Artificial Intelligence Requires Human Intelligence – A Case Study in Banking

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According to Gartner, we are currently at the peak of the hype cycle for Generative AI. The entire world is talking about GenAI and its possibilities, asserting that the future will certainly change, including the associated risks.

In this article, I want to provide a brief case study on the strategic fields that emerge in relation to banking and GenAI. The possibilities for application are almost infinite, and it will undoubtedly transform all industries, including banking.

However, this also raises very strategic questions, aside from where the implementation begins and ends. The use of GenAI by customers means that they can query the entire market knowledge with a prompt. This not only means that a customer can easily make comparisons, but above all, it turns the GenAI user into a true expert, thereby necessitating a different approach to banking consultancy in the future.

Modern banks and FinTechs as first movers will challenge traditional banking, for instance by offering GenAI-supported wealth advisory services or even by fundamentally reinventing the business model.

However, this may also result in conflicts for FinTechs, as GenAI-based market advisory could mean that margins and transaction volumes change, thereby reducing banking margins.

Assessment by BCG and McKinsey on the Opportunity of Using GenAI in a Bank

BCG GenAI Assessment

BCG's analysis of GenAI in banking highlights three broad value creation areas for the application of GenAI in banking, encompassing a wide range of applications:

1. Application of GenAI in Everyday Tasks:

GenAI can increase the efficiency of daily operations, from automating customer communication to summarizing meetings. This application area revolves around using GenAI to enhance the productivity of individual employees and the entire company, including email categorization, customer engagement, and the automation of routine tasks. The goal is to achieve broad, diffuse productivity gains across the company.

2. Transformation of Critical Functions:

Beyond mere productivity enhancement, BCG sees a significant opportunity in transforming core functions of banking with GenAI. This includes areas such as customer service, where GenAI can drastically reduce the time for customer consultations, and the creation of marketing content, where it can generate personalized content on a large scale. The focus is on functions that can benefit from a 30% to 50% increase in efficiency and effectiveness through the application of GenAI.

3. Invention of New Business Models:

Perhaps the most ambitious application of GenAI is the creation of entirely new services, offerings, and business models. BCG cites examples like transforming financial data into conversational insight platforms for customers, demonstrating the potential of GenAI to unlock new revenue streams and transform how banks interact with their customers.

McKinsey GenAI Assessment

McKinsey's perspective on GenAI in banking emphasizes the strategic and scalable application of GenAI in the banking sector, highlighting several key areas for focus:

1. Development of a Strategic Roadmap:

For McKinsey, the journey begins with a strategic vision of integrating GenAI into the operations of the bank. This includes identifying domains where GenAI can significantly change business models or improve economic outcomes. An example is the transformation of wealth management advisory through GenAI, pointing to a broader impact on the industry's ecosystem.

2. Talent and Upskilling:

Given the rapid development of GenAI, McKinsey advises banks to prepare their workforce for the upcoming changes. This involves training existing employees in GenAI-related skills and recruiting new talent with specialized expertise. The focus is on enhancing the bank's ability to effectively use GenAI.

3. Addressing Operational Changes:

McKinsey sees the implementation of GenAI as an opportunity to review and potentially revise the operating model. The aim is to ensure that the model supports flexibility and scalability to integrate new capabilities. Banks are encouraged to foster close collaboration between technical and business teams to identify highly effective GenAI applications and seamlessly integrate them into business processes.?

4. Utilization of Technology and Data:

A crucial part of McKinsey's strategy involves careful decisions regarding the development, purchase, or partnership to access GenAI technologies and models. Banks are advised to differentiate themselves by leveraging their own business data to inform GenAI models and applications, ensuring they maintain a competitive edge in a competitive environment.

These comprehensive insights from BCG and McKinsey underscore the transformative potential of GenAI in banking. They highlight the importance of strategic planning, talent development, operational flexibility, and innovative applications. Their findings suggest that banks can gain significant advantages by integrating GenAI into various aspects of their operations – from improving customer interactions to developing new products and services.

