Einsatz Künstlicher Intelligenz im Handel: Drip Capital erreicht 70% Produktivitätssteigerung

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Drip Capital, ein Fintech-Startup aus dem Silicon Valley, setzt generative KI ein, um eine beeindruckende 70-prozentige Produktivitätssteigerung in der grenzüberschreitenden Handelsfinanzierung zu erzielen.

Das 2016 gegründete Unternehmen hat sich schnell als bedeutender Akteur im Trade-Finance-Sektor etabliert, mit weltweiten Aktivitäten in den USA, Indien und Mexiko. Mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) automatisiert Drip Capital die Dokumentenverarbeitung, verbessert die Risikobewertung und erhöht die betriebliche Effizienz erheblich. Diese KI-getriebene Strategie ermöglicht es dem Unternehmen, täglich Tausende komplexer Handelsdokumente zu verarbeiten und übertrifft damit traditionelle manuelle Methoden deutlich.

Im Kern der KI-Strategie von Drip Capital stehen fortschrittliche Techniken der Dokumentenverarbeitung. „Wir können mit dem Einsatz von KI unsere Kapazität um das 30-Fache steigern“, erklärt Karl Boog, Chief Business Officer des Unternehmens. Diese beeindruckende Leistungssteigerung zeigt, wie transformative generative KI in der Fintech-Branche eingesetzt werden kann, um sich im globalen Multi-Billionen-Dollar-Markt einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Das Unternehmen begann seinen Weg in die KI-Welt mit Experimenten, die optische Zeichenerkennung (OCR) und LLMs kombinierten, um Informationen aus verschiedenen Handelsdokumenten zu digitalisieren und zu interpretieren. Trotz anfänglicher Schwierigkeiten mit Halluzinationen – Situationen, in denen KI plausibel, aber inkorrekte Informationen erzeugt – hat Drip Capital einen systematischen Ansatz zur Verbesserung seiner KI-Modelle entwickelt.

Der Schlüssel zu diesem Erfolg liegt in der kontinuierlichen Verfeinerung der Eingabeprompten. Tej Mulgaonkar, Leiter der Produktentwicklung, erklärt: „Wir haben unsere umfangreiche Datenbank aus sieben Jahren Dokumentenverarbeitung genutzt, um die von uns verwendeten Prompts zu optimieren.“ Durch die iterative Anpassung konnte das Unternehmen die Genauigkeit seiner KI-Systeme erheblich verbessern.

Drip Capital verfolgt einen pragmatischen Ansatz bei der KI-Implementierung. Anstatt eigene LLMs oder komplexe Retrieval-Augmented-Generation-Modelle zu entwickeln, setzt das Unternehmen auf die Optimierung vorhandener Modelle durch gezieltes Prompt Engineering. Diese Methode hat sich als effektiv erwiesen, um die Vorteile der KI zu nutzen, ohne in aufwendige Eigenentwicklungen investieren zu müssen.

In der Branche wurde Prompt Engineering in jüngster Zeit kontrovers diskutiert. Während einige es als „heißen neuen Job“ feierten, zweifelten Kritiker an seiner Zukunftsfähigkeit angesichts automatisierter Prompt-Optimierungen. Drip Capitals Erfolgsgeschichte beweist jedoch, dass Prompt Engineering keineswegs „tot“ ist, sondern sich weiterentwickelt und eine entscheidende Rolle bei der Integration von KI in Geschäftsprozesse spielt.

Drip Capitals Ansatz geht über die reine Textgestaltung hinaus. Sie kombinieren technisches Know-how mit Domänenwissen, um KI-Systeme präzise und zuverlässig zu gestalten. Das Unternehmen setzt zudem auf einen hybriden Ansatz mit menschlicher Überprüfung, um die Genauigkeit der automatisierten Prozesse sicherzustellen. „Die Dokumente werden von den LLMs digitalisiert und dann vorläufig genehmigt. Gleichzeitig überprüfen wir die drei wichtigsten Dokumentteile manuell“, so Mulgaonkar.

Neben der Dokumentenverarbeitung untersucht Drip Capital auch den Einsatz von KI in der Risikobewertung. Dabei experimentieren sie mit Modellen, die auf Basis historischer Leistungsdaten Liquiditätsprognosen und Kreditverhalten vorhersagen können. Boog betont jedoch die Notwendigkeit menschlichen Urteilsvermögens, besonders bei Anomalien oder größeren Risiken.

Das Erfolgsrezept von Drip Capital liegt in seinem umfangreichen Datenfundus. „Wir haben Hunderttausende Transaktionen abgeschlossen, bevor wir KI einsetzten, was uns einen enormen Lernvorsprung verschafft hat“, sagt Boog. Diese Daten dienen als solide Basis, um die KI-Modelle ständig weiterzuentwickeln und zu optimieren.

Der Blick in die Zukunft zeigt, dass Drip Capital weiterhin auf KI setzt, dabei jedoch vorsichtig vorgeht. Obwohl sie auch den Einsatz von KI in der Kundenkommunikation erforschen, gibt Mulgaonkar zu bedenken: „Ich glaube nicht, dass man aktuell schon wirklich mit einer KI sprechen kann. Sie ist höchstens ein sehr intelligentes IVR, aber noch kein vollständiger Ersatz.“

Drip Capitals Weg mit KI bietet wertvolle Einblicke für Unternehmen im Finanzsektor und darüber hinaus. Die Erfolgsgeschichte verdeutlicht, dass der praktische Einsatz generativer KI die Geschäftseffizienz nachhaltig steigern kann, ohne komplexe Eigenentwicklungen zu erfordern. Ein pragmatischer Ansatz, der vorhandene Modelle nutzt, sich auf Prompt Engineering fokussiert und menschliche Kontrolle beibehält, kann bereits erhebliche Produktivitätssteigerungen ermöglichen.