Cognitive computing: Bedrohung oder Rettung für Banken?

Wie dispruptiv ist cognitive computing für Banken?

Das Banking der Zukunft wird sich stark verändern. Der Haupttreiber dafür sind Technologien wie cognitve computing. Diese disruptive Technologie, bei der komplexe Programme geschrieben werden, die wie Menschen “denken”, wird große Umwälzungen in der Finanzbranche verursachen.

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Dies besagt auch eine internationale Studie, laut der 89% der Führungskräfte von Banken überzeugt sind, dass cognitive computing eine disruptive Rolle in der Zukunft des Bankings spielen wird. Ob diese Veränderungen eine Gefahr oder eine Chance für Banken im deutschsprachigen Raum bedeutet, analysieren wir in diesem Beitrag.

Welchen Einfluss haben disruptive Technologien?

Wie das Wort disruptiv andeutet (to disrupt = unterbrechen, auseinander brechen, zerstören), besteht die Gefahr, dass Produkte oder Dienstleistungen durch innovative Technologien vollständig verdrängt werden. Ein bekanntes Beispiel ist die MP3-Technologie, die CDs, Schallplatten und Kasetten fast vollständig verdrängt hat.

 

Fest steht, dass der digitale Wandel und der technologische Fortschritt, der letzten Jahre, große Einflüsse auf die gesamte Weltwirtschaft hat. Der bekannte Forscher für digitale Wirtschaft beim MIT, Andrew McAfee, beschreibt die Einflüsse von Technologie wie folgt:

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“We are, for the very first time ever, interconnecting the majority of humanity with each other and with the world’s knowledge resources, and giving everyone the ability to contribute to those knowledge resources.”

“We are, for the very first time ever, interconnecting the majority of humanity with each other and with the world’s knowledge resources, and giving everyone the ability to contribute to those knowledge resources.”

Wie funktioniert cognitive computing?

Durch unser tägliches Leben, dass immer mehr digital stattfindet, generieren wir eine Menge an Daten (big data), die Programme zu aussagekräftigen Informationen (smart data) zusammenfassen können. Durch cognitive computing werden diese digitalen Daten nutzbar gemacht. Dies wird dadurch ermöglicht, dass beim cognitive computing, über Sprach- und Ländergrenzen sowie Zeitzonen hinweg, Daten zusammengeführt, intelligent kombiniert und analysiert werden.

Was ist cognitive banking?

Die branchenspezifiche Anwendug von cognitive computing, das sogenannte cognitive banking, wird einen wesentlich größeren Einfluss auf die Finanzbranche haben, als der befürchtete FinTech-Hype. FinTechs greifen auschließlich einzelne Stücke der Wertschöpfungskette der Banken auf und optimieren sie für die Kunden. Cognitive banking hingegen ist wirkich bahnbrechend für die gesamte Bankbranche, da große Teile der Wertschöpfungskette betroffen sind. Der Grund dafür ist, dass die Computerprogramme immer intelligenter werden und das menschlichen Gehirn in immer mehr Bereichen übertreffen.

Watson, die kognitive Intelligenz von IBM

Die cognitive computing Anwendung von IBM, ist ein konkretes Beispiel für diese disruptive Technologie. Watson kann Kontext und menschliche Gefühle erfassen und spricht neun Sprachen. Aufgrund dieser bemerkenswerten Fähigkeiten wird die künstliche Intelligenz aus dem Hause IBM in Callcentern sowie für Kundenanfragen und im Asset Management eingesetzt.

Wie funktioniert Watson?

Der “Denkprozess” der künstlichen Intelligenz Watson kann in folgende drei Stufen untergliedert werden:

1. Verstehen: Der Computer versteht den Kontext der im Internet kursierenden Daten wie Bilder, Videos, Texte oder Audiodateien und bereitet diese zu Informationen auf.

2. Denkprozess: Der Computer stellt Hypothesen zu diesen Informationen auf und evaluiert diese anhand von Wahrscheinlichkeiten. Die künstliche Intelligenz gibt individuell passende Antworten, indem sie alle ihr zur Verfügung stehenden Daten zusammenträgt.

3. Lernen: Durch stetige Feedbackschleifen optimiert sich das Programm eigenständig und passt seine Denkprozess entsprechend der Reaktionen automatisch an.

 

Mögliche Einsatzgebiete von Watson

Aufgrund der geschilderten Fähigkeiten wird Watson sogar im direkten Kundenkontakt eingesetzt. Auch in Bankfilialen könnte Watson den Service unterstützen oder ihn zukünftig sogar ersetzen. Beim amerikanischen Modehaus Macy’s geben Chatbots bereits Antworten zu Produkten und Hilfestellung bei der Orientierung in der Filiale.

 

Einsatz von cognitive banking in Deutschland

Der automatisierte Prozess der intelligenten Datenverarbeitung wird in der deutschsprachigen Finanzbranche noch zu wenig genutzt, obwohl insbesondere Banken von dieser künstlichen, algorithmus-basierten Intelligenz, profitieren könnten. Einige Banken haben bereits automatisierte Programme, sogenannte Robo-Advisor im Einsatz, die aus den Angaben der Nutzer passende Anlageprodukte empfehlen. Die Deutsche Bank hat beispielsweise seit 2015 den Robo-Advisor “AnlageFinder” im Einsatz. Diese digitalen Produkte sind jedoch nur ein kleiner Aspekt des großen cognitive banking Spielfelds. Durch cognitive banking können künftig sämtliche Entscheidungsprozesse auf Kunden- sowie Bankseite unterstützt, beziehungsweise komplett automatisiert werden.