?Future Scenario for Wealth Management in a GenAI-Driven Bank

In the bank of the future, equipped with advanced generative AI (GenAI) and interactive avatars, a young Harvard student, nearing the end of their studies and looking for a solid wealth strategy, finds not only advice but also a personalized experience tailored to their needs and goals.

Dialogue between the student and the bank's avatar:

Student:

?"Hello, I'm about to graduate from Harvard University and want to develop an intelligent wealth strategy. Can you help me?"

Wealth Consultant Avatar: "Of course, happy to help. Based on our analyses and the current market situation, I recommend a broadly diversified investment strategy, preferably in the S&P 500 or even the MSCI World. Both offer diversified exposure to leading companies worldwide."

Student: "Why exactly do you recommend a buy-and-hold strategy?"

Wealth Consultant Avatar: "A long-term buy-and-hold strategy has proven effective in building wealth and smoothing out market fluctuations. Historical data shows that investors who invest in broadly diversified indexes and hold their investments over longer periods tend to achieve higher returns. This is because broad diversification minimizes your risk while allowing you to benefit from the long-term growth of the market."

Student: "But what about market volatility? Should I be worried about that?"

Wealth ConsultantAvatar: "It's natural for markets to fluctuate, but a long-term perspective helps to weather short-term volatility. It's important to stick to your investment strategy and not react to short-term market movements. Our analyses and AI models show that patience and consistency are key factors for investment success."?

Student: "That sounds convincing. How can I get started?"

Wealth Consultant Avatar: "I will help you set up a diversified portfolio based on your personal goals and risk tolerances. From there, we can schedule regular reviews to ensure your portfolio stays on track and adapts to your changing needs."

This scenario illustrates how GenAI and avatars can revolutionize traditional wealth advisory by providing personalized, data-driven insights and recommendations based on users' individual goals and circumstances. The future of wealth management promises even closer, more personalized, and interactive advisory, where technology and humanity go hand in hand to pave the best financial path for each individual.

GenAI is Good for Clients and Challenging Margins for Banks

The integration of generative AI (GenAI) into wealth management could potentially lead to conflicts of interest, especially if the advice enabled by GenAI does not align with the profit goals of the banks. Current studies and recommendations from consulting firms such as Oliver Wyman and KPMG shed light on various aspects of this challenge and offer insights on how banks of the future might handle it.

Oliver Wyman identifies structural challenges in the wealth management sector, including declining revenues from lower volumes in asset and loan management and a reduction in transaction volumes. The firm suggests that asset and wealth managers should reconsider their strategies and use GenAI to become more efficient and resilient. This includes the potential to gain market share through active management and optimize institutional pricing to achieve significant revenue increases. Oliver Wyman

KPMG highlights that GenAI has the potential to transform investing and how wealth managers advise, inform, and interact with their clients. The firm emphasizes that despite the benefits of GenAI, such as improving customer experience and automating tasks, challenges like weak data foundations, privacy threats, and legal uncertainties remain. KPMG recommends a multidisciplinary approach, where representatives from risk management, law, compliance, IT, and cybersecurity work together to create an adequate monitoring and planning system for the use of GenAI. KPMG.

EY further states that the GenAI era has arrived in wealth and asset management, with a significant portion of companies actively investing or planning to invest in GenAI. The priorities are on improving customer experience, automating tasks, and reducing costs. EY, however, stresses that strong governance models and controls are required for the success of GenAI to address technical risks such as data protection, accuracy, and model biases. EY

Regarding potential conflicts of interest, especially in the context of investment recommendations, future banks could navigate through transparent communication, embedding ethical guidelines in GenAI algorithms, and ensuring that GenAI recommendations are in the best interest of the clients. This would mean prioritizing long-term investment strategies based on solid market principles, rather than pursuing short-term gains through day trading or similar speculative practices. While there are no specific studies or recommendations from analysts or consulting firms on this particular conflict of interest, the approaches mentioned above provide a framework for the ethical integration of GenAI into wealth advisory.

