Interview mit Dennis Kettler: Wie KI Zahlungen transformiert

Dennis Kettler ist Global Head of Data Strategy und Data Sciences bei Worldpay.

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Wenn Sie die Finanzdienstleistungsbranche verfolgen, wissen Sie eines ganz sicher: KI ist kein futuristisches Konzept mehr – sie ist hier und verändert alles. Doch während die Idee, KI revolutioniere den Zahlungsverkehr, spannend klingt, war der Weg dorthin nicht immer reibungslos.

Die Akzeptanz von KI ist in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen, insbesondere nachdem die Pandemie die Finanzinstitute gezwungen hat, ihre Arbeitsweisen neu zu überdenken. Die Zahlen lügen nicht. Der globale Markt für KI im Finanzdienstleistungssektor wird innerhalb von 5 Jahren um 16,2 Milliarden US-Dollar wachsen. Banken, Versicherungen und Zahlungsanbieter stürzen sich förmlich in die KI-Welle, um Prozesse zu optimieren, Betrugserkennung zu verbessern und hyper-personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen.

Doch hier ist der Haken: Trotz aller Potenziale ist die Integration von KI nicht ohne Kopfschmerzen. Viele Unternehmen haben erkannt, dass ihre Daten – die Grundlage jeder KI – oft in veralteten Systemen verborgen sind, in Abteilungen fragmentiert vorliegen oder schlicht unübersichtlich sind. Und selbst wenn die Daten in ordentlicher Form vorliegen, ist die Einhaltung der ständig wechselnden Vorschriften eine knifflige Angelegenheit.

Hinzu kommt, dass Cyberkriminelle immer smarter werden, und plötzlich fühlt sich der Aufbau eines robusten, KI-gesteuerten Zahlungssystems an, als würde man ein Hightech-Puzzle zusammensetzen, bei dem sich die Teile ständig verschieben. Trotz all dieser Hindernisse setzen Unternehmen ihren Weg fort.

Allein im letzten Jahr berichteten Großbanken wie JPMorgan Chase von Produktivitätssteigerungen von bis zu 20 % dank KI-Programmierassistenten, während NatWest mit OpenAI zusammenarbeitete, um Betrugsprävention zu stärken – eine wichtige Maßnahme, da das Vereinigte Königreich Anfang 2024 570 Millionen Pfund durch Zahlungstricks verloren hat. Und es sind nicht nur die großen Player. Auch kleinere Finanzinstitute nutzen KI, um Effizienz zu steigern, Kosten zu sparen und bessere Kundenerlebnisse zu bieten.

Automatisierung übernimmt immer mehr die schwere Arbeit und ermöglicht es menschlichen Experten, mehr als strategische Berater denn als Backoffice-Worker zu agieren. Die Frage ist: Wie können Unternehmen die Kraft der KI nutzen, ohne in Datenprobleme, veraltete Systeme oder regulatorische Hürden zu laufen?

Genau das wollten wir herausfinden. Deshalb haben wir einen Experten kontaktiert, der seit über einem Jahrzehnt tief in KI-gesteuerten Zahlungslösungen arbeitet. Von der Optimierung von Abrechnungs- und Abwicklungsvorgängen bis hin zur Verbesserung der Betrugserkennung – Dennis Kettlers Erfahrung umfasst das gesamte Zahlungssystem. Und seine Einblicke sind augenöffnend.

Im folgenden Gespräch erfahren Sie aus erster Hand von den größten Herausforderungen und Chancen für Unternehmen.

R: Können Sie etwas über Ihren Karriereweg erzählen und wie Sie Ihre Expertise im Bereich Fintech und Zahlungslösungen entwickelt haben?

D: Nach meinem Bachelor- und Master-Studium in Mathematik wechselte ich in den Bereich Datenanalyse und prädiktive Analytik. Mein Anfangsfokus lag auf prädiktiven Erkenntnissen und Automatisierung.

