# prompt research use cases for artificial intelligence for a backoffice service provider of 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-Rb8vKorGQYiRrw.Bg7KLaA --- # result ## Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz bei einem Back-Office-Dienstleister einer großen Bank ### 1. **Automatisierte Dokumentenverarbeitung und Zusammenfassung** - **Anwendungsfall**: Große Sprachmodelle (LLMs) können zur Automatisierung der Verarbeitung und Zusammenfassung von Finanzdokumenten wie Berichten und Compliance-Dokumenten eingesetzt werden. Dies kann den manuellen Aufwand erheblich reduzieren und die Effizienz steigern. - **Beispiel**: Citigroup nutzte generative KI, um 1.089 Seiten neuer Kapitalvorschriften von Bundesbehörden zu durchforsten und zusammenzufassen, was das Potenzial von LLMs in der Dokumentenverarbeitung zeigt. - **Erfolgsgeschichte**: Eine Studie von Aisera hebt hervor, wie LLMs große Datenmengen, wie Finanzberichte, analysieren und schnell Zusammenfassungen und Erkenntnisse generieren können, was die Back-Office-Abläufe rationalisiert. - **Erfahrungsbericht**: NTT DATA betont die Rolle von LLMs bei der Erstellung KI-generierter Berichte, einschließlich Risikobewertung und Compliance-Überwachung, was besonders für Back-Office-Dienstleister von Vorteil sein kann. ### 2. **Verbesserter Kundenservice durch KI-gesteuerte Chatbots** - **Anwendungsfall**: KI-gesteuerte Chatbots, die von LLMs angetrieben werden, können rund um die Uhr Kundenunterstützung bieten, grundlegende Kundenanfragen bearbeiten und personalisierte Hilfe anbieten. - **Beispiel**: Der generative KI-virtuelle Assistent von Wells Fargo, Fargo, hat seit seiner Einführung Millionen von Interaktionen bewältigt und bietet Kunden sofortige Anleitung und prompte Unterstützung. - **Erfolgsgeschichte**: TechMagic erläutert, wie KI den Kundenservice verbessern kann, indem sie rund um die Uhr Unterstützung durch Chatbots bietet, Anfragen bearbeitet, Transaktionen erleichtert und personalisierte Hilfe anbietet. - **Erfahrungsbericht**: ITRex Group erläutert, wie fortschrittliche Chatbots aussagekräftigen Text liefern können, der von Menschen geschriebenem Inhalt ähnelt, wodurch Banken rund um die Uhr Unterstützung anbieten und Kunden nicht mehr in langen Warteschlangen stehen oder schwierige Telefonmenüs navigieren müssen. ### 3. **Personalisierte Finanzberatung und Empfehlungen** - **Anwendungsfall**: LLMs können umfangreiche Kundendaten analysieren, um umfassende Kundenprofile zu erstellen und Banken in die Lage zu versetzen, hyperpersonalisierte Empfehlungen basierend auf spezifischen Kundenumständen anzubieten. - **Beispiel**: Citigroup nutzte generative KI, um die Auswirkungen neuer US-Kapitalvorschriften zu bewerten und plant, LLMs einzusetzen, um Gesetze und Vorschriften in Ländern, in denen sie tätig sind, zu analysieren und so Compliance und personalisierte Beratung sicherzustellen. - **Erfolgsgeschichte**: Aisera erwähnt, wie LLMs Investoren bei der Entscheidung, ob sie Aktien kaufen oder verkaufen sollen, unterstützen können, indem sie reale Finanzdaten aus großen Quellen wie Bloomberg und US-Banken verarbeiten. - **Erfahrungsbericht**: ITRex Group diskutiert, wie generative KI-Algorithmen Kundendaten analysieren können, um aufschlussreiche Daten über spezifische Kundenverhaltensweisen und -präferenzen zu liefern, die dann von Finanzberatern genutzt werden können, um personalisierte Benutzererfahrungen anzubieten. ### 4. **Stimmungsanalyse und Markttrendanalyse** - **Anwendungsfall**: LLMs können eingesetzt werden, um Social-Media-Feeds, Nachrichtenartikel und Kundenbewertungen zu analysieren, um die Marktstimmung zu erfassen und fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. - **Beispiel**: NTT DATA hebt hervor, wie LLMs die Stimmungsanalyse transformieren und es Finanzinstituten ermöglichen, verschiedene Datenquellen zu analysieren, um Markttrends zu verstehen und Investitionsstrategien zu optimieren. - **Erfolgsgeschichte**: Aisera diskutiert, wie LLMs Stimmungsanalysen von Finanzdokumenten durchführen können, um Governance-Ziele und Herausforderungen in der Finanzbranche zu unterstützen. - **Erfahrungsbericht**: ITRex Group erwähnt, wie LLMs Stimmungsanalysen von unstrukturierten Textdaten durchführen können, was entscheidend für das Verständnis der Marktstimmung und fundierte Entscheidungen ist. ### 5. **Betriebliche Effizienz und Automatisierung** - **Anwendungsfall**: LLMs können verschiedene Back-Office-Aufgaben automatisieren, wie z.B. Eingabedatenvalidierung, Dokumentenverarbeitung und Workflow-Orchestrierung, wodurch die Effizienz gesteigert und die Betriebskosten gesenkt werden. - **Beispiel**: NTT DATA betont, wie LLMs kontextbezogene Zusammenfassungen aus großen Mengen textueller Daten ableiten können und so Aufgaben automatisieren, die für manuelle Analysen zu komplex sind. - **Erfolgsgeschichte**: Aisera hebt hervor, wie LLMs Finanzoperationen rationalisieren können, indem sie neue Angebote mit beispielloser Geschwindigkeit auf die Finanzmärkte bringen und die Gesamteffizienz und -leistung verbessern. - **Erfahrungsbericht**: Oracle diskutiert, wie führende Banken KI-Tools einsetzen, um Back-Office-Funktionen zu automatisieren, einschließlich der Aufdeckung von Kreditkartenbetrug, der Freigabe von Krediten, der Anleitung von Kundenteams und des Schreibens von Computercode, was zu Kosteneinsparungen und Umsatzgenerierung führt.