Conclusion:

In the boardrooms of banks, it will become important and necessary for a deep understanding of GenAI to be anchored and for the strategic orientation and the restructuring plan of the business model to be very balanced and informed by knowledge of GenAI.

The opportunities are certainly significantly higher, and there will likely be no bank that can afford not to embed GenAI into its processes and business strategy. This is simply because the competition will take this path and the speed at which GenAI penetrates companies and the speed at which GenAI models evolve will increase the pressure on banks to actively shape and remodel their operations.

In the past, there was much discussion about the need for Chief Digital Officers at the executive level. With GenAI, the expectations for the skills of the executive board and the CDO will not diminish.

It would be interesting to survey all executives on how often they use GenAI tools daily or engage with GenAI.

We are probably just at the beginning of a revolution that presupposes a revolution in human mindset.

<GERMAN VERSION>

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Künstliche Intelligenz ben?tigt menschliche Intelligenz – Ein Fallbeispiel anhand von Banking

Wir befinden uns laut Gartner gerade am Peak der Hypecycles für Generative AI. Die ganze Welt spricht über GenAI und ihre M?glichkeiten und das die Zukunft sicher ?ndern wird und auch über die Riskiken.

Ich m?chte in diesem Artikel ein kurzes Fallbeispiel geben, welche Strategischen Felder sich in Hinblick auf Banking und GenAI ergeben. Nicht nur die Einsatzm?glichkeiten sind nahezu unendlich und es wird sicherlich alle Industrien ver?ndern und damit auch das Banking.

Dennoch ergeben sich auch sehr strategische Fragen, neben den Fragen wo die Implementierung beginnt und wo sie endet. Der Einsatz von GenAI als Kunde bedeutet dass ich das gesamte Marktwissen mit einem Prompt abfragen kann. Das hei?t nicht nur dass ein Kunden einfach vergleichen kann, es bedeutet vor allem das GenAI ihn zum echten Experten macht und damit die Beratung der Bank in der Zukunft anders aussehen muss.

Moderne Banken und FinTechs als First Mover werden das tradionelle Banking herausfordern und zum Beispiel GenAI unterstütze Verm?gensberatung anbieten oder gar das Gesch?ftsmodell grunds?tzlich neu erfinden.

Daraus ergeben sich aber auch für FinTechs ggf. Konflikte, denn eine GenAI Markt basierte Beratung kann bedeuten, dass die Margen und Mengen Transaktionen sich ver?ndern und damit die Margen im Banking sich verringern.

Einsch?tzung von BCG and McKinsey zu Chance im Einsatz von GenAI in einer Bank

BCG GenAI Einsch?tzung

BCGs Analyse zu GenAI im Bankwesen BCG hebt drei breite Wertsch?pfungsbereiche für den Einsatz von GenAI im Bankwesen hervor, die zusammen ein weites Spektrum an Anwendungen umfassen.?

1. Einsatz von GenAI in allt?glichen Aufgaben:

GenAI kann die Effizienz t?glicher Operationen steigern, von der Automatisierung der Kundenkommunikation bis hin zur Zusammenfassung von Besprechungen. Dieser Einsatzbereich dreht sich darum, GenAI zu nutzen, um die Produktivit?t einzelner Mitarbeiter und des gesamten Unternehmens zu verbessern, einschlie?lich Aspekten wie E-Mail-Kategorisierung, Kundenengagement und die Automatisierung routinem??iger Aufgaben. Ziel ist es, breite, diffuse Produktivit?tsgewinne im gesamten Unternehmen zu erzielen.

2. Umgestaltung kritischer Funktionen:

über die reine Produktivit?tssteigerung hinaus sieht BCG eine bedeutende M?glichkeit in der Umgestaltung von Kernfunktionen des Bankwesens mit GenAI. Dies schlie?t Bereiche wie den Kundenservice ein, wo GenAI die Zeit für Kundenberatungen drastisch reduzieren kann, und die Erstellung von Marketinginhalten, wo es personalisierten Inhalt in gro?em Umfang generieren kann. Der Fokus liegt auf Funktionen, die von einer 30% bis 50%igen Effizienz- und Effektivit?tssteigerung durch die Anwendung von GenAI profitieren k?nnen.