Die Bankbranche steht beim Einsatz von dieser Technolgie also noch am Anfang. Ab 2017 soll die Robo-Advice-Technologie der Deutschen Bank, in Kooperation mit dem deutschen FinTech fincite, um cognitive analytics erweitert und die daraus resultierende automatisierte Vermögensverwaltung auch in Filialen eingesetzt werden.

 

 

Anwendungsmöglichkeiten für deutsche Banken

Die intelligente Interpretation der unstrukturiert unnutzbaren Daten birgt ein großes Potential für Banken. Durch den Personalabbau und den der Digitalisierung geschuldeten immer weiter abnehmenden Kontakt zu Kunden, wissen Banken immer weniger über ihre Kunden. Berater haben zwar häufig wertvolle Informationen über die Kunden, die noch regelmäßig Kundengespräche wahrnehmen, diese Informationen sind jedoch selten verwertbar, da sie nicht digital dokumentiert und weitergegeben werden.

Cognitive banking kann beide geschilderten Probleme lösen. Auch ohne das der Kunde im persönlichen Gespräch Informationen preisgibt, können diese Daten ermittelt und sogar automatisiert interpretiert und nutzbar gemacht werden. Durch die Aufbereitung der Informationen, wie beispielsweise diverser Social Media-Beiträge des Kunden kann der, durch den abnehmenden physische Kundenkontakt verringerte, Informationsfluss kompensiert werden.

 

Cognitive banking als Wettbewerbsvorteil für Groß- und Direktbanken

Das Wissen über den Kunden, sein Verhalten und seine Bedürfnisse, dass mit Hilfe von cognitve computing gewonnen wird, ist ein großer Wettbewerbsvorteil gegenüber den Instituten, die diese Technologie nicht einsetzen. Auch aus Kundensicht bietet diese Technologie Vorteile, da sie individuelle Lösungen für persönliche Bedürfnisse ermöglicht. Unpassende Produktangebote und unerwünschte Werbung gehören damit endlich der Vergangenheit an. Ein weiterer Vorteil ist, dass sich Banken mit dieser Technologie als digitale Vorreiter positionieren und somit von ihren Mitbewerbern differenzieren können.

Cognitive banking Ist insbesondere für die Banken interessant, die entweder die Kundennähe durch massiven Filialabbau verloren haben oder die durch ihr Geschäftsmodell bedingt, wenige Filialen betreiben, also Groß- und Direktbanken.

 

Cognitive banking für kleine und mittlere Institute

Fragwürdig ist, ob cognitive banking in absehbarer Zeit auch für kleine und mittlere Banken erschwinglich sein wird. Für Großbanken, die über eine großen Kundenstamm und genügend Mittel verfügen, ist dies kein Hindernis und deshalb ist es sicherlich nur eine Frage der Zeit, bis sie die Technologie zu ihrem Vorteil nutzen.

Dies könnte jedoch auf lange Sicht bedeuten, dass der technologische Fortschritt der Großbanken irgendwann von den kleinen und mittleren Banken nicht mehr aufholbar ist und sie somit wichtige Kundengruppen verlieren. Ein Großteil der kleinen und mittleren Banken hätten damit keine guten Zukunftsaussichten, insbesondere wenn die Banken es nicht schaffen den Nachwuchs zu überzeugen und gute Beziehungen zur nächsten Generation aufzubauen.

Den größten Vorteil, den kleinere Institute gegenüber den Branchenriesen haben, ist die Regionalität und die durch das dichte Filialnetz resultierende Nähe zum Kunden. Ein weiterer Aspekt ist, dass die Kunden in regionalen Bankfilialen von Menschen betreut werden, die ihre Sprache sprechen und Teil des regionalen Ökosystems sind. Man kennt sich auf dem Land. Durch diese engen Beziehungen fließen wichtige Informationen, die inbesondere bei weniger online-affinen Kunden, nicht von einem Algorithmus ermittelt werden können. Diese Karten müssten die Filialbanken viel stärker spielen!

Fazit: Quo vadis cognitive banking?

Wir sind der Meinung das cognitive banking einen entscheidenden Einfluss auf das Bankgeschäft der Zukunft haben wird. Innovative Vorreiter profitiere schon heute davon und es ist nur eine Frage der Zeit, bis andere Banken nachziehen. Kleinen und mittleren Banken, sowie trägen Filialbanken wird dieser technologische Fortschritt wenig nutzen, vielmehr wird er ihren Untergang beschleunigen. Wie genau die Zukunft der künstlichen Intelligenzen aussehen wird, ist schwer vorhersehbar, wie folgendes Video mit einem Augenzwinkern veranschaulicht.

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Wie ist Ihre Meinung zum Thema cognitive computing für Banken? Überwiegen Ihren Meinung nach die Vorteile oder sehen Sie in dieser disruptiven Technologie eine Gefahr für deutsche Banken? Hinterlassen Sie uns gerne ein Kommentar!

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Sebastian Fleer

Sebastian Fleer

M.Sc. Business and Economics

Sebastian Fleer hat sich  auf die Themenfelder Bankenregulierung und Risikomanagement spezialisiert. Er ist überzeugt davon, dass die globale Bankenregulierung zum Einen Fairness auf den Finanzmärkten fördert und zum Anderen ein besseres Risikomanagement ermöglicht.

Alena Maria Kotter

Alena Maria Kotter

B.A. Sprache und Kommunikation

Alena Kotter hat sich auf digitale Kommunikation für Banken spezialisiert. Besonders wichtig ist ihr dabei die integrierte Betrachtung und Vernetzung der einzelnen Kommunikationskanäle. Sie hält Vorträge auf Konferenzen und teilt ihr Fachwissen in Social Media, Fachmedien und Blogs.

Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Finanzbranche gestalten!

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