KI, Echtzeit-Analytik unter den Top-Tech-Investitionsschwerpunkten der Banken im Jahr 2022

5G, künstliche Intelligenz (KI), Microservices und Echtzeitanalysen gehören in diesem Jahr zu den Top-Investitionsschwerpunkten der Banken.

Diese vorrangigen Bereiche deuten darauf hin, dass sich die etablierten Unternehmen derzeit darauf konzentrieren, das Kundenerlebnis zu verbessern, eine echte digitale Banking-Reise anzubieten und eine größere geschäftliche Agilität zu erreichen, so eine Studie eines globalen Marktforschungsunternehmens Forrester gefunden.

Das Top Emerging Technologies in Banking im Bericht 2022, das Anfang dieses Jahres veröffentlicht wurde, stützt sich auf eine Umfrage und Interviews mit mehr als 30 Entscheidungsträgern aus Bankgeschäften und Technologie sowie Lösungspartnern, um ihre aktuellen Interessen und geplanten Investitionen für das kommende Jahr zu verstehen.

Die Ergebnisse der Studie zeigten fast 30 verschiedene Technologien, die von Unternehmensleitern hervorgehoben werden.

Diese Technologien wurden in drei verschiedene Gruppen eingeteilt: die „heißen“ Technologien, die für etablierte Unternehmen hohe Priorität haben und denen in den nächsten 12 Monaten Ressourcen zugewiesen werden; die „auf dem Radar“-Technologien, die berechtigtes kurzfristiges Interesse verzeichneten, jedoch ohne unmittelbare Verpflichtung; und die „Hype“-Technologien oder Trends, die viel Aufsehen erregt haben, denen aber echtes Interesse oder Budgets für das kommende Jahr fehlen.

Auf welche sechs „heißen“ Technologien konzentrieren sich Banken derzeit stark?

Insbesondere maschinelles Lernen (ML) und Echtzeit-/Vorhersageanalysen heben sich von der Masse ab, da sich die etablierten Unternehmen für „hohe“ Investitionen einsetzen.

Die Befragten lobten ML für sein Potenzial, die Prozessautomatisierung in allen Anwendungsfällen, einschließlich Kreditvergabe und Betrugserkennung, zu verbessern und ein personalisierteres Kundenerlebnis zu bieten.

Echtzeit-/Vorhersageanalysen sind unterdessen wegen ihres Potenzials gefragt, Banken in die Lage zu versetzen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Kunden nahtloser und personalisierter zu bedienen.

Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP)/Natural Language Understanding (NLU) sind zwei weitere Schlüsseltechnologien, die Banken aktiv implementieren.

CV, das es Systemen ermöglicht, Informationen aus digitalen Bildern und Videos abzuleiten, hat überzeugende Anwendungen in Bereichen wie Identitätsprüfung und Authentifizierung.

Und NLP und NLU, die sich darauf konzentrieren, Text im wörtlichen Sinne zu verarbeiten und die Bedeutung eines Textes zu verstehen, ermöglichen es Banken, Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu nutzen, Geschäftsprozesse zu rationalisieren und Erfahrungen zu verbessern.

5G, eine weitere „heiße“ Technologie, soll sich zu einer Allzwecktechnologie für Finanzdienstleistungsunternehmen entwickeln, da sie „superschnelles mobiles Breitband, massive maschinelle Kommunikation und zuverlässige Kommunikation mit geringer Latenz“ ermöglicht, heißt es in dem Bericht.

Schließlich werden Microservices-Architekturen von etablierten Unternehmen als wichtiger Architekturbaustein wahrgenommen, der eine erhöhte Agilität verspricht und es ihnen ermöglicht, ihre Organisation zukunftssicher zu machen.

