# prompt research use cases for artificial intelligence for a large bank give examples, be very detailed, search for case studies, success stories, experience reports - at least 3 per point, supply sources for each focus on large language models and working with text data >> translate into german --- # source siehe https://www.perplexity.ai/search/research-use-cases-for-artific-jR6Diqy3QN6iy_IzT0grEA --- # result ## Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz in Großbanken: Fokus auf Large Language Models und Textdaten ### 1. **Automatisierter Kundenservice und Support** - **Morgan Stanley**: Entwickelte einen Chatbot mit OpenAI's GPT-4, der Finanzberater unterstützt, indem er Zugang zu über 100.000 Berichten und Dokumenten bietet und so die Informationssuche vereinfacht und die Produktivität steigert. - **Wells Fargo**: Integrierte einen virtuellen Assistenten in ihre mobile App unter Verwendung von Google's Dialogflow, um personalisierte und intuitive Kommunikation anzubieten und Kunden bei der Verfolgung von Ausgabemustern und der Verwaltung von Zahlungen zu unterstützen. - **NatWest**: Verbesserte ihren virtuellen Assistenten Cora mit IBMs Watsonx-Plattform, um gesprächigere und personalisierte Erfahrungen zu bieten und auf eine breitere Palette sicherer Informationsquellen zuzugreifen. ### 2. **Betrugserkennung und -prävention** - **Mastercard**: Setzte Generative KI ein, um potenziell kompromittierte Karten doppelt so schnell zu erkennen und so Karteninhaber und das Finanzsystem zu schützen. Die Technologie scannt Milliarden von Transaktionen, um komplexe Betrugsmuster aufzudecken. - **JPMorgan Chase**: Nutzte KI zur Analyse von E-Mails auf Anzeichen von Betrug, um die Betrugserkennung zu verbessern. - **UniTab Italienisches Projekt**: Entwickelte ein Basismodell für Finanzen, das Kundenverhalten klassifizieren, Anomalien und Betrugsfälle erkennen und Produktabwanderungen mit hoher Genauigkeit vorhersagen kann. ### 3. **Dokumentenverarbeitung und Zusammenfassung** - **ABN Amro**: Verwendete Generative KI, um Zusammenfassungen von Kundengesprächen und Produktseiten zu erstellen, wodurch die Zeit, die Mitarbeiter aufwenden müssen, reduziert und die Effizienz des Kundenservice verbessert wurde. - **SouthState Bank**: Trainierte ChatGPT mit Bankdokumenten und -daten, um Mitarbeitern zu helfen, schnell auf interne Informationen zuzugreifen und diese zu analysieren, wodurch die Zeit für die Aufgabenerledigung von 12-15 Minuten auf nur wenige Sekunden reduziert wurde. - **Westpac**: Setzte ein Sprachmodell ein, um den Kreditantragsprozess zu optimieren und Kreditsachbearbeitern sowie Kunden bei der Validierung und Zusammenfassung von Informationen zu helfen. ### 4. **Regulatorische Compliance und Berichterstattung** - **Citigroup**: Nutzte Generative KI, um dichte regulatorische Dokumente zu analysieren und zusammenzufassen, wodurch Risiko- und Compliance-Teams schneller Verständnis erlangen und fundierte Entscheidungen treffen können. - **Deutsche Bank**: Wendete KI an, um Cashflow-Prognosen zu automatisieren, Entitätserkennung durchzuführen und Kundenanfragen zu routen, was die regulatorische Compliance und Effizienz verbesserte. - **BNP Paribas mit Mistral AI**: Demonstrierte das Potenzial des On-Premises-Hostings von großen Sprachmodellen, um Datensicherheit und Einhaltung regulatorischer Anforderungen zu gewährleisten. ### 5. **Finanzanalyse und Risikomanagement** - **Goldman Sachs**: Experimentierte mit Generative KI-Tools, um Softwareentwicklern bei der automatischen Generierung von Codezeilen zu helfen und die Entwicklerproduktivität zu verbessern. - **Deutsche Bank**: Nutzte Generative KI zur Verbesserung von Risikoberechnungen und entwickelte Software zur Steigerung der Entwicklerproduktivität, die Einblicke in