# prompt research use cases for artificial intelligence for an inhouse IT agency 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 keep the sources and links --- # source siehe https://www.perplexity.ai/search/research-use-cases-for-artific-nnbuPqQnSiSUaBrXV3kVIw --- # result Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere durch den Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), hat sich zu einer transformativen Kraft im Bankensektor entwickelt. Hier sind einige detaillierte Anwendungsfälle, unterstützt durch Fallstudien und Erfahrungsberichte, für eine interne IT-Agentur einer großen Bank, die sich auf Textdaten konzentriert: ## **1. Verbesserter Kundenservice** ### KI-gesteuerte Chatbots - **Citibank**: Implementierte KI-Chatbots, um Kundenanfragen zu bearbeiten, Echtzeit-Unterstützung zu bieten und Wartezeiten zu reduzieren. Die Chatbots verbesserten die Kundenzufriedenheit, indem sie konsistente und 24/7-Service boten, was die Betriebskosten durch die Bearbeitung von Routineanfragen reduzierte. - **Klarna**: Verwendet einen KI-basierten Kundenservice-Assistenten, der in ihre App integriert ist und in der Lage ist, verschiedene Aufgaben wie die Verwaltung von Rückerstattungen und Streitigkeiten zu bearbeiten. Der Assistent arbeitet in 35 Sprachen und bietet kontinuierliche Unterstützung weltweit. - **SouthState Bank**: Verwendete ChatGPT, um Mitarbeitern bei Kundenbetreuungsaufgaben zu helfen, die Aufgabenbearbeitungszeiten erheblich zu reduzieren und die Produktivität um 20% zu steigern. ## **2. Automatisierte Finanzdokumentenverarbeitung** ### Bankauszugsanalyse - **Allgemeine Verwendung**: KI-gesteuerte Bankauszugsanalyse automatisiert die Extraktion und Interpretation von Finanzdaten, verbessert die Genauigkeit und Effizienz. Dieser Prozess verwendet NLP, um Transaktionsbeschreibungen zu interpretieren und ML-Modelle, um Anomalien zu erkennen und die Datensicherheit zu gewährleisten. - **InferIQ**: Bietet eine Generative KI-gesteuerte Plattform für die Datenextraktion an, die die manuelle Bearbeitungszeit von Stunden auf Sekunden reduziert und eine Genauigkeit von über 99% erreicht. Dies verbessert die Produktivität und Compliance, während die Kosten um bis zu 75% reduziert werden. ## **3. Risikomanagement und Betrugsbekämpfung** ### Finanzanalyse und Risikobewertung - **Deutsche Bank**: Verwendet generative KI, um Risikoberechnungen zu verbessern und Software zu entwickeln, die die Produktivität von Entwicklern steigert. KI-Chatbots werden auch verwendet, um Anfragen zu bearbeiten, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewähren und die Risikobewertungsprozesse zu stärken. - **Allgemeine Verwendung**: LLMs analysieren umfangreiche Mengen an unstrukturierten Daten, wie Nachrichtenartikel und Berichte, um Trends vorherzusagen und Marktrisiken zu bewerten. Dies verbessert das Risikomanagement und die regulatorische Compliance, was zu einer besseren finanziellen Leistung führt. ## **4. Stimmungsanalyse und Markteinblicke** ### Analyse von Finanztexten - **Allgemeine Verwendung**: NLP-Techniken werden für die Stimmungsanalyse von Finanznachrichten und Kundenfeedback verwendet, um Banken dabei zu helfen, die Marktsentiment zu erfassen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies umfasst die Klassifizierung von Finanzdokumenten und die Vorhersage von Finanzergebnissen. - **John Snow Labs**: Bietet NLP-Lösungen für die Klassifizierung von Finanzdokumenten und die Durchführung von Stimmungsanalysen an, die dabei helfen, Markttrends und Kundenstimmungen zu verstehen. Diese Beispiele unterstreichen das transformative Potenzial von KI, insbesondere von LLMs und NLP, im Bankensektor. Durch die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung des Kundenservices und die Verbesserung des Risikomanagements können Banken eine höhere Effizienz, Genauigkeit und Kundenzufriedenheit erzielen. ---