Digital Processes & Innovation

Wie KI Neukunden effizient legitimiert

Künstliche Intelligenz vereinfacht den Prozess zur Identifikation neuer Kunden

Nach der Arbeit noch schnell zur Post, weil die Eröffnung des neuen Kontos zwingend eine Legitimation in der Postfiliale benötigt? Das war gestern. Moderne Technologien und Anbieter aus dem Bereich Regulatory Technology (RegTech) ermöglichen mittlerweile eine kundenfreundlichere Lösung zur Identifikation und Legitimation von Neukunden.

Im Markt existieren verschiedene Ansätze, den regulatorischen Anforderungen zu begegnen. Zwei Möglichkeiten und beispielhaft dazugehörige Anbieter stellen wir im Folgenden vor.

1. Identitätsplattformen

Ein Klick auf „Login mit Social-Media-Button“ – und schon erspart man sich das lästige Ausfüllen des x-ten Formulars. Warum gibt es sowas nicht für meine Bank oder Behörde?

Doch, das gibt es. Schon vor einigen Jahren starteten Verimi und netID, zwei deutsche Unternehmen, um ein vereinfachtes Login zu schaffen. Im Gesellschafterkreis von Verimi sind unter anderem Allianz, Daimler und die Deutsche Bank beteiligt; netID wurde von ProSiebenSat.1, der Mediengruppe RTL Deutschland und United Internet (u.a. GMX, web.de) gegründet.

Als dritter Anbieter startete Anfang dieses Jahres ID4me. Er unterscheidet sich von den beiden bisher genannten Unternehmen durch die Möglichkeit der ID-Provider-Auswahl. Gegründet wurde ID4me von der .de-Domainverwaltung Denic, dem zu United Internet gehörenden Registrar 1&1 und dem Softwarehaus Open-Xchange.

Welcher der Anbieter sich letztlich durchsetzen wird, bleibt abzuwarten.

2. Online-Identifikation

Viele große Banken setzen bereits das VideoIdent-Verfahren ein, das auch von der BaFin offiziell zugelassen wurde. Der Gang zum Postschalter wird durch ein kurzes Videotelefonat mit einem Service-Center-Mitarbeiter ersetzt. Hier muss der Kunde ein Ausweisdokument mit dessen Sicherheitsmerkmalen vorzeigen, sodass anschließend die Identität abgeglichen werden kann.

Mittlerweile drängen neue Technologieanbieter in den (europäischen) Markt. Beispielsweise bietet ein Hamburger RegTech-Start-up mit dem sogenannten Selfie Ident ein innovatives Verfahren an: Es analysiert mittels künstlicher Intelligenz (KI) Ausweisdokumente in Verbindung mit einem Selbstportrait. Aufgrund des vollautomatisierten Ansatzes bringt das Verfahren Kostenvorteile insbesondere für die Anbieter. Die Nutzerinnen und Nutzer haben keine Wartezeiten, sie können auf ein 24/7 einsetzbares Tool zur persönlichen Identifizierung zurückgreifen.

KI-basierte Spracherkennung kann Compliance unterstützen

Ohnehin ist KI zum Einsatz im Bereich RegTech schon weit fortgeschritten. Das zeigt etwa die Nutzung in der Automatisierten Spracherkennung (Automatic Speech Recognition, kurz ASR) und der Sprecherauthentifizierung. Mit KI können auffällige Verhaltensmuster in Echtzeit erkannt und dokumentiert oder Anrufer über Stimmbiometrie identifiziert werden. Selbst sprachliche Besonderheiten wie Dialekte o.ä. sind keine unlösbare Herausforderung mehr. Damit bietet KI-basierte ASR attraktive Compliance-Anwendungsfälle für Unternehmen im Finanzsektor.

Der Computer lernt, Dokumente zu analysieren

Auch in anderen linguistischen Feldern schreitet die KI-Nutzung voran. Ein Beispiel dafür ist die Semantik, also die Bedeutung sprachlicher Zeichen: Technologie soll dazu dienen, das Verstehen von Text zu digitalisieren. Sogenannte NLU-Lösungen (Natural Language Understanding) automatisieren die Klassifizierung von Dokumenten sowie die Extraktion, Überwachung, Analyse und das Abgleichen von Schlüsselinformationen aus beliebigen Textdaten.

Die Idee hierzu kommt aus den Neurowissenschaften: Für jedes Wort, jeden Satz oder Absatz wird ein semantischer Fingerabdruck generiert, auf Basis dessen Wörter, aber auch Sätze oder ganze Dokumente (z.B. auch Bücher) analysiert und semantisch verglichen werden können. Nutzbar ist NLU unter anderem für Such- und Überprüfungsprozesse sowie sich wiederholende Prozessschritte bei der Extraktion von Informationen.

 

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Die Regulatorik holt gerade „tief Luft“ und Themen zur Performancesteigerung, Kostenreduktion in Zusammenhang mit Prozessautomatisierung entlang der vorhandenen Digitalisierungsstrategie sind en vogue. Doch viele Banken und Versicherer stellen sich zunehmend die Frage: Wie kann diese Digitalisierungsstrategie operationalisiert werden, damit sie Zielen wie Kundenzentrierung, Produktqualität, Kosteneffizienz und Produktivität dient? Wir unterstützen im Rahmen unsere Kunden bei der effizienten Ausrichtung der Aufbau- und Ablauforganisation und der IT-Architektur, der Optimierung der Kundenschnittstelle, der Entwicklung von Use Cases im Bereich Data & Analytics, die ganze neue Datennutzungsoptionen für Banken und Versicherungen bieten, der Transformation von IT-Legacy in die Cloud sowie Innovationsthemen.

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