Die Bank of America setzt künstliche Intelligenz-Agenten in banklichen Geschäftsprozessen ein.

KI-Agenten spielen zunehmend eine direkte Rolle bei der Bereitstellung von Finanzberatungen, da große Banken von internen Werkzeugen zu Systemen übergehen, die echte Interaktionen mit Kunden ermöglichen.

Die Bank of America setzt derzeit eine KI-basierte Beratungsplattform für eine ausgewählte Gruppe von Finanzberatern ein, die etwa 1.000 Berater umfasst, berichtet Banking Dive. Diese Initiative stellt eines der frühen Beispiele dar, in denen KI in Kernbankfunktionen eingesetzt wird, anstatt nur in Back-Office-Aufgaben oder begrenzten Pilotprojekten. Sie signalisiert auch eine allgemeine Branchentendenz, bei der sich KI von der Bereitstellung grundlegender Unterstützung zur Unterstützung des Echtzeit-Beschlussfassungsprozesses entwickelt.

Die Plattform basiert auf Salesforce’s Agentforce und ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten zum Verwalten von Aufgaben. Sie soll Beratern bei der Beantwortung von Kundenanfragen und der Ausarbeitung von Empfehlungen helfen sowie den täglichen Arbeitsablauf optimieren. Laut Banking Dive ist dieses System Teil einer umfassenderen Anstrengung führender Banken, herauszufinden, wie KI-Agenten mit menschlichen Mitarbeitern zusammenarbeiten können, anstatt als isolierte Werkzeuge zu funktionieren.

Die Bank of America erweitert kontinuierlich den Einsatz von KI in ihren operativen Prozessen. Laut Angaben der Bank übernimmt ihr virtueller Assistent Erica Arbeit, die etwa 11.000 Mitarbeiter leisten würden, und alle 18.000 Softwareentwickler verwenden KI-Programmierwerkzeuge, was die Produktivität um rund 20% steigert, so Banking Dive. Diese Zahlen zeigen, in welchem Umfang KI bereits in verschiedenen Bereichen der Organisation integriert ist.

KI-Agenten gehen auf dem Weg zur Unterstützung bei finanziellen Entscheidungen

Diese Strategie markiert einen Wandel von früheren Anwendungen von KI in der Bankwirtschaft, die hauptsächlich auf Chatbots oder internen Produktivitätshilfen beruhten. Diese früheren Systeme waren dazu konzipiert, einfache Fragen zu beantworten oder routinemäßige Aufgaben zu automatisieren. Die neueren Plattformen sind dafür ausgelegt, komplexere Arbeiten zu bewältigen, einschließlich der Analyse von Kundendaten und der Vorschläge weiterer Maßnahmen.

Diese Entwicklung bringt KI näher zum Kern des finanziellen Entscheidungsprozesses. Anstatt nur als unterstützendes Element zu dienen, ist die Technologie nun direkt in den Beratungsprozess integriert.

Andere große Banken verfolgen ähnliche Richtungen. Derselbe Banking Dive-Bericht zeigt, dass auch Institutionen wie JPMorgan Chase, Wells Fargo und Goldman Sachs KI-Werkzeuge testen, die darauf abzielen, die Produktivität zu steigern und das Personal, das mit Kunden in Kontakt kommt, zu unterstützen. Obwohl diese Initiativen unterschiedlich sind und nicht immer speziell auf KI-Agentensysteme für Berater ausgerichtet sind, ist das gemeinsame Ziel, die Leistungsfähigkeit zu erhöhen, ohne die Anzahl der Mitarbeiter proportional zu steigern.

Vorläufige Daten deuten darauf hin, dass diese Werkzeuge die Effizienz verbessern können, obwohl die Ergebnisse unterschiedlich ausfallen. In einigen Fällen berichten Banken von Verbesserungen in der Geschwindigkeit, mit der Berater auf Informationen zugreifen oder sich auf Meetings vorbereiten können, basierend auf Branchenberichten und frühen Rückmeldungen, zitiert von Banking Dive. Gleichzeitig bestehen anhaltende Bedenken hinsichtlich Genauigkeit und Überwachung, insbesondere wenn KI-Systeme zur Unterstützung bei finanziellen Entscheidungen eingesetzt werden.

Ein breiteres Muster nimmt in den Finanzdienstleistungen Form an. Viele Unternehmen investieren in KI, aber sie tun dies vorsichtig und beschränken die Einsetzung oft auf bestimmte Teams oder Anwendungsfälle. Das Ziel ist es, die Leistung der Technologie in realen Situationen zu bewerten, bevor sie breiter eingesetzt wird.

Einige Analysten bleiben skeptisch hinsichtlich des Tempos der Veränderungen durch KI in der Bankwirtschaft. Ein Analyst von Wells Fargo, Mike Mayo, merkte an, dass die jüngsten Fortschritte noch keine neuen Hauptprodukte hervorgebracht haben und bezeichnete die aktuelle Phase als „ein wenig langweilig aus produktspezifischer Sicht“, so Banking Dive.

