Was sind LLMs im Finanzwesen?

Jedes Jahr verarbeiten Finanzinstitute zunehmend sensible Daten wie Studien, regulatorische Dokumente und Kundenkommunikation. Manuelle Bearbeitungsmethoden sind jedoch ineffizient und führen zu Fehlern, die Unternehmen viel Zeit und Geld kosten können.

Hier kommen KI-Lösungen ins Spiel.

KI trägt durch Automatisierung zur Optimierung dieser Aufgaben bei – von der Kennzeichnung von Unstimmigkeiten in Compliance-Studien bis hin zur Identifizierung von Mustern, die auf Betrug hindeuten könnten. Das ist mit ein Grund dafür, dass die Einführung von KI rasant zunimmt: 78 % der Unternehmen setzen sie für mindestens eine Geschäftsfunktion ein.

Allerdings sind nicht alle KI-Lösungen gleichwertig. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind eine Art von KI, die unstrukturierte Daten verarbeiten und analysieren kann, indem sie neuronale Netzwerke nutzt, um in großen Datasets nach Bedeutungen zu suchen. Im Finanzwesen gibt es viele LLM-Anwendungsfälle, darunter Risikoanalyse, Finanzprognosen und Compliance.

Was sind LLMs?

Ein LLM ist ein spezieller Typ von KI-Modell, das mit riesigen Datenmengen trainiert wurde. Durch selbstüberwachtes Learning anhand riesiger Text-Datasets können LLMs die natürliche menschliche Sprache verstehen und Texte nach Bedarf analysieren, zusammenfassen und generieren.

LLMs nutzen eine auf Wahrscheinlichkeiten basierende Datenanalyse, die als Deep Learning bezeichnet wird. Dies ermöglicht es der KI, die Unterschiede zwischen Inhalten zu erkennen und zu verstehen, wie Zeichen, Wörter und Sätze ohne menschliches Zutun funktionieren.

Sie können LLMs weiter verfeinern, indem Sie sie mit spezifischen Datasets trainieren oder Prompts vorgeben, die dabei helfen, das Modell an eine bestimmte Aufgabe anzupassen. Man könnte beispielsweise ein LLM anhand Tausender historischer Finanzberichte trainieren, um ihm zu helfen, künftig präzisere, vollständigere und konsistentere Finanzberichte mit neuen Daten zu erstellen.

LLMs unterscheiden sich von traditionellen, regelbasierten KI-Modellen, da sie sich nicht an spezifische, vordefinierte Parameter halten müssen. Traditionelle KI und Machine Learning beispielsweise sind für eine zuverlässige Verarbeitung und Analyse weitgehend auf strukturierte Daten angewiesen. LLMs werden jedoch mit unstrukturierten Daten trainiert, z. B. mit regulatorischen Dokumenten und Finanzberichten. Dadurch kann die KI Muster erkennen und Prognosen erstellen, ohne dass feste Regeln oder eine aufwendige Vorverarbeitung der Daten erforderlich sind.

Wie LLMs Finanzabläufe revolutionieren

Die Finanzbranche benötigt erhebliche Datenmengen für entscheidende Aufgaben wie Risikominderung und Betrugserkennung. KI ist in ihrer Fähigkeit, große Datenmengen zu analysieren und diese wichtigen Erkenntnisse zu liefern, weitaus leistungsstarker als der Mensch.

Die Nutzung von KI und LLMs kann Finanzdienstleistern zugutekommen, indem sie ihnen hilft, ihre Strategien anzupassen und auf der Grundlage gewonnener Erkenntnisse neue Chancen zu identifizieren.

Die Einführung von KI in Finanzfunktionen innerhalb von Unternehmen ist von 37 % im Jahr 2023 auf 58 % im Jahr 2024 gestiegen. Darunter nutzen 44 % der Finanzabteilungen KI, um die Effizienz ihrer aktuellen Automatisierungslösungen zu steigern.

LLMs

Betrugserkennung, Compliance-Überwachung, Risikoanalyse, Automatisierung des Kundenservice.

BI und traditionelle Lösungen

Finanzreporting, KPI-Messung, historische Trendanalyse

Sowohl LLMs als auch traditionelle Tools haben ihren Platz in der Finanzbranche. Business-Intelligence-Lösungen eignen sich hervorragend für strukturiertes Reporting und das Tracking von KPIs. Dank der Verarbeitung von Echtzeitdaten eignen sich LLMs jedoch besser für dynamische Aufgaben wie Betrugserkennung, Risikoanalyse und die Überwachung der Compliance.

