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Banken und virtuelle Assistenten | Folgen die Banken den Fintechs oder bleiben sie zurück?

Banken und virtuelle Assistenten

Banken gibt es schon seit Jahrhunderten, und in dieser Zeit haben sie viele Veränderungen erlebt. Aber im heutigen digitalen Zeitalter steht mehr auf dem Spiel als je zuvor.

Banken müssen sich anpassen, sonst werden sie von Fintech-Unternehmen überflügelt, die innovative Produkte und Dienstleistungen schnell und effizient anbieten können. Glücklicherweise stellen sich Banken mit Hilfe von Fintech-Unternehmen dem digitalen Wandel.

So machen sie es.

KI und virtuelle Assistenten

Laut IoT Analytics wird die Welt bis 2025 rund 27 Milliarden vernetzte Geräte sehen. Daher suchen immer mehr Verbraucher nach Komfort – was bedeutet, dass es für Banken unerlässlich ist, diese Art von Service anbieten zu können, wenn sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein wollen. Nirgendwo ist dieser Bedarf offensichtlicher als bei automatisierten Assistenten oder virtuellen Assistenten.

Bevor wir uns jedoch damit befassen, wie Banken virtuelle Assistenten einsetzen, lassen Sie uns zunächst einen Blick auf die sehr klaren Bedenken werfen, die bei der Massenakzeptanz von KI bestehen

Einer der größten Nachteile des Einsatzes von KI für Banken besteht darin, dass dies zu voreingenommenen Entscheidungen führen kann. Wenn beispielsweise eine Bank KI verwendet, um zu entscheiden, ob sie einen Kredit genehmigt oder nicht, kann der Algorithmus gegenüber bestimmten demografischen Merkmalen wie Frauen oder Minderheiten voreingenommen sein.

Ein weiterer Nachteil der Verwendung von KI für Banken ist, dass sie teuer sein kann. Banken müssen in die Technologie und das Personal investieren, das sie warten und betreiben kann. Darüber hinaus müssen Banken sicherstellen, dass ihre Daten sicher und vor Hackern geschützt sind.

Es besteht immer das Risiko, dass KI Fehler macht. Trifft ein KI-System eine Fehlentscheidung, kann das die Bank Geld kosten oder sogar dazu führen, dass sie Kunden verliert.

Der größte Nachteil oder zumindest ein aktueller Diskussionspunkt sind die Auswirkungen der KI auf die menschliche Belegschaft. Wenn Banken und andere Unternehmen KI-basierte Workflows einführen, wird dies zu einer erheblichen Verringerung der menschlichen Belegschaft und damit zu Arbeitslosigkeit führen. Während dies im Zusammenhang mit der Automatisierung schon immer ein klares Problem war, konnte es die Geschwindigkeit, mit der die KI „übernimmt“, nicht aufhalten.

Was ist ein virtueller Assistent?

Ein virtueller Assistent ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Softwareprogramm, das Aufgaben oder Dienste für einen Benutzer ausführt. Virtuelle Assistenten können für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. zum Planen von Terminen, Verwalten von Aufgabenlisten und Bereitstellen von Kundendienst.

Virtuelle Assistenten sind kostengünstig?

Die Zahl der Fusionen und Übernahmen von Banken und Fintechs ist in den letzten Jahren gestiegen. Die Banken haben nun voll und ganz erkannt, dass sie die Fintech-Revolution nicht länger ignorieren können, weil sie sich direkt auf ihr Geschäft auswirkt.

Infolgedessen erwerben viele Banken Fintech-Unternehmen und integrieren ihre Produkte und Dienstleistungen, um sowohl Back- als auch Front-End-Aktivitäten zu verwalten. Einige Banken nehmen die Sache selbst in die Hand, indem sie durch die Entwicklung eigener Lösungen in den Fintech-Sektor diversifizieren.

