Ein Beitrag von Sophie Hundertmark (Sophie auf Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sophie-hundertmark/)
Künstliche Intelligenz revolutioniert zahlreiche Branchen – und besonders im Finanzwesen wächst ihr Einfluss rasant. Immer mehr Banken, Versicherungen und Vermögensverwaltungen setzen KI-gestützte Systeme ein, um Prozesse zu automatisieren, Kundenerlebnisse zu verbessern und regulatorische Anforderungen effizienter zu erfüllen. Laut unseren Studien am Institut für Finanzdienstleistungen Zug (IFZ) der Hochschule Luzern ist KI weder bei Finanzunternehmen, noch in anderen Branchen mehr wegzudenken. Und die Nutzungszahlen sind weiterhin steigend.
Dabei spielt ChatGPT als spezialisierter Sprachassistent eine zentrale Rolle: Mit der Fähigkeit, komplexe Datenmengen zu analysieren und in natürliche Sprache zu übersetzen, eröffnet ChatGPT neue Möglichkeiten – von der schnellen Erstellung von Berichten über die Analyse von Markttrends bis hin zur direkten Interaktion mit Kundinnen und Kunden. Gleichzeitig stellen der Umgang mit sensiblen Finanzdaten und regulatorische Anforderungen hohe Ansprüche an die verantwortungsvolle Implementierung dieser Technologie.
In diesem Beitrag zeige ich kompakt und praxisnah, wie ChatGPT den Finanzbereich nachhaltig verändern kann – und welche konkreten Anwendungsfelder sich heute schon erfolgreich etablieren lassen.
Anwendungen von ChatGPT im Finanzbereich
1. Berichte generieren
Bedeutung: Finanzabteilungen müssen regelmässig strukturierte Berichte erstellen.
Umsetzung: ChatGPT kann aus vorhandenen Rohdaten automatisch Berichte formulieren und zusammenfassen.
Beispiel: Erstellung eines Quartalsberichts auf Basis von Umsatz- und Ausgabedaten.
2. Analyse von Textdaten und Nachrichten
Bedeutung: Finanzinformationen aus Nachrichten oder Berichten müssen schnell ausgewertet werden.
Umsetzung: ChatGPT analysiert große Mengen an Textdaten und filtert relevante Finanzinformationen heraus.
Beispiel: Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse aus täglichen Finanznachrichten.
3. Fragen zu spezifischen Berichten stellen
Bedeutung: Detailfragen zu umfangreichen Finanzberichten sind oft zeitraubend.
Umsetzung: Mit gezielten Prompts kann ChatGPT Berichte schnell durchsuchen und präzise Antworten liefern.
Beispiel: Auf eine Anfrage hin erklärt ChatGPT Abweichungen im Budgetbericht.
4. Datenanalyse mit Visualisierungen
Bedeutung: Datenanalysen müssen häufig verständlich aufbereitet werden.
Umsetzung: ChatGPT kann Excel-Daten interpretieren und geeignete Visualisierungen vorschlagen oder erstellen.
Beispiel: Erstellung eines Diagramms zur Darstellung von Umsatztrends.
5. Investitions-Übersicht erstellen lassen
Bedeutung: Investitionsportfolios müssen klar und aktuell dargestellt werden.
Umsetzung: ChatGPT strukturiert bestehende Daten zu einer übersichtlichen Investitionszusammenfassung.
Beispiel: Übersicht aller aktuellen Investments mit Renditeentwicklung.
6. Kundenanfragen beantworten
Bedeutung: Finanzdienstleister erhalten viele Anfragen zu Konten, Transaktionen oder Produkten.
Umsetzung: ChatGPT kann als Unterstützung Kundenfragen schnell, korrekt und individuell beantworten.
Beispiel: Schnelle Antwort auf eine Kundenanfrage zur Kontoführung oder Kreditbedingungen.
7. Texte zielgruppengerecht aufbereiten
Bedeutung: Finanztexte müssen je nach Zielgruppe unterschiedlich formuliert werden.
