeit zu optimieren und die Customer Journey nachhaltig zu verbessern.

Vergleich zwischen traditioneller KI und GenAI

Die zunehmende Bedeutung von GenAI hat oft zu Verwirrung über die Begriffe „KI“ und „GenAI“ geführt. Während KI Systeme umfasst, die für Aufgaben entwickelt wurden, die menschliche Intelligenz nachahmen, liegt der Fokus von GenAI speziell auf der Schaffung neuer Inhalte wie Text, Bilder und Audio.

Um die Unterschiede besser zu verdeutlichen, lässt sich ein Vergleich anstellen, wie KI und GenAI in verschiedenen Bereichen wirken:

  • Anwendungsgebiete: Traditionelle KI ist besonders gut in vertikalen analytischen Aufgaben wie Risikobewertung und Kundensegmentierung. Im Gegensatz dazu ist GenAI darauf ausgelegt, Inhalte zu generieren – sei es Text, Bilder oder Audio – und erweitert so die Einsatzmöglichkeiten in kreativen und interaktiven Bereichen.
  • Datenverwendung: Traditionelle KI arbeitet hauptsächlich mit strukturierten Daten wie Zahlen und Kennzeichnungen, während GenAI auf unstrukturierte Daten zugreift, wie Text, Bilder und Audio. Diese unstrukturierten Daten ermöglichen es, zusätzliche Erkenntnisse zu gewinnen und traditionelle Modelle zu verbessern.
  • Multifunktionalität: Während traditionelle KI-Modelle meist auf eine spezifische Aufgabe ausgerichtet sind, sind GenAI-Modelle in der Lage, verschiedene Anwendungen zu unterstützen, indem sie auf unterschiedlichen Datensätzen trainiert und über servicebasierte Bereitstellungsmodelle genutzt werden.
  • Benutzerinteraktion: Traditionelle KI arbeitet oft im Hintergrund innerhalb größerer Systeme, während GenAI interaktive Anwendungen ermöglicht, die benutzergesteuert sind – insbesondere in kreativen und kollaborativen Kontexten.