Wie dem auch sei, Fintech übernimmt die Bankenbranche. Einer der ersten Anwendungsfälle, die wir von Fintech im Bankwesen gesehen haben, ist der weit verbreitete Einsatz virtueller Assistenten.

Banken sparen mit virtuellen Assistenten Geld, indem sie Prozesse automatisieren, die sonst menschliche Mitarbeiter erfordern würden. Beispielsweise kann ein virtueller Assistent zur Beantwortung von Kundenanfragen eingesetzt werden, wodurch die Notwendigkeit für Bankmitarbeiter reduziert werden kann, Kundendienstanrufe zu bearbeiten. Virtuelle Assistenten können auch verwendet werden, um Kontostände und Transaktionen zu überwachen, was Banken helfen kann, Betrug zu verhindern.

Wie nutzen Banken virtuelle Assistenten?

Banken können virtuelle Assistenten auf verschiedene Weise einsetzen, aber meistens stellen sie sie ihren Kunden wie folgt zur Verfügung:

  • Ein persönlicher Assistent für Bank- und Finanzangelegenheiten (z. B. Bezahlen von Rechnungen und Überprüfen von Kontoständen)
  • Ein Berater, der personalisierte Einblicke in die Finanzen des Benutzers gibt (z. B. Vorschläge, wo ein Benutzer Geld sparen kann)
  • Ein Concierge zur Erledigung von Aufgaben, die die Bank normalerweise nicht übernimmt (z. B. Buchung von Reisen oder Verwaltung von Autokrediten)

Mit diesen Dienstleistungen, die ihren Kunden jederzeit zur Verfügung stehen, können Banken wettbewerbsfähig bleiben, ohne auf Komfort verzichten zu müssen.

Anwendungsfälle von virtuellen Assistenten

Fintech-Unternehmen wie Kasisto nutzen zum Beispiel Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI), um virtuelle Assistenten zu entwickeln, die direkt mit Kunden kommunizieren können. Einer dieser Assistenten ist KAI, ein intelligenter Assistent, der die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen nutzt, um Fragen zu Bank- und persönlichen Finanzfragen zu beantworten. Die von KAI gesammelten Daten werden dann anonymisiert und Banken zur Verfügung gestellt, damit diese ihre Produkte verbessern können.

Analysten sagen voraus, dass virtuelle Assistenten in Zukunft noch beliebter werden. Wir sehen sie bereits überall, auch im Internet, zu Hause, in Autos und auf Telefonen in Form von Siri und Alexa.

Ein weiteres Beispiel ist die Ally Bank . Die Bank hat Ally Assist entwickelt, einen text- und sprachbasierten KI-Assistenten für ihre Mobile-Banking-Anwendung. Ally Assist kann verwendet werden, um Kundenanfragen wie Informationsanfragen, Zahlungen, Einzahlungen und Überweisungen zu beantworten. Ally Assist nutzt maschinelles Lernen, um von seinen Benutzern zu lernen, und baut dann auf seinen Daten auf, um die Bedürfnisse der Benutzer vorherzusehen.

Die Bank of America verfügt über eine Reihe von KI-Anwendungen, die sie für eine Vielzahl von Zwecken verwendet. Dazu gehören Betrugserkennung, Kundenservice und Effizienzsteigerung. Die Bank nutzt auch Watson von IBM, um Kundendienstmitarbeitern eine Intuitions-Engine zur Verfügung zu stellen, die ihnen hilft, die Bedürfnisse der Kunden besser zu verstehen und darauf zu reagieren.

Erica ist eine auf künstlicher Intelligenz basierende Kundendienstmitarbeiterin für die Bank of America. Es kann Kundenfragen beantworten und ihnen bei ihren Bankbedürfnissen helfen.

Bei alledem ist eines klar: Banken passen sich schnell an, um mit der Konkurrenz durch Fintech-Unternehmen Schritt zu halten. Virtuelle Assistenten sind eine Möglichkeit, und im Laufe der Zeit werden wir vielleicht sehen, dass Banken ihre Form in Zukunft insgesamt ändern.