Umsetzung: ChatGPT passt Tonalität und Komplexität von Finanztexten an verschiedene Lesergruppen an.
Beispiel: Aufbereitung eines Berichts sowohl für Fachleute als auch für Privatkunden.
8. Ausbildung und Training
Bedeutung: Mitarbeitende im Finanzwesen benötigen laufende Weiterbildung zu neuen Tools und Prozessen.
Umsetzung: ChatGPT unterstützt bei der Erstellung von Trainingsmaterial und Lerninhalten.
Beispiel: Erstellen eines Lernmoduls zu neuen Compliance-Richtlinien.
ChatGPT im Finanzwesen – ACHTUNG
Bei der Nutzung von ChatGPT im Zusammenhang mit Finanzdaten gibt es ein paar wichtige Hinweise zu beachten. Merkt euch die folgenden Punkte und handelt nicht unverantwortlich mit schützenswerten Daten:
Keine Schützenwerten Daten in ChatGPT eingeben.
Sichere Alterativen verwenden, zum Beispiel SwissGPT oder OnPremise.
Antworten von ChatGPT können fehlerhaft sein
Jedes Ergebnis durch Menschen prüfen.
ChatGPT muss Daten verarbeiten und verstehen können
Alle Daten müssen sauber aufbereitet sein.
Schritte für eine effektive Datenbereinigung
Die richtigen und gut-strukturierten Daten sind die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Unterstützung im Finanzbereich. Im folgenden einige Tipps, wie ihr eure Daten für ein LLM, wie ChatGPT, aufbereiten könnt.
1. Untersuche deine Daten gründlich, bevor du mit der Bereinigung beginnst
Bedeutung: Das Verstehen deines Datensatzes vor der Bereinigung hilft, redundante Felder oder inkonsistente Formate zu erkennen.
Umsetzung: Nutze Tools zur Datenprofilierung, um Verteilungen, fehlende Werte und ungewöhnliche Muster zu analysieren.
Beispiel: Überprüfe in einer Kundendatenbank, ob alle Einträge eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer enthalten.
2. Standardisiere Formate für einheitliche Daten
Bedeutung: Gerade wiederkehrende Felder wie Datumsangaben, Telefonnummern oder Währungen müssen einheitlich formatiert sein.
Umsetzung: Erstelle eine standardisierte Vorlage mit Excel-Funktionen oder Python-Skripten.
Beispiel: Wandle alle Datumsangaben ins Format YYYY-MM-DD um.
3. Automatisiere Aufgaben zur Datenbereinigung, um Zeit zu sparen
Bedeutung: Datenbereinigung umfasst oft sich wiederholende Aufgaben. Automatisierung beschleunigt den Prozess und reduziert Fehler.
Umsetzung: Nutze Makros in Excel oder Bibliotheken wie pandas in Python.
Beispiel: Schreibe ein Skript, das doppelte Einträge automatisch markiert und entfernt.
4. Bearbeite fehlende Werte, um die Datenqualität zu verbessern
Bedeutung: Fehlende Daten können Analysen verzerren. Du musst entscheiden, ob du diese auffüllst, schätzt oder entfernst. Bei vorhersehbaren Mustern kann Imputation helfen.
Umsetzung: Verwende statistische Modelle oder maschinelle Lernalgorithmen für die Imputation.
Beispiel: Ergänze fehlende Verkaufszahlen auf Basis des Durchschnitts vorheriger Einträge.
5. Validiere bereinigte Daten gegenüber dem Originaldatensatz
Bedeutung: Nach der Bereinigung solltest du die Ergebnisse gegen die Originaldaten prüfen, um sicherzustellen, dass die Qualität tatsächlich verbessert wurde.
Umsetzung: Vergleiche den bereinigten Datensatz stichprobenartig mit dem Original.
Beispiel: Überprüfe, ob doppelte Einträge entfernt wurden, ohne dass einzigartige Datensätze verloren gingen.
Häufige Herausforderungen bei der Datenbereinigung
Meine Erfahrungen zeigen, dass die meisten Unternehmen vor den folgenden Herausforderungen stehen, wenn es um passende Daten für ein LLM geht.