Vor etwa 13 Jahren trat ich in den Finanzdienstleistungssektor ein, wobei ich umfangreiche Erfahrung und Disziplin im Umgang mit Daten und künstlicher Intelligenz mitbrachte. Ich begann, dieses Fachwissen in Bereichen wie Abrechnung, Abwicklung, Zahlungsoptimierung und Kundenerlebnis einzusetzen.

Obwohl ich damals keinen Hintergrund im Zahlungsverkehr hatte, nutzte ich meine vorherige Erfahrung im Einzelhandel und bei Kreditvergabe, kombiniert mit meiner Kompetenz in Algorithmen und KI, um bei Worldpay echten Mehrwert zu schaffen.

R: Welche bedeutenden Veränderungen haben Sie im Zahlungsverkehr im Laufe der Jahre beobachtet, insbesondere mit dem Aufstieg der KI?

D: Die drei wichtigsten Veränderungen, die mir sofort einfallen, sind Verbreitung, Beschleunigung und Raffinesse. Während künstliche Intelligenz kein neues Konzept ist, hat ihre Verbreitung deutlich zugenommen.

Früher war KI-Entwicklung auf spezielle Teams mit Fachwissen beschränkt. Heute ist KI für eine breitere Masse zugänglich, was zu einer schnelleren Anwendung und kürzeren Markteinführungszeiten führt. Zudem hat sich die Raffinesse der KI erheblich gesteigert. Aufgaben, die vor einem Jahrzehnt oder sogar vor fünf Jahren unmöglich schienen, sind heute durch Fortschritte in KI und Cloud-Infrastruktur machbar.

R: Die Integration von KI in Finanzdienstleistungen bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Aus Ihrer Erfahrung – was sind die größten Hindernisse für Unternehmen bei der Einführung KI-gesteuerter Zahlungslösungen?

D: Meiner Erfahrung nach sind die drei größten Hindernisse bei der Integration und Nutzung von KI im Zahlungsverkehr:

1. Eine grundlegende Herausforderung ist der Umgang mit Daten. Viele unterschätzen die entscheidende Bedeutung der Daten für den Einsatz von KI. Finanzdienstleister arbeiten oft mit riesigen Datenmengen, die in isolierten Systemen gespeichert sind, in unterschiedlichen Formaten vorliegen und uneinheitliche Definitionen aufweisen. Die Qualität dieser Daten zu managen, sie richtig zu verstehen und effektiv zu integrieren, ist eine große Herausforderung.
2. Aus Sicht der KI-Entwicklung ist eine große Herausforderung die Integration von KI in bestehende Altsysteme. Das erfordert nicht nur technische Anpassungen, sondern auch einen kulturellen Wandel innerhalb der Organisationen, um neue Technologien zu akzeptieren.
3. Die letzte Herausforderung besteht darin, den globalen Regulierungsrahmen zu navigieren und Datenschutz sicherzustellen. Unternehmen müssen beim Umgang mit Daten robuste Datenschutzkontrollen, Risikomanagement für Modelle und Transparenz der Modelle gewährleisten, um Vorschriften einzuhalten und Vertrauen bei Stakeholdern aufzubauen.

R: Betrugserkennung ist eines der wichtigsten Anwendungsfelder, in denen KI große Fortschritte gemacht hat. Welche Entwicklungen haben Sie in der Betrugsprävention beobachtet, und welche Herausforderungen bestehen noch?

D: Betrugsbekämpfung ist eines der sichtbarsten Felder, in denen KI Fortschritte erzielt hat. Einer der größten Verbesserungen ist die Entity-Resolution, also die Fähigkeit, Geräte, Konten, Transaktionen und andere disparate Informationsquellen klarer miteinander zu verknüpfen, um ein genaueres und umfassenderes Bild von Beziehungen und Aktivitäten zu erhalten.

Zudem hat sich die Fähigkeit, auf Betrugstrends in Echtzeit zu reagieren, deutlich erhöht. KI ermöglicht eine schnelle Anpassung an aufkommende Trends, was eine rechtzeitige Intervention bei potenziellem Betrug erlaubt.

