{"id":3049,"date":"2022-02-02T18:09:07","date_gmt":"2022-02-02T12:39:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=3049"},"modified":"2023-11-02T19:59:59","modified_gmt":"2023-11-02T14:29:59","slug":"artificial-intelligence-in-banking-insurance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/kunstliche-intelligenz-in-der-bankversicherung\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz im Banken- und Versicherungswesen"},"content":{"rendered":"<h5><span data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;24.Artificial Intelligence In Banking &amp; Insurance&quot;}\" data-sheets-userformat=\"{&quot;2&quot;:513,&quot;3&quot;:{&quot;1&quot;:0},&quot;12&quot;:0}\">K\u00fcnstliche Intelligenz im Banken- und Versicherungswesen<\/span><\/h5>\n<p>Kreditgenossenschaften und Banken m\u00fcssen technologiebasierte L\u00f6sungen f\u00fcr die Herausforderungen der Bankenbranche in Betracht ziehen.<\/p>\n<p><strong>Gesch\u00e4ftsprobleme<\/strong><\/p>\n<p>Der Bankensektor durchl\u00e4uft gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen, angetrieben durch die neue Bedrohung durch FinTechs, neue Gesch\u00e4ftsmodelle, zunehmende Regulierung und den Druck, sich daran zu halten. <a href=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/de\/\">Kundendienst<\/a> steht im Mittelpunkt der aktuellen Probleme der Bankenbranche. In vielerlei Hinsicht bieten traditionelle Banken nicht die Qualit\u00e4t der Dienstleistungen an, die Kunden erwarten, insbesondere wenn es um Technologie geht. Die Vorschriften im Banken- und Finanzdienstleistungssektor nehmen st\u00e4ndig zu und erfordern von den Banken, einen enormen Teil ihres Budgets in die Einhaltung der Vorschriften zu investieren.<\/p>\n<h3>Was kann KI unterst\u00fctzen?<\/h3>\n<p>Wenn KI-Techniken auf von Unternehmen gesammelte interne Daten angewendet werden, k\u00f6nnen Versicherer und Banken auf zwei Arten wachsen. Einerseits helfen sie ihnen, ihre Kunden effektiver zu erreichen, indem sie den Kunden ein h\u00f6heres Ma\u00df an Personalisierung und wachsender Loyalit\u00e4t verleihen (Konsumprognose wie Up-Selling, Cross-Selling-Prognose der Kundenabwanderungsrate, Personalisierung von Produkten usw.). Sie tragen jedoch dazu bei, ihre Prozesse zu verbessern, sie effizienter zu machen und dadurch ihre Leistung zu steigern.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-3057\" src=\"https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/02\/Artificial-Intelligence-In-Banking-Insurance-2-300x157.jpg\" alt=\"K\u00fcnstliche Intelligenz im Banken- und Versicherungswesen\" width=\"300\" height=\"157\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Verwenden Sie Instanzen<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Anlageprognosen erstellen: Die Tatsache, dass maschinelle Lerntechnologien erweiterte Markteinblicke erm\u00f6glichen, erm\u00f6glicht es Fondsmanagern, bestimmte Marktentwicklungen fr\u00fcher zu erkennen als herk\u00f6mmliche Anlagestrategien. <a href=\"https:\/\/www.tesladigitalhq.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ML-Technologie<\/a> Es geht darum, automatische Anlageberater aufzubauen, und die Umw\u00e4lzungen innerhalb der Investmentbanking-Branche sind sehr offensichtlich.<\/li>\n<li>Sichere Transaktionen: Algorithmentechniken aus KI und maschinellem Lernen sind \u00e4u\u00dferst effektiv bei der Entschl\u00fcsselung von Betrug bei Transaktionen, indem sie Millionen von Datenbanken analysieren, die vom menschlichen Auge \u00fcbersehen werden k\u00f6nnten. Die Modelle basieren typischerweise auf der Analyse des Verhaltens des Kunden im Internet sowie der Transaktionshistorie.<\/li>\n<li>Risikomanagement: Mithilfe der Techniken des maschinellen Lernens sind Bankinstitute und Banken in der Lage, das Risikoniveau durch die Analyse einer gro\u00dfen Menge an Informationsquellen drastisch zu reduzieren. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Methoden, die sich normalerweise auf wichtige Daten wie Kredit-Scores beschr\u00e4nken, kann ML erhebliche Mengen pers\u00f6nlicher Informationen analysieren, um das Risiko zu verringern.<\/li>\n<li>Informationsmanagement f\u00fcr Kunden: Der Einsatz maschineller Lernmethoden zur Verarbeitung dieser riesigen Datenmengen bringt Prozesseffizienz und die Vorteile der Gewinnung echter Erkenntnisse aus Daten. KI- und ML-Tools wie Datenanalyse, Data Mining und Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache liefern n\u00fctzliche Erkenntnisse aus Daten, um profitablere Gesch\u00e4fte zu erzielen.<\/li>\n<li>Prozesse automatisieren: Mit L\u00f6sungen, die auf maschinellem Lernen basieren, k\u00f6nnen Finanzunternehmen manuelle Aufgaben vollst\u00e4ndig ersetzen, indem sie sich wiederholende Aufgaben durch intelligente Prozessautomatisierung automatisieren, die die Effizienz im Unternehmen verbessert. Mit der Technologie des maschinellen Lernens k\u00f6nnen Sie schnell auf Daten zugreifen, die Muster und Verhaltensweisen interpretieren und dann den Mustern folgen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Warum sollten Sie sich f\u00fcr uns entscheiden?<\/strong><br \/>\nMaschinelles Lernen spielt heute eine wichtige Rolle in einer Vielzahl von Elementen des Finanzsystems, einschlie\u00dflich der Verwaltung von Verm\u00f6genswerten, der Risikobewertung, der Erteilung von Finanzberatung, der Bek\u00e4mpfung von Finanzbetrugsdokumenten, der Dokumentenauthentifizierung und mehr.<\/p>\n<p>Wir bei Labelify glauben, dass KI f\u00fcr jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. Deshalb haben wir ein Tool geschaffen, mit dem Anwender die Vorteile von K\u00fcnstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen nutzen k\u00f6nnen!<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Artificial Intelligence In Banking &amp; Insurance Credit unions and banks must consider solutions that are based on technology to the challenges facing the banking industry. Business Problems The banking sector is going through major changes, fueled by the new threat from FinTechs, new business models, increasing regulation and the pressure to comply. 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