1. Datenmenge – Grosse Datensätze aufteilen
Problem: Grosse Datenmengen aus verschiedenen Quellen erschweren die Bereinigung und erhöhen die Fehleranfälligkeit.
Lösung: Teile große Datensätze in kleinere, überschaubare Teile auf und nutze skalierbare Verarbeitungstools wie Hadoop oder Apache Spark.
2. Dateninkonsistenzen – Verschiedene Quellen vereinheitlichen
Problem: Unterschiedliche Formate, Werte und Strukturen machen die Zusammenführung und Analyse der Daten schwierig.
Lösung: Erstelle ein einheitliches Datenwörterbuch und setze Transformationstools ein, um Formate automatisch zu standardisieren.
3. Unklare Qualitätsstandards – Klare Benchmarks festlegen
Problem: Ohne feste Kriterien ist es schwer zu beurteilen, wann Daten ausreichend bereinigt sind.
Lösung: Definiere spezifische, messbare Qualitätsstandards wie Fehlertoleranzen oder Vollständigkeitsquoten.
4. Hohe Kosten und Zeitaufwand – Automatisierung nutzen
Problem: Manuelle Datenbereinigung kostet viel Zeit und Ressourcen.
Lösung: Investiere in automatisierte Tools, die Routineaufgaben übernehmen und die Effizienz steigern.
5. Saubere Daten erhalten – Regelmässige Updates durchführen
Problem: Daten veralten schnell und können ohne Pflege unzuverlässig werden.
Lösung: Etabliere feste Reinigungszyklen und setze Echtzeit-Validierung ein, um Daten kontinuierlich aktuell und korrekt zu halten.
Wie ChatGPT dir in Excel beim Arbeiten mit Daten hilft
Wenn es um den Einsatz von ChatGPT im Finanzumfeld geht, kommt schnell Excel zum Einsatz. Hier noch ein paar ergänzende Hinweise für den Einsatz von ChatGPT im Zusammenhang mit Excel.
1. Daten in Excel zusammenfassen lassen
Wie es funktioniert: Lade deine Daten (z.B. Kundenfeedback oder Verkaufszahlen) in Excel hoch und nutze ChatGPT, um Zusammenfassungen zu erstellen, zum Beispiel mit Prompts wie „Fasse die drei häufigsten Probleme in Spalte B zusammen“ oder „Erkenne die wichtigsten Themen im Kundenfeedback“.
Praktisches Beispiel: Szenario: Analyse von Kundenfeedback eines Online-Shops. Ergebnis: ChatGPT erkennt, dass sich die meisten Beschwerden um Lieferverzögerungen drehen und gibt Verbesserungsvorschläge.
2. Excel-Formeln mit ChatGPT erstellen
Wie es funktioniert: Beschreibe deine Berechnungswünsche, formuliere eine Anfrage wie „Erstelle eine Formel, um die Gewinnspanne mit Spalte B (Umsatz) und Spalte C (Kosten) zu berechnen“, und ChatGPT liefert dir die passende Formel, z.B. =(B2-C2)/B2.
Praktisches Beispiel: Szenario: Ein kleines Unternehmen möchte Gewinnspannen berechnen, kennt sich aber nicht gut mit Excel aus. Ergebnis: ChatGPT erstellt die Formeln schnell und fehlerfrei.
3. Daten in Excel bereinigen mit ChatGPT
Wie es funktioniert: Lade deinen Datensatz in Excel und beschreibe deine Aufgabe, z.B. „Entferne Duplikate in Spalte A“ oder „Standardisiere Datumsangaben in Spalte B auf das Format MM/TT/JJJJ“.
Praktisches Beispiel: Szenario: Bereinigung einer Kundenliste mit unregelmäßigen E-Mail-Formaten und doppelten Einträgen. Ergebnis: ChatGPT sorgt für einheitliche E-Mail-Formate und entfernt doppelte Adressen.