3. Erfindung neuer Gesch?ftsmodelle:

Vielleicht ist der ambitionierteste Einsatz von GenAI die Schaffung v?llig neuer Dienstleistungen, Angebote und Gesch?ftsmodelle. BCG zitiert Beispiele wie die Umwandlung von Finanzdaten in konversationelle Einsichtsplattformen für Kunden, was das Potenzial von GenAI aufzeigt, neue Einnahmequellen zu erschlie?en und die Art und Weise, wie Banken mit ihren Kunden interagieren, zu transformieren.

McKinsey GenAI Einsch?tzung

McKinseys Perspektive auf GenAI im Bankwesen McKinsey betont den strategischen und skalierbaren Einsatz von GenAI im Bankensektor und hebt mehrere Schlüsselbereiche für den Fokus hervor:

1. Entwicklung einer strategischen Roadmap:

Für McKinsey beginnt die Reise mit einer strategischen Vision, wie GenAI in die Operationen der Bank integriert werden kann. Dies umfasst die Identifizierung von Dom?nen, in denen GenAI Gesch?ftsmodelle erheblich ver?ndern oder wirtschaftliche Ergebnisse verbessern kann. Ein Beispiel ist die Transformation der Verm?gensverwaltungsberatung durch GenAI, was auf eine breitere Auswirkung auf das ?kosystem der Branche hinweist.

2. Talent und Upskilling:

In Anbetracht der schnellen Entwicklung von GenAI r?t McKinsey Banken, ihre Belegschaft auf die bevorstehenden Ver?nderungen vorzubereiten. Dies beinhaltet sowohl die Schulung bestehender Mitarbeiter in GenAI-bezogenen F?higkeiten als auch die Rekrutierung neuer Talente mit spezialisiertem Know-how. Der Schwerpunkt liegt darauf, die F?higkeiten der Bank zu verbessern, um GenAI effektiv zu nutzen.

3. Bew?ltigung operationeller Ver?nderungen:

McKinsey sieht in der Implementierung von GenAI eine Gelegenheit, das Betriebsmodell zu überprüfen und m?glicherweise zu überarbeiten. Es geht darum, sicherzustellen, dass das Modell Flexibilit?t und Skalierbarkeit unterstützt, um neue F?higkeiten zu integrieren. Banken werden ermutigt, eine enge Zusammenarbeit zwischen technischen und gesch?ftlichen Teams zu f?rdern, um hochwirksame GenAI-Anwendungen zu identifizieren und nahtlos in Gesch?ftsprozesse zu integrieren.?

4. Nutzung von Technologie und Datennutzung:

Ein entscheidender Teil von McKinseys Strategie beinhaltet sorgf?ltige Entscheidungen bezüglich des Aufbaus, Kaufs oder der Partnerschaft, um Zugang zu GenAI-Technologien und -Modellen zu erhalten. Banken wird geraten, sich durch die Nutzung ihrer eigenen Gesch?ftsdaten zu differenzieren, um GenAI-Modelle und -Anwendungen zu informieren und sicherzustellen, dass sie in einem wettbewerbsintensiven Umfeld einen Vorsprung behalten.?

Diese umfassenden Einblicke von BCG und McKinsey unterstreichen das transformative Potenzial von GenAI im Bankwesen. Sie beleuchten die Bedeutung strategischer Planung, Talententwicklung, operationeller Flexibilit?t und innovativer Anwendungen. Ihre Erkenntnisse legen nahe, dass Banken durch die Integration von GenAI in verschiedene Aspekte ihrer Operationen erhebliche Vorteile erzielen k?nnen – von der Verbesserung der Kundeninteraktionen bis hin zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen.