Zehn weitere Technologien, die das Interesse der Banken geweckt haben

Neben diesen sechs „heißen“ Technologien wurden zehn Technologien auf dem „Radar“ der Banken identifiziert. Diese stehen nicht im Mittelpunkt der Implementierungs-Roadmap in diesem Jahr, haben aber das Interesse von Bankmanagern an ihrem Potenzial geweckt, den Bankbetrieb, das Kundenerlebnis und die Flexibilität der Anwendungen einer Bank zu verbessern, heißt es in dem Bericht.

Drei der zehn Technologien beziehen sich auf KI: Deep Learning (DL)/neuronale Netze, Generierung natürlicher Sprache (NLG) und KI-gestützte robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA).

DL und neuronale Netze ermöglichen die Entwicklung von Tools, die in der Lage sind, Ergebnisse vorherzusagen, unstrukturierte Daten zu klassifizieren und Muster zu identifizieren. Interessante Anwendungsfälle sind Betrugserkennung, Kundenabwanderungsanalyse und Kaufneigungsmodellierung.

NLG ist ein Softwareprozess, der schriftliche oder gesprochene Erzählungen aus einem Datensatz erzeugt. Es kann verwendet werden, um regulatorische Berichte zu erstellen und lange Berichte und riesige Datensätze für Führungskräfte zusammenzufassen.

Und RPA, das sich auf die Verwendung fortschrittlicher Tools zur Automatisierung von Geschäftsprozessen bezieht, um alltägliche und sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wertschöpfendere und kundenorientierte Aktivitäten zu konzentrieren und die manuelle Aufsicht zu reduzieren.

Andere Technologien „auf dem Radar“ umfassen Distributed-Ledger-Technologie (DLT)/Blockchain, das Effizienzgewinne verspricht; Datennetz, das einen breiteren Zugriff auf Daten ermöglicht; ereignisgesteuerte Architektur, die es Banken ermöglicht, gut gestaltete, hoch kohärente und hochgradig entkoppelte Bankanwendungen zu erstellen; und Low-Code/No-Code-Entwicklungsplattformen, die eine höhere geschäftliche Flexibilität und eine schnellere Bereitstellung von Anwendungen bieten.

Technologien, die hochgejubelt werden, um in der Zukunft etwas zu bewirken

Schließlich wurden in der Kategorie „Hype“-Technologie zehn Technologien identifiziert, nämlich Advanced Gamification, Confidential Computing, Edge Computing, Green Technologies, das Internet der Dinge (IoT), das Metaverse, Quantencomputing, ausgeklügelte Chatbots, Spatial Computing und virtuelle Realität.

Fortgeschrittene Gamification beinhaltet den Einsatz von Technologie und die Anwendung von Spielelementen, um Benutzer besser einzubeziehen und zu motivieren. Es verspricht mehr Umsatz und Kundenbindung, bleibt aber für die meisten Banken Neuland.

Confidential Computing, das sich auf die Erhöhung der Sicherheit durch die Schaffung sicherer und isolierter Umgebungen konzentriert, wird nur von wenigen Banken verwendet.

Edge-Computing, das darauf abzielt, Daten näher an der Quelle zu verarbeiten, verspricht eine Steigerung der Netzwerkleistung, aber trotz der Möglichkeiten behindern zahlreiche Hindernisse wie die zum Verschieben von Daten erforderliche Zeit und die Kosten von Data Edge immer noch die breite Einführung der Technologie.

Grüne Technologien, die darauf abzielen, die kurz- und langfristigen Umweltauswirkungen von Technologieprodukten zu minimieren, sind ein aufkommender Trend, aber es fehlen noch gemeinsame Standards dafür, was als „grün“ bezeichnet werden kann.

Und das metaverse, das sich auf eine immersive virtuelle Umgebung bezieht, die die physische Welt nachbildet, verspricht ein reichhaltiges Mixed-Reality-Erlebnis.

Einige Banken haben begonnen zu untersuchen, was dies für sie bedeuten könnte, aber realistischerweise wird es in der Branche mehrere Jahrzehnte dauern, bis eine wirklich immersive, virtuelle Umgebung zum Tragen kommt.

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