4. Daten in Excel kategorisieren
Wie es funktioniert: Bereite deinen Datensatz vor und nutze Prompts wie „Kategorisiere Kommentare in Spalte A als Positiv, Neutral oder Negativ“ oder „Ordne Produkte in Spalte B den Kategorien Elektronik, Kleidung oder Haushaltswaren zu“.
Praktisches Beispiel: Szenario: Ein Onlineshop will Produktbewertungen nach Stimmung ordnen. Ergebnis: ChatGPT taggt die Kommentare effizient und spart stundenlange Handarbeit.
5. Datenanalyse und Prognosen in Excel mit ChatGPT
Wie es funktioniert: Lade historische Verkaufs- oder Leistungsdaten in Excel und stelle Analyse- oder Prognosefragen wie „Wie entwickeln sich die Verkäufe in Spalte B und C?“ oder „Sage den Umsatz für das nächste Quartal voraus“.
Praktisches Beispiel: Szenario: Eine Einzelhandelskette möchte die Quartalsumsätze planen. Ergebnis: ChatGPT prognostiziert ein Wachstum von 15 % und unterstützt so die Lagerplanung.
6. Automatische Berichte in Excel erstellen
Wie es funktioniert: Lade deine Rohdaten in Excel und gib ChatGPT Aufgaben wie „Erstelle einen Zusammenfassungsbericht über die Verkaufsleistung im Q1 2024“ oder „Hebe die wichtigsten Erkenntnisse aus den Spalten A bis D hervor“.
Praktisches Beispiel: Szenario: Eine Marketingmanagerin braucht wöchentlich einen Leistungsbericht. Ergebnis: ChatGPT erstellt schnell einen fertigen Bericht, der direkt genutzt werden kann.
Zukunftsausblick: Wie ChatGPT das Finanzwesen weiter verändern könnte
Der Einsatz von ChatGPT und vergleichbarer KI-Technologien im Finanzwesen steckt noch in den Anfängen. In den kommenden Jahren dürfte sich der Einfluss dieser Systeme deutlich verstärken.
KI-gestützte Beratung wird zunehmend zum Standard: Robo-Advisors, die individuelle Finanzpläne erstellen und sich in natürlicher Sprache mit Kunden austauschen, könnten persönliche Bankberater ergänzen oder sogar ersetzen. Auch im Bereich der Betrugsprävention wird ChatGPT eine wichtigere Rolle spielen, indem es ungewöhnliche Transaktionen schneller erkennt und bewertet.
Gleichzeitig entwickeln Unternehmen maßgeschneiderte KI-Modelle, die speziell auf regulatorische Anforderungen und branchenspezifische Prozesse zugeschnitten sind – sogenannte „FinTech-LLMs“.
Langfristig könnten wir eine stärkere Verschmelzung von KI und traditionellen Finanzdienstleistungen erleben, bei der ChatGPT nicht nur Assistenzaufgaben übernimmt, sondern aktiv strategische Entscheidungen vorbereitet.
Um von dieser Entwicklung zu profitieren, sollten Finanzunternehmen schon heute damit beginnen, Kompetenzen im Bereich KI-Management, Datenschutz und ethische KI-Nutzung aufzubauen.
Fazit: ChatGPT im Finanzwesen – Chancen erkennen, Herausforderungen meistern
- ChatGPT bietet im Finanzwesen grosses Potenzial für Effizienzsteigerung, Automatisierung und bessere Kundeninteraktion.
- Besonders bei der Analyse von Textdaten, der Erstellung von Berichten und der Kundenkommunikation zeigt sich der praktische Nutzen.
- Regulatorische Vorgaben und Datenschutzanforderungen stellen jedoch hohe Anforderungen an eine verantwortungsvolle Implementierung.
- Der Einsatz von ChatGPT wird in den nächsten Jahren weiter zunehmen – Unternehmen sollten sich frühzeitig mit Chancen und Risiken auseinandersetzen.
- Wer heute gezielt Kompetenzen im Umgang mit KI aufbaut, sichert sich entscheidende Wettbewerbsvorteile für die Zukunft.
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