Künstliche Intelligenz (KI) kann Kosten senken, aber Finanzdienstleistungsunternehmen sollen offenbar zögerlich sein, sie zu übernehmen. Laut einem Bericht der Financial Times vom Sonntag (30. Juni) haben regulatorische Bedenken und Sorgen um den Verlust von Arbeitsplätzen Banken davon abgehalten, KI-Produkte zu übernehmen. Tom Blomfield, Mitbegründer der Neobank Monzo und Gruppenpartner bei Y Combinator, sagte: “Die großen Banken werden die Technologie auf jeden Fall nicht so schnell übernehmen wie die FinTech-Unternehmen.” Er fügte hinzu, dass generative KI “Banken effizienter machen und in der Lage sein wird, die gleichen Produkte zu einem günstigeren Preis anzubieten.”
Ein Bericht zitierte eine Studie von Capgemini, die zeigt, dass nur 6% der Einzelhandelsbanken auf die weit verbreitete Implementierung von KI vorbereitet sind. Dennoch wies die FT auch auf eine Schätzung von McKinsey hin, dass KI dem globalen Bankensektor jährlich bis zu 340 Milliarden Dollar an Wert hinzufügen könnte, was etwa 4,7% der Brancheneinnahmen entspricht. Trotz dieses Geldsegens gibt es laut dem Bericht Ängste, dass der Wandel Arbeitsplätze kosten wird. In Erwartung der potenziellen Auswirkungen von KI haben einige Persönlichkeiten der Musikindustrie, darunter Künstler wie Billie Eilish und Nicki Minaj, einen offenen Brief unterzeichnet, in dem sie Schutzmaßnahmen gegen die unbefugte Nutzung ihrer Lieder zur Schulung von KI-Modellen fordern und Bedenken äußern, dass unaufhaltsame KI ihre Arbeit entwerten könnte und Künstler von angemessener Entlohnung ausschließen könnte.
PYMNTS schrieb letzte Woche über das Potenzial von generativer KI, die teure Belastung durch Zahlungsbetrug zu reduzieren. “Da diese Technologie weiter reift und ihre Übernahme an Fahrt gewinnt, könnte sie zu einem Eckpfeiler moderner Strategien zur Bekämpfung des Zahlungsbetrugs werden, die Verbesserungen in Genauigkeit, Effizienz und Kosteneinsparungen versprechen”, besagter Bericht. Die Aufregung beruht zum großen Teil auf dem Potenzial der Technologie, die Einschränkungen herkömmlicher Betrugserkennungswerkzeuge zu überwinden. Ihre Fähigkeiten könnten aktuelle Methoden durch die Echtzeitidentifizierung und Neutralisierung von Zahlungsbetrug ergänzen, was das Einkaufserlebnis schützen und die Erträge von Banken und Unternehmen verbessern könnte.