Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die gesamte Finanzbranche: Von der Kundenberatung über das Risikomanagement bis zum Zahlungsverkehr entstehen gänzlich neue Möglichkeiten und Geschäftsmodelle. Viele Finanzinstitute zögern noch bei der strategischen Integration von KI, obwohl sie längst zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden ist. Wir bei PPI sagen: Gerade im Zahlungsverkehr sind KI-Lösungen entscheidend für künftige Geschäftsmodelle. Während viele noch über Potenziale diskutieren, zeigen Praxisbeispiele, dass konkrete Implementierungen bereits heute Mehrwert schaffen.
Strategische Ausrichtung für KI im Zahlungsverkehr
Während KI-Technologien rapide voranschreiten, fehlt es in vielen Finanzinstituten an einer klaren strategischen Ausrichtung. Dies ist ein kritischer Fehler, denn die strategische Integration von KI ist längst keine rein technische Frage mehr – sie entscheidet über die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit. Die Entwicklung einer KI-Strategie gehört daher zwingend zur Vorstandsagenda und sollte mit entsprechendem Nachdruck vorangetrieben werden.
Ein praxiserprobtes strategisches Framework gliedert sich in drei zentrale Handlungsfelder:
- Save Money: Gezielte Kostensenkung durch intelligente Prozessautomatisierung und Effizienzsteigerung. Die Erfahrung zeigt, dass hier oft die schnellsten Erfolge erzielt werden können.
- Make Money: Systematische Erschließung neuer Umsatzpotenziale durch innovative KI-Lösungen. Hier geht es darum, bestehende Services zu verbessern und vollkommen neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
- KI-Adoption: Aufbau einer Unternehmenskultur, in der KI als selbstverständliches Werkzeug verstanden und aktiv genutzt wird. Dies ist der entscheidende Faktor für nachhaltigen Erfolg.
Diese Herangehensweise hat sich in der Praxis bewährt – sowohl bei branchenspezifischen Herausforderungen als auch in internen Transformationsprozessen.
Konkrete Anwendungsfelder für KI im Zahlungsverkehr
Wenn es um KI im Zahlungsverkehr geht, denken viele zunächst an Fraud Detection – zweifellos ein wichtiges Anwendungsfeld. Doch das Potenzial von KI geht weit darüber hinaus. Besonders dort, wo heute noch manuelle Prozesse den Arbeitsalltag prägen, kann KI für spürbare Entlastung sorgen.
In vielen Banken sind manuelle Korrekturen einzelner Zahlungen weiterhin notwendig – ein zeitaufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Trotz moderner Zahlungsverkehrsplattformen gibt es Spezialfälle, die bislang nur mit erheblichem manuellem Aufwand gelöst werden konnten. KI-Systeme setzen genau hier an: Durch maschinelles Lernen aus historischen Korrekturfällen lassen sich präzise Korrekturvorschläge generieren. So wird der Prozess deutlich effizienter, ohne an Qualität einzubüßen.
Ein praktisches Beispiel dafür ist der TPH-Recommender, ein KI-Modul innerhalb des TRAVIC-Payment Hub. Es unterstützt Banken dabei, Korrekturen in Spezialfällen weitgehend zu automatisieren.
Auch im Bereich der regulatorischen Anforderungen eröffnet KI neue Perspektiven. Ein Beispiel ist die automatisierte Umwandlung von Adressen in die im Zahlungsverkehr vorgeschriebenen strukturierten Formate. Was traditionell einen erheblichen manuellen Aufwand bedeutet, lässt sich durch KI-gestützte Systeme weitgehend automatisieren. Die Technologie erkennt dabei selbstständig die relevanten Adressbestandteile und überführt sie in das geforderte Format – ein Paradebeispiel dafür, wie KI gleichzeitig Compliance-Anforderungen erfüllt und operative Effizienz steigert.
Die Zukunft der Softwareentwicklung im Finanzsektor
Ein besonders spannendes Kapitel in der KI-Evolution des Zahlungsverkehrs betrifft die zugrundeliegenden IT-Systeme, die oft jahrzehntealte Technologien nutzen. Viele Finanzinstitute betreiben ihre Zahlungsverkehrsplattformen weiterhin auf COBOL- oder sogar Assembler-basierten Systemen, die geschäftskritisch, aber schwer wartbar und wenig flexibel für moderne Technologien sind. Diese gewachsenen Strukturen stellen eine zentrale Herausforderung für die Weiterentwicklung und Wartung dar.
Hier setzt Generative AI (GenAI) direkt an: KI-gestützte Coding-Assistenzsysteme wie GitHub Copilot oder spezialisierte Modelle zur Code-Transformation ermöglichen die schrittweise Modernisierung dieser Kernsysteme. GenAI kann Legacy-Code analysieren, dokumentieren und automatisiert in moderne Architekturen überführen – ein entscheidender Schritt für Banken, die ihre Zahlungsverkehrslandschaft zukunftssicher machen wollen. Unsere eigenen Entwicklungsteams machen gerade die Erfahrung, dass KI-gestützte Softwareentwicklung weit mehr ist als ein reiner Produktivitäts-Booster. Sie erleichtert den Wissenstransfer zwischen erfahrenen und neuen Entwicklern, verbessert die Codequalität und hilft, komplexe Systeme effizient zu warten. Dieses Know-how fließt auch in unsere Zusammenarbeit mit Banken ein, wo wir neue Wege zur Modernisierung bestehender Anwendungen erproben – von der schrittweisen Migration bis hin zur Automatisierung von Code-Übersetzungen.
Ausblick auf KI-Lösungen im Zahlungsverkehr
Die Integration von KI in den Zahlungsverkehr steckt noch in den Anfängen. Ständig entstehen neue Ideen und Anwendungsmöglichkeiten. Erfolgreiche KI-Integration erfordert den offenen Austausch über Erfahrungen und Best Practices. Welche Herausforderungen sehen Sie aktuell beim Einsatz von KI im Zahlungsverkehr? Teilen Sie Ihre Gedanken – wir freuen uns auf den Austausch!
Interesse an konkreten Anwendungsfällen? Auf unserer Website finden Sie eine Auswahl bereits umgesetzter KI-Lösungen im Zahlungsverkehr.