Fünf geschäftliche Vorteile der LLM-Implementierung im Finanzwesen

Eine der größten Hürden bei der Implementierung von LLMs auf Organisationsebene ist die Akzeptanz der Stakeholder. Ein solides Verständnis der potenziellen Vorteile ist hierbei von entscheidender Bedeutung. Hier sind fünf Bereiche, in denen LLMs im Finanzwesen maßgeblich Ergebnisse erzielen:

1. Zugänglichkeit für Finanzinstitute jeder Größe

Sie benötigen keine KI- oder Data-Science-Experten in Ihrem Team, um die meisten modernen KI-Lösungen nutzen zu können. Viele Softwareanbieter integrieren LLMs in ihre Produkte, um alltägliche Geschäftsanwendungen wie Finanzplanungs-Lösungen und CRMs zu optimieren.

Dieser natürliche Wandel zu stärker KI-gestützten Abläufen hat LLMs für Unternehmen jeder Größe leichter zugänglich gemacht. Die Einstellung eines speziellen Teams für die Arbeit mit KI-Lösungen ist nicht mehr notwendig – mit dem richtigen LLM wird Ihre gesamte Belegschaft zu KI-Experten.

2. Schnellere Verarbeitung = niedrigere Kosten

Denken Sie an all die manuellen Aufgaben, in die Ihr Team jede Woche Stunden an Arbeit investiert, wie etwa das Compliance-Reporting und die Vertragsanalyse. LLMs verarbeiten riesige Datasets, Dokumente und Berichte in Sekundenschnelle. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand – und Finanzteams können effizienter arbeiten.

Laut der McKinsey-Studie „2025 State of AI“ verzeichneten 38 % der Teams für Strategie und Unternehmensfinanzierung zumindest einen teilweisen Rückgang der Betriebskosten nach der Implementierung von generativer KI in ihre Workflows. Bei 12 % dieser Teams sanken die Kosten um 20 % oder mehr – ein spürbarer Vorteil im Vergleich zur Konkurrenz.

3. Bessere Anwendererfahrung dank KI-gestützter Erkenntnisse

Überwältigende 84 % der Kunden bevorzugen Unternehmen, die auf benutzerdefinierte Erlebnisse setzen. LLMs treiben Chatbots und automatisierte Kundenservice-Lösungen an, die schnelle und benutzerdefinierte Unterstützung bieten. Diese Chatbots liefern den Anwendern nicht nur unkompliziert nützliche Informationen, sondern können Probleme bei Bedarf auch an einen menschlichen Mitarbeitenden weiterleiten.

Gleichzeitig können Banken und Finanzunternehmen LLMs nutzen, um auf Basis von Kundendaten und -zielen eine personalisierte Finanzberatung anzubieten. Die Möglichkeiten für LLMs, entlang der gesamten Customer Journey Erkenntnisse zu liefern, sind wahrlich grenzenlos.

4. Intelligentere Entscheidungsfindung durch prädiktive Analysen

LLMs analysieren Transaktionshistorien, Stimmungstrends der Kunden und wirtschaftliche Entwicklungen, um verborgene Muster im Kundenverhalten und auf den Finanzmärkten zu identifizieren. Dies hilft Finanzunternehmen dabei, datengestützte Entscheidungen hinsichtlich der Abläufe, Investitionen und Zukunftsplanung zu treffen.

50 % der Finanzunternehmen, die KI nutzen, verzeichnen 20 % weniger Prognosefehler. 25 % berichten sogar von einer Fehlerreduzierung um 50 % oder mehr. Unternehmen, die KI nicht sinnvoll einführen, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren.

5. Stärkere Compliance-Überwachung und besseres Risikomanagement

Finanzinstitute sehen sich mit einer zunehmenden regulatorischen Komplexität konfrontiert. Sie müssen nun Gesetzesänderungen nachverfolgen und kontinuierlich die aktualisierten Reporting-Anforderungen erfüllen. LLMs tragen dazu bei, diese Herausforderung zu meistern, indem sie Compliance-Dokumente und juristische Schriftsätze auswerten, um potenzielle Risiken und Betrugsfälle frühzeitig aufzudecken.

Finanzinstitute jeder Größe, Branchenverbände und Anbieter von Lösungen zur Betrugsbekämpfung haben Betrugsfälle erfolgreich um bis zu 50 % reduziert – mit KI-gestützten Modellen, die die unternehmenseigenen historischen Daten auswerten.

Bewältigung der Herausforderungen bei der LLM-Einführung im Finanzsektor

Die Einführung von LLMs im Finanzwesen ist nicht allein wegen der Akzeptanz der Stakeholder eine Herausforderung. Bevor Sie ein LLM in Ihre Finanzprozesse integrieren, sollten Sie diese potenziellen Herausforderungen berücksichtigen.

