7 Mythen über Künstliche Intelligenz in der Payment-Branche

Rund um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Payment-Branche kursieren viele Mythen. Hier räumen wir mit den sieben häufigsten Irrtümern auf.

Mythos 1: Künstliche Intelligenz ist Zukunftsmusik
Viele Entscheider*innen in der Finanzbranche halten Künstliche Intelligenz für eine wichtige Innovation, fangen aber gerade erst an, sich mit konkreten Einsatzfeldern auseinanderzusetzen. Laut einer PWC-Studie sehen nur neun Prozent der Entscheider*innen ihr Unternehmen digital sehr gut vorbereitet für den Einsatz von KI-Technologien.

Im Zahlungsverkehr ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz schon heute alltäglich. Bei Ratepay nutzen wir KI-Systeme hauptsächlich im Bereich der Betrugserkennung/Risikoprüfung. Hinter dem Begriff der „Künstlichen Intelligenz“ verbergen sich streng genommen Machine Learning-Algorithmen, die als statistische Verfahren in vielen Industrien schon seit langem genutzt werden. Aber erst seitdem große Rechenleistungen günstig zur Verfügung stehen, können diese Algorithmen genutzt werden, um mit Machine Learning sehr große Datenmengen auszuwerten oder manuelle Prozesse zu automatisieren. Machine Learning-Systeme basieren auf Verfahren wie zum Beispiel neuronalen Netzen und treffen ihre Entscheidungen selbst.

Bis vor drei Jahren haben auch wir nur relativ statische, regelbasierte Systeme genutzt, bis wir wegen der zunehmenden Professionalisierung des Identitätsbetrugs umdenken mussten. Der größte Unterschied: Neue Erkenntnisse konnten früher nur sehr langsam eingearbeitet werden, teilweise in einem Zeitraum von mehreren Wochen, heute geht das sofort.

Mythos 2: KI-Systeme eignen sich nur für die Risikoprüfung

Machine Learning-Systeme können in der Payment-Industrie entlang der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt werden und lohnen sich nicht nur in der Risikoprüfung, sondern immer dann, wenn sehr große Datenmengen ausgewertet oder manuelle Prozesse automatisiert werden sollen:

Kundenservice: Korrespondenzen automatisieren, Chatbots einsetzen
Mahnwesen/Inkasso: Kommunikationskanäle kundenindividuell aussteuern und die Beitreibung optimieren
Marketing/Vertrieb: Zielgerichtete Kampagnen anhand von Konto- oder Transaktionsdaten durchführen
Vertragsmanagement: Dokumentprüfung automatisieren, Abstimmungszyklen verkürzen
Treasury: Liquiditätsbedarf prognostizieren
Interne Revision und externe Prüfung: Unregelmäßigkeiten in der Buchhaltung identifizieren

Mythos 3: KI-Systeme sind der heilige Gral

Wenn wir uns mit anderen Unternehmen zum technischen Set-up beim Einsatz von KI-Systemen austauschen, dann schlagen viele Entscheider*innen die Hände über dem Kopf zusammen: Zu teuer, zu aufwendig. Klar, um künstliche Intelligenz einzusetzen, muss investiert werden – das ist mit Blick auf die Zukunft aber unumgänglich.

Die gute Nachricht: Bei den Systemen, die wir bei Ratepay einsetzen, handelt es sich nicht um den heiligen Gral. Wir verwenden keine geheimen Codes oder Programmiersprachen, auf die nur wir zurückgreifen können. Unser KI-System ist eine Plattform, die aus verschiedenen Tools und Software-Lösungen zusammengesetzt ist. Diese Lösungen stehen heute jedem zur Verfügung – durch Open Source Software sogar oft kostenlos. Niemand muss 5 Millionen Euro an einen großen Anbieter überweisen und erhält dann eine geheime Box, in der sich künstliche Intelligenz versteckt.

Mythos 4: Große Datenmengen bringen automatisch einen Vorsprung
Daten sind das neue Gold. Um aber unzählige Datenpunkte in Echtzeit zu verknüpfen – der größte Mehrwert von KI-Systemen – müssen Daten digital und in ausreichender Datenqualität vorliegen. Hier verbirgt sich die wahrscheinlich größte Herausforderung.

Wenn etwa die Kundenkommunikation automatisiert ablaufen soll, ist es technisch sehr komplex, die „Sprache der Kund*innen“ zu verstehen oder E-Mails für einen Chatbot auszulesen. Noch komplexer wird es bei richtiger Spracherkennung, etwa bei Telefonaten. Ein Zwischenschritt kann die teilautomatisierte Kundenkommunikation sein, etwa, indem bestimmt Vorgänge festen Mitarbeiter*innen zugewiesen werden.

Mythos 5: Die Regulatorik steht im Weg
Oft hören wir das Argument, im Payment-Bereich sei der Einsatz von KI durch regulatorische Beschränkungen nicht möglich oder sehr schwierig. In der Praxis machen wir die Erfahrung: Regulierungsbehörden wie die BaFin unterstützen uns im aktiven Austausch bei der Lösungsfindung. Durch die DSGVO profitieren außerdem alle Marktteilnehmer*innen von den gleichen Regeln und Bedingungen.

Mythos 6: Perfektion ist am allerwichtigsten
Systeme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, gibt es noch nicht lange. Dementsprechend sind nicht viele Erfahrungswerte vorhanden, es muss viel ausprobiert, getestet werden. Damit das möglich ist, müssen Mitarbeiter*innen Fehler machen dürfen. Fehler sind ein normaler Teil des Prozesses.

Mythos 7: Der Erfolg hängt von der richtigen Technik ab
Auch bei KI-Systemen gilt: Die Maschine ist nur so gut wie der Mensch, der sie gebaut hat. Um künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen einzusetzen, bedarf es guter Mitarbeiter*innen, die das entsprechende Know-How mitbringen und aus allen Bestandteilen ein funktionierendes System aufbauen können. Hier sind verschiedene Kompetenzen gefragt, zum Beispiel Informatik, Statistik, Mathematik und Wirtschaftswisssenschaften.

An unserem KI-System arbeiten neben klassischen Entwickler*innen auch Kolleg*innen aus den Bereichen Physik, Chemie oder Mathematik. Sie sind die Expert*innen für ihr Fachgebiet und ticken häufig ein wenig anders als „normale“ Software-Entwickler. Der hohe Innovationsgrad setzt außerdem viel Kreativität voraus. Um gute Systeme zu entwickeln, arbeiten bei uns heterogene Teams, die verschiedene Kulturen, Fachrichtungen und Geschlechter abdecken. Ohne diesen Mix könnten die komplexen Herausforderungen nicht gelöst werden.

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