Schließlich hat KI die Genauigkeit der Betrugserkennungssysteme erheblich verbessert, indem sie Friktionen reduziert und sowohl False Positives als auch False Negatives minimiert. Das ist entscheidend, um legitime Transaktionen reibungslos abzuwickeln und gleichzeitig Betrugsfälle effektiv zu erkennen.

Viele Herausforderungen bei der Betrugserkennung ähneln denen bei der breiteren KI-Implementierung. Trotz Fortschritten bleiben Probleme bei der Sicherstellung hochwertiger Daten und der nahtlosen Integration in verschiedene Systeme und Plattformen bestehen. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Ergebnissen führen. Zudem erhöht die zunehmende Raffinesse der Betrüger die Komplexität der Erkennung.

R: KI-gestützte Zahlungstechnologien entwickeln sich rasant. Wie sehen Sie die Rolle der Finanzprofis, wenn KI weiterhin Zahlungsprozesse automatisiert und optimiert?

D: Während KI unsere Fähigkeit verbessert, Zahlungsprozesse zu optimieren, verändert sie auch die Rolle der Zahlungsfachleute. Beispielsweise ermöglicht KI zunehmend die Automatisierung operativer Aufgaben, sodass wir uns mehr auf die Interpretation von Daten und KI-Erkenntnissen sowie deren strategische Anwendung konzentrieren können.

Genau diese Automatisierung erlaubt es uns, mehr als Übersetzer für unsere Kunden und Stakeholder zu agieren. KI ermöglicht eine beratende Rolle, die die Kundenerfahrung verbessert. Als Akquirer nutzen wir KI, um alle Aspekte des Zahlungslebenszyklus zu verbessern. Gleichzeitig können wir dadurch auch eine fokussierte und strategischere Beratung anbieten.

R: Datenschutz und ethische Fragen stehen bei der KI-Einführung im Bank- und Zahlungsverkehr im Mittelpunkt. Wie gehen Sie damit um, Innovation und verantwortungsvolle KI-Implementierung in Einklang zu bringen?

D: Ich bin grundsätzlich der Meinung, dass kein Gleichgewicht zwischen Innovation und Verantwortlichkeit notwendig ist.

Diese beiden Aspekte schließen sich nicht gegenseitig aus, und eines muss das andere nicht negativ beeinflussen. Im Gegenteil: Ich bin fest davon überzeugt, dass eine gute Governance, inklusive Richtlinien, Kontrollen und Überwachung, Innovation sogar beschleunigen kann. Klare Richtlinien, Vorgaben und Prozesse schaffen Sicherheit für Entwickler, um frei zu forschen und zu innovieren.

Fehlende Klarheit oder unzureichende Governance-Rahmenwerke führen zu Unsicherheit bei Entwicklern, bremsen die Entwicklung und behindern Innovationen.

R: Blicken Sie in die Zukunft – welche Trends in KI und Zahlungsverkehr finden Sie besonders spannend und werden die Branche in den nächsten fünf bis zehn Jahren prägen?

D: Wie bereits erwähnt, wird KI weiterhin die Effizienz von Zahlungssystemen und relevanten Entscheidungsprozessen verbessern: Betrugserkennung, Verbesserung der Autorisierungsraten, komplexe Kunden-Due-Diligence (CDD) und Know Your Customer (KYC) usw.

Zudem wird KI die Rolle der Zahlungsprofis bei der Unterstützung von Händlern und Einzelhändlern bei der Entwicklung ihrer Zahlungsstrategien weiter prägen. Beispielsweise kann KI eine stärkere Personalisierung und bessere Zahlungsergebnisse ermöglichen, verbunden mit einzigartigen Einblicken, die zu einem deutlich verbesserten Kundenerlebnis führen.

Darüber hinaus erwarte ich eine Verbesserung und Beschleunigung im Bereich Embedded Finance, sowohl bei nahtloser Integration als auch bei Kernkompetenzen wie Kreditvergabe. Schließlich, angesichts regulatorischer Anforderungen und technischer Fortschritte in der KI, rechne ich mit erheblichen Fortschritten in der Transparenz.