das Kundenverhalten liefert und Risikobewertungsprozesse stärkt. - **UniTab Italienisches Projekt**: Erzielte vorläufige Ergebnisse bei der Erstellung eines neuen Basismodells für Finanzen, das Aufgaben wie Betrugserkennung, Vorhersage von Kreditausfällen und Abwanderungsraten mit hoher Genauigkeit durchführen kann. ### 6. **Mitarbeiterproduktivität und Schulung** - **OCBC Bank**: Implementierte einen Gen AI-Chatbot, der von Microsoft's Azure OpenAI betrieben wird, um Mitarbeiter beim Schreiben, bei der Recherche und bei der Ideenfindung zu unterstützen, was die Produktivität steigert und den Kundenservice verbessert. - **BBVA**: Kooperierte mit OpenAI, um ChatGPT Enterprise für über 3.000 Mitarbeiter einzusetzen, mit dem Ziel, die Leistung zu maximieren, Verfahren zu vereinfachen und kreatives Denken zu fördern. - **SouthState Bank**: Verzeichnete einen erheblichen Produktivitätsschub, wobei Aufgaben, die zuvor 12-15 Minuten dauerten, dank des Einsatzes von ChatGPT nun in Sekunden erledigt werden. ### 7. **Personalisierte Finanzdienstleistungen** - **Morgan Stanley**: Entwickelte einen KI-gestützten Chatbot, um Finanzberatern schnellen Zugang zu Forschung und Daten zu bieten, was ihnen ermöglicht, personalisierte Finanzberatung zu liefern und stärkere Kundenbeziehungen aufzubauen. - **Klarna**: Integrierte einen KI-basierten Kundenservice-Assistenten in ihre App, der verschiedene Anfragen und Aufgaben bearbeitet, wie z.B. die Unterstützung von Kunden bei der Produktauswahl und die Verwaltung von Rückerstattungen und Streitigkeiten. - **Westpac**: Testete ein bankspezifisches LLM, das zur Unterstützung des Kundenservice und interner Abläufe entwickelt wurde, hauptsächlich zur Unterstützung von Bankern, Kundendienstmitarbeitern und Hypothekenberatern. ### 8. **Kreditanträge und Kreditwürdigkeitsprüfung** - **Westpac**: Nutzte ein Sprachmodell zur Unterstützung bei Hypothekenanträgen, um Formulare und erforderliche Informationen zu klären und den Kreditvergabeprozess zu beschleunigen. - **JPMorgan Chase**: Entwickelte ein Tool namens "Moneyball", um Portfoliomanager bei objektiveren Investitionsentscheidungen zu unterstützen, indem historische Daten analysiert und potenzielle Voreingenommenheiten identifiziert werden. - **UniTab Italienisches Projekt**: Demonstrierte die Machbarkeit der Entwicklung spezifischer KI-Modelle, die an den Finanzbereich angepasst sind, und erzielte hohe Genauigkeit bei Aufgaben wie der Vorhersage von Kreditausfällen und Abwanderungsraten. ### 9. **Content-Generierung und Marketing** - **SouthState Bank**: Verwendete ChatGPT zur Erstellung von Marketingmaterialien, zum Verfassen von E-Mails und zur Generierung von Spesenabrechnungen, was die Produktivität und Effizienz verbesserte. - **Goldman Sachs**: Experimentierte mit Generative KI zur Automatisierung der Codegenerierung und -tests, um die Entwicklerproduktivität zu steigern. - **BNP Paribas mit Mistral AI**: Zeigte das Potenzial des On-Premises-Hostings von großen Sprachmodellen, um Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten und maßgeschneiderte KI-Lösungen ohne die Risiken der Datenweitergabe zu ermöglichen. ### 10. **Back-Office-Automatisierung** - **SouthState Bank**: Trainierte ChatGPT mit internen Dokumenten, um Mitarbeitern zu helfen, schnell auf Informationen zuzugreifen und diese zu analysieren, und automatisierte Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails und die Erstellung von Spesenabrechnungen. - **Deutsche Bank**: Wendete KI an, um Aufgaben wie die Datenextraktion aus Dokumenten zu automatisieren, was die Effizienz verbessert und Fehler reduziert. - **Westpac**: Setzte ein Sprachmodell ein, um interne Abläufe zu optimieren, hauptsächlich zur Unterstützung von Bankern, Kundendienstmitarbeitern und Hypothekenberatern.