Banken und virtuelle Assistenten

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Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) Chipsets Market 2024-2031: Identify and Capitalize on the Countries Showcasing the Highest Growth Potential

2024-09-18T08:30:44Z

Dublin, Sept. 18, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) -- The "Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) Chipsets Market Size, Share & Trends Analysis, 2024-2031" report has been added to ResearchAndMarkets.com's offering.

The Asia Pacific Artificial Intelligence (AI) Chipsets Market should witness market growth of 30.3% CAGR during the forecast period, 2024-2031.

The China market dominated the Asia Pacific Artificial Intelligence (AI) Chipsets Market by country in 2023, and should continue to be a dominant market till 2031; thereby, achieving a market value of $21.51 billion by 2031. The Japanese market is registering a CAGR of 29.7% during 2024-2031. Additionally, the Indian market should showcase a CAGR of 31.2% during 2024-2031.

The adoption of AI chipsets is rapidly increasing across various industries and sectors due to their ability to accelerate AI tasks, enhance performance, and enable intelligent applications. Businesses increasingly leverage AI-driven solutions to gain insights from data, automate processes, improve decision-making, and enhance customer experiences. AI chipsets facilitate the execution of complex AI algorithms and machine learning models, driving applications like NLP, computer vision, predictive analytics, and autonomous systems.

Moreover, the continuous advancements in AI algorithms, deep learning models, and neural network architectures drive the need for high-performance hardware solutions capable of handling massive datasets and complex computations. AI chipsets provide the computational power and efficiency to effectively train and deploy AI models. The proliferation of edge computing architectures, wherein AI processing tasks are performed locally on edge devices, drives the adoption of AI chipsets with edge computing capabilities.

The fintech industry in India has experienced rapid growth driven by increasing smartphone penetration, digital payment adoption, and government initiatives promoting financial inclusion. The Fintech business in India is expanding at one of the quickest rates in the world, according to the National Investment Promotion and Facilitation Agency. The market for fintech in India is expected to reach $150 billion by 2025, from $50 billion in 2021. By 2030, the fintech business is expected to generate $2.1 trillion in opportunity. In 2022, fintech startups in India raised $5.65 billion. Between 2021 and 2022, the number of distinct institutional investors in Indian fintech nearly doubled, from 535 to 1019, respectively.

Additionally, as businesses and government agencies in Australia invest in AI technologies to drive innovation and efficiency, there is a growing demand for AI chipsets to power AI-driven applications and services. According to the Australian Government, digital innovations, including AI, could contribute $315 billion to Australia's GDP by 2030. Australian spending on AI systems will grow to over $3.6 billion by 2025, at a compounding annual growth rate of 24.4% between 2020 and 2025. Therefore, the rising fintech industry and increasing expenditure on AI technology in the region drive the market's growth.

List of Key Companies Profiled

  • Intel Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • IBM Corporation
  • Micron Technology, Inc.
  • Qualcomm Incorporated (Qualcomm Technologies, Inc.)
  • Samsung Electronics Co. Ltd. (Samsung Group)
  • Apple, Inc.
  • Huawei Technologies Co. Ltd. (Huawei Investment & Holding Co. Ltd.)
  • Texas Instruments, Inc.
  • NXP Semiconductors N.V.

Market Segmentation

By Computing Technology

  • Cloud Computing
  • Edge Computing

By Function

  • Inference
  • Training

By Chipset Type

  • GPU
  • CPU
  • FPGA
  • ASIC
  • Others

By Vertical

  • Consumer Electronics
  • Automotive
  • Healthcare
  • Manufacturing
  • Retail & E-Commerce
  • BFSI
  • Marketing
  • Others

By Country

  • China
  • Japan
  • India
  • South Korea
  • Taiwan
  • Malaysia
  • Rest of Asia Pacific

For more information about this report visit https://www.researchandmarkets.com/r/9spj10

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