Machine Learning erklärt für Swiss Finance KMU-Besitzer

Wenn Sie ein kleines oder mittleres Unternehmen (KMU) in der Schweizer Finanzwelt führen, haben Sie wahrscheinlich schon einmal den Begriff "maschinelles Lernen" gehört . Vielleicht klingt er ein wenig nach Science-Fiction oder nach etwas, das nur große Tech-Firmen verwenden. Aber die Wahrheit ist: Maschinelles Lernen ist nicht nur etwas für Tech-Giganten. Es entwickelt sich zu einem mächtigen Werkzeug für KMUs - ja, sogar im Finanzwesen.

Was also ist maschinelles Lernen, und wie kann es Ihrem Unternehmen helfen? Lassen Sie es uns in einfachen Worten erklären.

Was ist maschinelles Lernen im Klartext?

Stellen Sie sich vor, Ihr Computer lernt aus Daten, erkennt Muster und trifft Entscheidungen - ohne dass Sie jeden Befehl schreiben müssen. Das ist maschinelles Lernen in einer Nussschale.

Stellen Sie sich das vor wie die Ausbildung eines neuen Mitarbeiters. Man zeigt ihm, wie die Dinge funktionieren, und mit der Zeit wird er immer besser in seiner Arbeit. Das maschinelle Lernen funktioniert genauso, nur dass es aus Daten lernt und nicht aus Schulungshandbüchern.

Warum sollten sich Schweizer Finanz-KMUs interessieren?

Gute Frage. Wenn es nicht kaputt ist, warum sollte man es ändern, oder?

Nun, maschinelles Lernen hilft Ihnen, schneller intelligentere Entscheidungen zu treffen. Im Finanzwesen kann das bedeuten:

• Aufdeckung von Betrug, bevor er zu einem ernsten Problem wird
• Vorhersage des Kundenverhaltens, um sie besser zu bedienen
• Beschleunigung von Prozessen wie der Genehmigung von Darlehen oder der Verwaltung von Investitionen
• Verringerung menschlicher Fehler durch Automatisierung sich wiederholender Aufgaben

Schauen wir uns einige Beispiele aus der Praxis an, um dies zu verdeutlichen.

Real-Life Use Cases für Schweizer Finanzunternehmen

1. Betrugsaufdeckung

Haben Sie schon einmal einen Anruf von Ihrer Bank erhalten, in dem Sie gefragt wurden, ob Sie eine seltsame Transaktion getätigt haben? Das ist maschinelles Lernen bei der Arbeit. Es erkennt ungewöhnliches Verhalten und warnt Sie. KMUs können ähnliche Systeme einrichten, um ihre Finanzdaten und Kunden zu schützen.

2. Kreditwürdigkeitsprüfung

Anstelle von starren Checklisten kann maschinelles Lernen die Kreditwürdigkeit eines Kunden anhand verschiedener Daten - von den Ausgabengewohnheiten bis zum Zahlungsverhalten - bewerten. Dies führt zu einer gerechteren und genaueren Bewertung.

3. Investitionsprognosen

Tools für maschinelles Lernen können Markttrends schneller analysieren als jeder Analyst und so Chancen und Warnzeichen frühzeitig erkennen. Von diesem Vorteil können auch kleine Wertpapierfirmen in der Schweiz profitieren.

4. Personalisierte Kundenerfahrung

Möchten Sie sich von der Konkurrenz abheben? Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Dienstleistungen auf Ihre Kunden zuzuschneiden. Wenn Ihr System weiß, dass ein Kunde risikoarme Anlagen bevorzugt, kann es automatisch geeignete Optionen vorschlagen.

Wie schwer ist der Einstieg?

Die gute Nachricht: Sie müssen kein Technikgenie sein oder ein Team von Datenwissenschaftlern einstellen, um damit zu beginnen.

Viele erschwingliche Tools und Plattformen enthalten bereits Funktionen für maschinelles Lernen. Buchhaltungssoftware mit KI-Tools kann zum Beispiel automatisch Ausgaben sortieren oder ungewöhnliche Buchungen kennzeichnen. Banken und Fintech-Plattformen bieten APIs an, die KMUs in ihre eigenen Systeme einbinden können (man kann sie sich wie Bausteine vorstellen).

Und keine Sorge, Sie müssen nicht alles von Grund auf neu aufbauen. Viele Schweizer IT-Partner haben sich darauf spezialisiert, KMUs im Finanzbereich bei der Einführung von maschinellem Lernen zu unterstützen, und arbeiten oft schrittweise auf der Grundlage Ihrer Bedürfnisse und Ihres Budgets.

Tipps, bevor Sie eintauchen

Sind Sie daran interessiert, maschinelles Lernen für Ihr Unternehmen zu erforschen? Hier erfahren Sie, wie Sie loslegen können:

• Fangen Sie klein an: Wählen Sie einen Bereich, in dem Sie glauben, dass Automatisierung hilfreich sein könnte, z. B. Kundenbetreuung oder Risikoanalyse.
• Arbeiten Sie mit Experten zusammen: Sie müssen es nicht allein tun. Arbeiten Sie mit IT-Profis zusammen, die sich in der Schweizer Finanzlandschaft auskennen.
• Laufen Sie keinen Trends hinterher: Nur weil etwas technisch ist, heißt das noch lange nicht, dass es das Richtige für Sie ist. Überlegen Sie, was ein echtes Problem in Ihrem Unternehmen löst.
• Schützen Sie Ihre Daten: Maschinelles Lernen basiert auf Daten. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Schweizer Datenschutzgesetze einhalten.

Letzte Überlegungen: Maschinelles Lernen ist nicht mehr optional

Der Schweizer Finanzsektor entwickelt sich weiter, und KMUs, die sich frühzeitig anpassen, werden der Konkurrenz wahrscheinlich immer einen Schritt voraus sein. Mit maschinellem Lernen können Sie Zeit gewinnen, Kosten senken und das Kundenerlebnis verbessern - und das alles, während Sie fundiertere Entscheidungen treffen können.

Stellen Sie sich vor, Sie stellen einen superschlauen digitalen Assistenten ein, der rund um die Uhr hinter den Kulissen arbeitet. Und da immer mehr Tools auch für kleinere Akteure zugänglich werden, ist jetzt ein guter Zeitpunkt, um Ihre Optionen zu erkunden.

Fragen Sie sich also selbst: Welcher Teil meines Unternehmens könnte von ein wenig mehr Gehirnschmalz profitieren?

Die Chancen stehen gut, dass das maschinelle Lernen eine Antwort hat.