Technische Bedenken: LLMs benötigen saubere, zugängliche und präzise Daten. Fehlerhafte oder auf mehrere Systeme verteilte Daten können die Performance beeinträchtigen. Ein Mangel an cloudbasierten Systemen und leistungsstarken CPUs kann es LLMs ebenfalls erschweren, auf Daten zuzugreifen und diese zu analysieren.
Herausforderungen bei der Integration: Es kann verlockend sein, ganze Systeme durch LLMs zu ersetzen. Sie funktionieren jedoch in der Regel am besten, wenn sie in gezielte Workflows eingebettet sind, wie z. B. Betrugserkennung und Compliance.
Fachliche Lücke: LLM-Systeme zu skalieren und zu überwachen erfordert Spezialwissen, das vielen Finanzunternehmen fehlt.
Governance und Aufsicht: Ohne strukturierten Plan riskieren Unternehmen beim LLM-Einsatz voreingenommene Entscheidungen und regulatorische Probleme. Ein bewährtes KI-Governance-Framework reduziert Fehler und schafft Vertrauen und Transparenz.
Ethische Bedenken: Voreingenommene KI-Modelle können gerechte Kreditentscheidungen, Anlageempfehlungen und andere Finanzdienstleistungen beeinträchtigen, für die Ihre Kunden auf Ihr Unternehmen vertrauen. Hier zeigt sich der entscheidende Unterschied: ein vertrauenswürdiger Partner, der verantwortungsvolle KI einsetzt.

Unverzichtbare Elemente einer LLM-Strategie für Finanzdienstleistungsorganisationen

Eine überstürzte LLM-Einführung ohne klare Strategie kann Ressourcen verschwenden und zu Compliance-Problemen führen, wie z. B. voreingenommenen Kreditentscheidungen, Fehlern im Finanzreporting und Datenschutzverletzungen. Schlimmer noch: Diese Fehler dürften sich mit der Zeit summieren und die Wirksamkeit des LLMs rapide verringern.

Die Lösung? Fangen Sie bei der Einführung von LLMs klein an. Identifizieren Sie konkrete Probleme, die KI-Modelle lösen können, wie z. B. die Analyse von Risikomustern und die Automatisierung des Compliance-Reportings. So können Teams die Fähigkeiten des LLMs in einem stärker kontrollierten Umfeld erproben, Modelle weiter verfeinern und ihren Einsatz auf komplexere Aufgaben ausweiten.

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernen. Deshalb brauchen sie hochwertige Daten, um zuverlässig zu funktionieren. Ihre Daten sollten sauber, konsistent, objektiv und konsolidiert sein, um präzise Finanzanalysen, Betrugserkennung und Compliance-Reporting durch LLMs zu gewährleisten. Etablieren Sie ein Governance-Framework, um Voreingenommenheit zu prüfen und KI-Entscheidungen zu überwachen, sodass Sie die Zuverlässigkeit und das Vertrauen in Ihre Lösungen sichern können.

Mit dem Wachstum von Unternehmen steigt auch deren Bedarf an Rechenleistung für eine effiziente Datenverarbeitung. Cloudbasierte Plattformen bieten diese Leistungsfähigkeit durch Fernzugriff auf Hochleistungsrechner, optimierten Speicher und skalierbare Verarbeitungskapazitäten. Da keine physische Hardware nötig ist, lassen sich Anschaffungs- und Wartungskosten senken, während die Lösung zugleich mit wachsenden KI-Arbeitspensen wächst.

Bauen Sie zum Schluss ein Team aus Fachleuten für Finanzen und Daten auf, das eng zusammenarbeitet, damit Ihre Lösungen zu Ihren geschäftlichen Anforderungen passen. Ihr Team kann die KI-Lösungen so optimieren, dass sie präzise, praxisgerecht und vertrauenswürdig bleiben und zugleich echten Nutzen für Unternehmen schaffen.