Menschliche Überwachung bleibt von entscheidender Bedeutung

Die Einführung der KI bei der Bank of America ist aufgrund ihrer Größe und ihres Standorts bemerkenswert. Finanzberater spielen eine zentrale Rolle in den Kundenbeziehungen der Bank, insbesondere im Bereich Vermögensverwaltung. Die Einbindung von KI in diese Rolle zeigt ein wachsendes Vertrauen in die Technologie. Sie zeigt auch eine Bereitschaft, sie dazu zu nutzen, die Entwicklung und Bereitstellung von Beratungen zu beeinflussen.

Gleichzeitig ersetzt das System nicht die Berater. Vielmehr ist es so konzipiert, dass es zusammen mit ihnen arbeitet. Menschliche Überwachung bleibt ein essentieller Bestandteil des Prozesses, insbesondere bei komplexen finanziellen Entscheidungen oder für hochwertige Kunden. Branchenführer erkennen auch, dass KI wahrscheinlich nicht die Rolle von Experten vollständig übernehmen wird, insbesondere in komplexen Finanzprozessen, wo Kontext und Urteilsfähigkeit weiterhin entscheidend sind.

Dieses hybride Modell wird zunehmend in der Branche verbreitet. Anstatt Menschen aus dem Prozess zu entfernen, suchen Banken nach Möglichkeiten, menschliches Urteilsvermögen mit maschinell erzeugten Erkenntnissen zu kombinieren. Einige Unternehmen beginnen, KI als Mitglied des Arbeitspersonals anzusehen und nicht nur als Werkzeug, wobei davon ausgegangen wird, dass das Personal täglich mit diesen Systemen zusammenarbeitet.

Fortschritte beinhalten Einschränkungen und Kompromisse

Es bestehen auch praktische Herausforderungen. KI-Systeme verlassen sich auf saubere, strukturierte Daten, die in großen Organisationen mit veralteter Infrastruktur schwer zu erlangen sind. Die Integration in bestehende Werkzeuge kann zeitaufwendig sein, und das Personal benötigt möglicherweise Schulungen, um neue Systeme effektiv nutzen zu können.

Regulierungen fügen eine weitere Ebene der Komplexität hinzu. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass von KI gesteuerte Empfehlungen den gesetzlichen Vorgaben entsprechen. Sie müssen auch in der Lage sein, diese Empfehlungen bei Fragen durch Regulierungsbehörden zu erklären. Diese Notwendigkeit kann die Autonomie, die KI-Systemen gewährt wird, einschränken, insbesondere in Bereichen wie Kreditvergabe oder Anlageberatung.

Trotz dieser Einschränkungen beginnen Banken, über die Experimentierphase hinaus zu kommerziellen Anwendungen überzugehen, auch wenn der Fortschritt nicht konstant ist. Einige Schätzungen legen nahe, dass bis zu ein Drittel der Bankjobs oder Teile dieser Jobs letztendlich von KI übernommen werden könnten, obwohl die zeitliche Abfolge noch ungewiss ist.

Die Integration von KI-Agenten in beratende Funktionen wirft auch Fragen darüber auf, wie sich die Arbeit selbst entwickeln könnte. Wenn Systeme in der Lage sind, mehr analytische Arbeiten zu bewältigen, könnten Berater mehr Zeit für Kundenbeziehungen und weniger für die Vorbereitung aufmeetings aufwenden. Mit der Zeit könnte dies die erforderlichen Fähigkeiten für diese Rolle verändern.

Gleichzeitig führt die Abhängigkeit von KI zu neuen Risiken. Fehler in den Daten oder Modellausgaben könnten die Empfehlungen beeinträchtigen, und eine übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Systemen könnte dazu führen, dass die Überprüfung durch menschliches Personal nachlässt. Diese Fragen werden weiterhin untersucht, während die Einführung dieser Technologien zunimmt.

Was die aktuelle Phase auszeichnet, ist nicht nur die Technologie selbst, sondern ihre Anwendung. Die Einsetzung von KI in vordergründige Rollen deutet darauf hin, dass Banken sie als Instrument zur Gestaltung der Ergebnisse betrachten und nicht nur zur Verbesserung der Effizienz im Hintergrund.

Die Einführung der KI bei der Bank of America bietet Einblicke in die Art und Weise, wie dieser Wandel stattfinden könnte. Sie zeigt, wie eine große Institution testet, wie tief KI in den täglichen Arbeitsablauf integriert werden kann, während gleichzeitig menschliche Überwachung gewährleistet wird.

Je mehr Banken einen ähnlichen Weg einschlagen, wird sich der Fokus wahrscheinlich von der Frage abwenden, ob KI eingesetzt werden sollte, hin zur Frage, wie sie verwaltet werden sollte, sobald sie ein integraler Bestandteil der Kernoperationen ist.

Siehe auch: Visa bereitet die Zahlungssysteme auf Transaktionen vor, die von KI-Agenten initiiert werden

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