Zukunftsseznario zum Verm?gensmanagement ein GenAI driven Bank

In der Bank der Zukunft, ausgestattet mit fortschrittlicher generativer KI (GenAI) und interaktiven Avataren, findet ein junger Harvard-Student, der am Ende seines Studiums steht und nach einer soliden Verm?gensstrategie sucht, nicht nur Beratung, sondern auch eine personalisierte Erfahrung, die auf seine Bedürfnisse und Ziele zugeschnitten ist.

Dialog zwischen dem Studenten und dem Avatar der Bank:**

Student: "Hallo, ich stehe kurz vor meinem Abschluss an der Harvard University und m?chte eine intelligente Verm?gensstrategie entwickeln. Kannst du mir helfen?"

Verm?gensberater Avatar: "Natürlich, gerne. Basierend auf unseren Analysen und der aktuellen Marktlage empfehle ich eine breit gestreute Anlagestrategie, vorzugsweise im S&P 500 oder sogar im MSCI World. Beide bieten eine diversifizierte Exposition gegenüber führenden Unternehmen weltweit."

Student: "Warum genau empfiehlst du eine Buy-and-Hold-Strategie?"

Verm?gensberater Avatar: "Eine langfristige Buy-and-Hold-Strategie hat sich als effektiv erwiesen, um Verm?gen aufzubauen und Marktschwankungen zu gl?tten. Historische Daten zeigen, dass Investoren, die in breit gestreute Indizes investieren und ihre Anlagen über l?ngere Zeitr?ume halten, in der Regel h?here Renditen erzielen. Dies liegt daran, dass du durch die breite Streuung dein Risiko minimierst und gleichzeitig von dem langfristigen Wachstum des Marktes profitierst."

Student: "Aber was ist mit Marktvolatilit?t? Sollte ich mir darüber Sorgen machen?"?

Verm?gensberater Avatar: "Es ist natürlich, dass M?rkte schwanken, aber eine langfristige Perspektive hilft, kurzfristige Volatilit?t zu überstehen. Wichtig ist, an deiner Anlagestrategie festzuhalten und nicht auf kurzfristige Marktbewegungen zu reagieren. Unsere Analysen und KI-Modelle zeigen, dass Geduld und Best?ndigkeit Schlüsselfaktoren für den Anlageerfolg sind."

Student: "Das klingt überzeugend. Wie kann ich anfangen?"

Verm?gensberater Avatar: "Ich werde dir helfen, ein diversifiziertes Portfolio einzurichten, das auf deinen pers?nlichen Zielen und Risikotoleranzen basiert. Von dort aus k?nnen wir regelm??ige überprüfungen planen, um sicherzustellen, dass dein Portfolio auf Kurs bleibt und sich deinen sich ?ndernden Bedürfnissen anpasst."

Dieses Szenario illustriert, wie GenAI und Avatare die traditionelle Verm?gensberatung revolutionieren k?nnen, indem sie personalisierte, datengesteuerte Einblicke und Empfehlungen bieten, die auf den individuellen Zielen und Umst?nden der Nutzer basieren. Die Zukunft der Verm?gensverwaltung verspricht eine noch engere, individuellere und interaktivere Beratung, bei der Technologie und Menschlichkeit Hand in Hand gehen, um den besten finanziellen Weg für jeden Einzelnen zu ebnen.

GenAI ist gut für den Kunden und eine Herausforderung die Gewinnmargen der Banken

Die Integration von generativer KI (GenAI) in die Verm?gensverwaltung k?nnte potenziell zu Interessenkonflikten führen, insbesondere wenn die durch GenAI erm?glichte Beratung nicht mit den Gewinnzielen der Banken übereinstimmt. Die aktuellen Studien und Empfehlungen von Beratungsfirmen wie Oliver Wyman und KPMG beleuchten verschiedene Aspekte dieser Herausforderung und bieten Einblicke, wie Banken der Zukunft damit umgehen k?nnten.