Erfolgsmessung von LLMs in Finanzabläufen

Der wahre Test für Ihre LLM-Investition ist ihr messbarer Wert. LLMs im Bank- und Finanzrecht, in der Risikoanalyse und in anderen Disziplinen sollten Finanzabläufe vereinfachen, die Entscheidungsfindung verbessern und menschliche Fehler reduzieren. Messen Sie den Erfolg: Analysieren Sie, wie LLMs Ihr Unternehmen voranbringen:

Return on investment (ROI): Um LLMs zu implementieren, sind Investitionen nötig. Deshalb sollten sie entweder Kosten senken oder zusätzliche Erträge erzielen, damit sich der ROI rechtfertigen lässt. Wenn ein KI-gestützter Prozess monatlich 500 Stunden an manueller Arbeit einspart, rechnen Sie dies in Euro um, um den finanziellen Nutzen zu ermitteln.
Effizienzgewinne: Verfolgen Sie, wie viel schneller LLMs Ihre Aufgaben erledigen können. Ein klares Plus ist es zum Beispiel, wenn LLMs die Dauer von Compliance-Prüfungen um 60 Prozent reduzieren.
Genauigkeit: Vergleichen Sie die Genauigkeit der LLM-Ergebnisse mit früheren Methoden. Wenn Ihre Modelle zuverlässig laufen, sollten bei Prognosen, der Betrugserkennung und anderen Anwendungsfeldern weniger Fehler auftreten.
Akzeptanz und Engagement: Um KI-Lösungen optimal zu nutzen, müssen Anwender sicher im Umgang damit sein. Analysieren Sie die Akzeptanz, das Nutzungsverhalten und das Feedback der Mitarbeitenden, um den echten Mehrwert für Ihre Teams zu ermitteln.
Geschäftskritische KPIs: Messen Sie, wie sich Ihre LLM-Lösungen auf zentrale Kennzahlen auswirken – etwa auf die Bruttogewinnmarge oder Reaktionszeiten. So erkennen Sie, ob Ihre Investition in KI wirklich Früchte trägt.

Wie Workday durch LLMs Finanzabläufe revolutioniert

Bei Workday ist KI das Herzstück unserer Finanzlösungen. Das bedeutet konkret: Keine holprige Integration oder langwierige Implementierungsphasen. So gelingt Ihrem Finanzteam ab Tag eins eine intelligentere und schnellere Arbeit.

Unsere LLM-gestützten Lösungen werten Finanzdaten direkt aus, spüren Risiken auf und automatisieren das Reporting in Echtzeit. Workday AI glänzt durch eine nahtlose Integration in bestehende Lösungen und Workflows der Finanzplanung und -analyse und liefert Unternehmen detailliertere Einblicke für fundierte Entscheidungen.

Workday hilft Ihnen, Daten zu managen und sich flexibel auf neue Regularien einzustellen, um die Compliance der Lösungen optimal zu verwalten. Ist das Thema KI noch neu für Sie? Besuchen Sie einfach unsere AI Masterclass, um den souveränen Umgang mit KI-Lösungen und -Prozessen zu lernen. Durch dieses Training fällt es Teams deutlich leichter, KI mit mehr Selbstvertrauen in ihre täglichen Abläufe einzubauen.

Zahlreiche Unternehmen konnten ihre Kosten senken, die Effizienz steigern und Risiken minimieren – dank Workday und unseren KI-gestützten Lösungen. Ein gutes Beispiel hierfür ist Redwood Software: Das Unternehmen nutzt Workday, um seine Finanzdatenanalysen und das Reporting zu automatisieren. Mithilfe von Workday konnte die Firma ihre Abschlusszeiten um die Hälfte reduzieren und die Ausgaben deutlich besser kontrollieren.

Die Zukunft von LLMs im Finanzsektor

In der Finanzbranche halten LLMs rasant Einzug. Bis zum Jahr 2030 könnte KI der Weltwirtschaft einen Schub von bis zu 19,9 Billionen US-Dollar bescheren. Wenn KI-Lösungen in den täglichen Abläufen zum Standard werden, dürften Finanzinstitute massive Effizienzsprünge verzeichnen.

Schon heute hat generative KI deutliche Auswirkungen in der Finanzbranche. Führungskräfte erkennen zunehmend den Mehrwert von LLMs in der Unternehmensfinanzierung und suchen ständig nach innovativen Einsatzmöglichkeiten. LLMs können das Verfassen von Studien automatisieren, Finanzdaten kompakt zusammenfassen und die Risikoanalyse schärfen. So werden Prozesse im Handumdrehen effizienter und präziser.

Mit diesem enormen Wachstum muss jedoch zwingend auch eine verantwortungsvolle KI einhergehen. Neue Vorschriften wie das KI-Gesetz der Europäischen Union geben den Rahmen vor, wie Unternehmen KI entwickeln und anwenden dürfen. Wer bei neuen Gesetzen immer auf dem Laufenden bleibt, stellt sicher, dass er KI nicht nur verantwortungsvoll, sondern auch vollkommen legal nutzt.

KI wird mit zunehmender Geschwindigkeit in sämtliche Branchen integriert. Wer gezielt auf Workday AI setzt, sichert sich einen echten Wettbewerbsvorteil.