AI Finance Manager

Artificial Intelligence (AI) eröffnet im Banking neue Dimensionen: Optimierte Prozesse, datengetriebene Realtime-Insights und Hyper-Personalisierung sind nur einige der Vorteile. Contovista ist als Technologie-Vorreiterin an der Spitze dieses datengetriebenen Mega-Trends und liefert durch AI-Ansätze wie Machine Learning seit Jahren Wachstums-Lösungen für Finanzinstitute. Dadurch ergeben sich beispielsweise völlig neue Möglichkeiten, um aus Transaktionsdaten kundenzentrierte Produkte abzuleiten.

Nun geht die Reise weiter mit neuen AI-Fähigkeiten, die Contovista sukzessive implementiert – und zwar genau dort, wo es aus Sicht von Finanzinstituten Sinn macht. Die Chancen dieser Technologie werden zukünftig in unserem neuen AI Finance Manager gebündelt.

Sie können über integrierte Client-Analytics-Features auf AI-Grundlage produktive Funktionen nutzen, ohne selbst in die Entwicklung von AI-Fähigkeiten investieren zu müssen. Der Vorteil für Endkund:innen: Ihnen stehen AI-basierte Features über PFM (Privatkund:innen) und BFM (Geschäftskund:innen) bequem zur Verfügung.

Was zunächst vielleicht etwas technisch klingt, hat potenziell enorme strategische Implikationen für Finanzinstitute. Hier liest du mehr über den Hintergrund, den neuen Ansatz von Contovista sowie die signifikanten Chancen von AI fürs Banking.

Eine integrierte Plattform mit AI-basiertem Finanzcockpit und Client-Analytics.

Durch die Integration der Contovista Enrichment Engine in die Finance-Manager-Lösungen haben Finanzinstitute jetzt unkompliziert Zugriff auf angereicherte Transaktionsdaten und fortgeschrittene Client-Analytics Features für interne Zwecke. Unser innovativer Ansatz ermöglicht es, Kontoinformationen in verwertbare Insights umzuwandeln. Dafür veredelt die Enrichment Engine Informationen aus Konto-Transaktionen mit externen Daten, unabhängig von Quelle, geografischer Herkunft oder Sprache der Transaktionsdaten.

Durch die Analytics-Features können aus unstrukturierten Transaktionsdaten strukturierte, handlungsrelevante Erkenntnisse gezogen werden. Ein plastisches Profil der Vorlieben und Bedürfnisse von individuellen Endkund:innen entsteht.

In unserer neuen Produktarchitektur werden AI-Fähigkeiten auf dieser Datengrundlage nahtlos integriert und durchgängig bereitgestellt. Der Ansatz bringt wichtige Vorteile für Banken:

• Hybride Architektur (Cloud und On-Premise): Diverse Modelle werden künftig direkt im Contovista Data Center berechnet. Dies ermöglicht den Einsatz von State-of-the-Art AI und fortgeschrittenen Modellen (inklusive GenAI).
• Shared-Learning-Effekt und Continuous Learning: Die AI-Modelle werden auf Datensätzen trainiert, die keine identifizierbaren Kundendaten enthalten (Non-CID). Die Nutzung durch verschiedene Banken führt zu einem Shared-Learning-Effekt, der das AI-typische Risiko von Überanpassung (Overfitting) auf ein Minimum reduziert. Die Modelle werden kontinuierlich optimiert, alle beteiligten Finanzinstitute profitieren von verbesserter Präzision.
• Relevante Insights dank Echtzeit-Intelligenz: Die Client-Analytics-Funktionen kommen mit zahlreichen AI-Features für Enrichment Engine User:innen, die beispielsweise wertvolle Erkenntnisse für Kundenberater:innen ermöglichen (z. B. Insights)

Die integrierte Architektur erlaubt es Finanzinstituten, ihre Fähigkeiten individuell mit AI-Features zu ergänzen. Dadurch werden produktivere Tools für Bank- Mitarbeiter:innen ebenso wie relevantere Services für Bankkund:innen möglich.

Für Bankmitarbeiter:innen stehen eine breite Palette von analytischen Add-on-Modulen bereit:

• Streams: Periodisch wiederkehrende Transaktionen werden identifiziert und kategorisiert
• Identity Assessment: Insights über Gewohnheiten und Lifestyle von Privatkund:innen (z. B. Reisen, Freizeitvorlieben, Familienstatus, Nachhaltigkeit)
• Financial Profile: Insights über Einkommen und Boni, finanzielle Verpflichtungen (Kredite usw.), Cashflow zu Drittbanken, Preissensitivität, Kredit- und Kontonutzung
• Events & Trends: Insights zu neuen Arbeitgebern, Lohnerhöhung, Pensionierung, Erbschaft, Lebensereignisse usw.
• Risk Assessment: Insights zu Kredit-Score, Financial Health Score (Veränderungen bei Einnahmen / Ausgaben), Risikoindikatoren (z. B. Scheidung, Gambling)
• REST-API für Advisory Tools: Durch die einfache REST-API können die Analyse-Fähigkeiten in bestehende Beratungslösungen integriert werden (z. B. CRM)

Durch die neue Produktarchitektur von Contovista gewinnen Finanzinstitute einfachen Zugriff auf AI-basierte Insights. Damit wiederum können sie ihren Kund:innen personalisierte Angebote machen, die Kundenbindung erhöhen und gleichzeitig erhebliche operative Effizienzgewinne erzielen. Der Mehrwert für die Banken ist breit gefächert:

• Vertriebseffektivität steigern: Personalisierte Beratung, Cross- und Up-Selling, optimale Gesprächsvorbereitung.
• Einfach integrieren: Angereicherte Daten für andere Anwendungen wie CRM-Automatisierung usw. nutzen.
• Kosten sparen: Weniger Aufwand für Infrastruktur- und Applikationsmanagement dank Enrichment Engine.
• Risikoreduzierung: Echtzeit-Risikometriken und datengetriebene Kreditbewertung.
• Erleichtertes Reporting: Übersichtliche Darstellung von Kunden- und Transaktionsdaten erlauben bessere strategische Entscheidungen.

Vor allem profitieren von den neuen Fähigkeiten aber auch die Kundenberater:innen der Banken. Durch die Integration der Enrichment Engine im AI Finance Manager und die umfangreichen Client-Analytics-Insights erhalten sie zusätzliche Informationen, mit denen sie ihren Alltag effektiver und effizienter bewältigen können.