Oliver Wyman identifiziert strukturelle Herausforderungen im Verm?gensverwaltungssektor, darunter sinkende Einnahmen durch geringere Volumina im Asset- und Loan-Management sowie eine Reduzierung der Transaktionsvolumina. Die Firma schl?gt vor, dass Asset- und Wealth-Manager ihre Strategien überdenken und GenAI nutzen sollten, um effizienter und widerstandsf?higer zu werden. Dies schlie?t das Potenzial ein, durch aktives Management Marktanteile zu gewinnen und institutionelle Preisgestaltung zu optimieren, um signifikante Umsatzsteigerungen zu erzielen Oliver Wyman

KPMG hebt hervor, dass GenAI das Potenzial hat, das Investieren zu ver?ndern und wie Verm?gensverwalter beraten, informieren und mit ihren Kunden interagieren. Die Firma betont, dass trotz der Vorteile von GenAI, wie die Verbesserung der Kundenerfahrung und Automatisierung von Aufgaben, Herausforderungen wie schwache Datenfundamente, Datenschutzbedrohungen und rechtliche Unsicherheiten bestehen bleiben. KPMG empfiehlt einen multidisziplin?ren Ansatz, bei dem Vertreter aus Risikomanagement, Recht, Compliance, IT und Cybersicherheit zusammenarbeiten, um ein angemessenes überwachungs- und Planungssystem für die Nutzung von GenAI zu schaffen KPMG.

EY führt weiter aus, dass die GenAI-?ra in der Verm?gens- und Asset-Verwaltung angekommen ist, mit einem Gro?teil der Unternehmen, die aktiv investieren oder Pl?ne zur Investition in GenAI haben. Die Priorit?ten liegen auf der Verbesserung der Kundenerfahrung, der Automatisierung von Aufgaben und der Kostensenkung. EY betont jedoch, dass für den Erfolg von GenAI starke Governance-Modelle und Kontrollen erforderlich sind, um technische Risiken wie Datenschutz, Genauigkeit und Modellverzerrungen zu adressieren EY.?

In Bezug auf potenzielle Interessenkonflikte, besonders im Kontext von Anlageempfehlungen, k?nnten Banken der Zukunft durch transparente Kommunikation, die Einbettung ethischer Richtlinien in GenAI-Algorithmen und die Sicherstellung, dass GenAI-Empfehlungen im besten Interesse der Kunden sind, navigieren. Dies würde bedeuten, langfristige Anlagestrategien zu priorisieren, die auf soliden Marktprinzipien basieren, anstatt kurzfristige Gewinne durch Day-Trading oder ?hnliche spekulative Praktiken zu verfolgen. Es gibt zwar noch keine spezifischen Studien oder Empfehlungen von Analysten oder Beratungsfirmen zu diesem speziellen Interessenkonflikt, aber die oben genannten Ans?tze bieten einen Rahmen für die ethische Integration von GenAI in die Verm?gensberatung.

Fazit:

Im Vorstand der Banken wird es wichtig und notwendig werden, dass ein tiefes Verst?ndnis von GenAI sich verankert und das die Strategische Ausrichtung und der Umbauplan des Gesch?ftsmodell sehr ausgewogen und mit Wissen zu GenAI statt findet.

Die Chancen sind dabei sicherlich ungleich h?her bzw. es wird wohl keine Bank geben, sie sich leisten kann GenAI nicht in die Abl?ufe und in ihre Gesch?ftsstratgie einbetten. Das ist alleine deshalb so, dass der Wettbewerb diesen Weg gehen wird und die Geschwindigkeit mit der GenAI in die Unternehmen vordringt und mit der Geschwindigkeit wie sich GenAI Modelle weiterentwickelt, wird dazu führen dass der Duck auf das aktive Gestalten und Umbauen der Bank enorm zunehmen wird.

In der Vergangenheit wurde viel darüber gesprochen dass man Chief Digital Officers auf der Vorstandsebene ben?tigt. Mit GenAI wird die Erwartung an die F?higkeiten des Vorstands und des CDOs nicht weniger.

Spannend w?re eine Umfrage unter allen Vorst?nden, wie h?ufig sie t?glich GenAI Tools nutzen oder sich mit GenAI besch?ftigen.

Wir stehen wohl erst am Anfang einer Revolution die eine Revolution in menschlichen Mindset voraussetzt.