12. Juni 2023
Prozesse
Der technologische Fortschritt zeigt sich nicht nur der produzierenden Wirtschaft, er schlägt sich auch in der Finanzbranche nieder, die sich in einem grundlegenden Wandel befindet. Künstliche Intelligenz kommt in vielen Bereichen der Finanzbranche zum Einsatz, wodurch sich zahlreiche neue Möglichkeiten eröffnen. Neben den Chancen zeigen sich aber auch Risiken, die realistisch eingeschätzt werden müssen. Die Potenziale, die in der Anwendung von KI in der Finanzbranche liegen, müssen zusammen mit den Problemen, die damit einhergehen, genau abgewogen werden, um die Chancen optimal zu nutzen.
Die künstliche Intelligenz, kurz als KI bezeichnet, ist ein Teilgebiet der Informatik. Im englischen Sprachraum wird der Begriff mit artificial intelligence, kurz ai, bezeichnet. Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die sich auf die Zukunft ausrichtet und bezeichnet einen Computer oder eine Maschine, die in der Lage ist, menschliche Fähigkeiten, wie zum Beispiel denken, planen, Probleme lösen, Entscheidungen finden oder lernen, einzusetzen. Künstliche Intelligenz wird vorwiegend in Software umgesetzt, wie zum Beispiel:
Von eingebetteter KI spricht man, wenn die Software in Maschinen zum Einsatz kommt, wie zum Beispiel in Konstruktionen wie
Künstliche Intelligenz findet sich in zahlreichen Anwendungen, die sich im Alltag ganz selbstverständlich etabliert haben, wie zum Beispiel:
Die Finanzbranche nutzt künstliche Intelligenz, um Entscheidungen zu finden und Prozesse zu automatisieren. Insbesondere die Risikominimierung ist ein zentraler Ansatz für die Nutzung von KI. Künstliche Intelligenz verschafft Unternehmen in der Finanzbranche Wettbewerbsvorteile und ermöglicht es ihnen, ihre Angebote und den Service für den Kunden zu verbessern.
Zu den zentralen Anwendungen für den Einsatz von KI in der Finanzbranche gehören:
In der Finanzbranche erledigt künstliche Intelligenz zahlreiche zentrale Aufgaben, wie zum Beispiel die Kontoeröffnung oder die Erkennung verdächtiger Aktivitäten beim Einsatz von Kreditkarten. KI eröffnet der Finanzbranche eine stete Verbesserung der Kundenbetreuung, sie hilft dabei, Fehler zu minimieren und Investitionen zu optimieren. Intelligente Systeme unterstützen Finanzinstitute bei ihrer Entscheidungsfindung ebenso wie bei der Einhaltung von Auflagen durch den Gesetzgeber und sie senken den zeitlichen Aufwand bei der Erfassung und Pflege von Kundendaten. Zu den zentralen Vorzügen von KI in der Finanzbranche gehören neben weiteren folgende Kriterien:
Die Finanzbranche unterliegt zahlreichen gesetzlichen Vorgaben, wie zum Beispiel der Datenschutzgrundverordnung der EU (DSGVO), dem Kreditwesengesetz (KWG) oder dem Wertpapierhandelsgesetz (WpHG). Die Verletzung von Vorschriften aus den verschiedenen Gesetzestexten kann empfindliche Konsequenzen nach sich ziehen. Daher liegt es im Interesse der Akteure in der Finanzbranche, die Erfüllung gesetzlicher Vorgaben zu automatisieren, um Rechtssicherheit für das Unternehmen zu gewährleisten. KI in der Finanzbranche unterstützt die Automatisierung, indem Informationen korrekt erfasst werden, während das System fehlerhafte Inhalte meldet und nicht integriert. So erkennt ein KI gestütztes System Rechtsmängel frühzeitig und liefert zugleich eine umfassende Dokumentation der Prüfung.
Der Einsatz von KI in der Finanzbranche senkt die Betrugsanfälligkeit von Finanzsystemen und verhindert erfolgreich Geldwäsche. Künstliche Intelligenz analysiert große Datenmengen und sortiert Transaktionen, die aufgrund verschiedener Merkmale verdächtig sind, aus. Eine vergleichbare Prüfung durch Menschen dauert nicht nur erheblich länger, sie ist aufgrund der Datenmenge auch sehr viel fehleranfälliger. Somit erschwert der Einsatz von KI in der Finanzbranche kriminelle Handlungen und schafft verbesserte Sicherheit für Geldinstitute und Kunden gleichermaßen.
Die Finanzbranche generiert ihre Erträge nicht allein durch Zinseinnahmen, sondern erwirtschaftet Rendite insbesondere durch gewinnbringende Investitionen. Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Empfehlungen für Investitionen zu liefern, die sich nach individuellen Kriterien ausrichten, wie zum Beispiel nach Risikobereitschaft oder Branchenspezifika von Kunden. Da KI in der Lage ist, sehr viel mehr Daten in kürzerer Zeit zu verarbeiten als Mitarbeiter, kann sie auch mehr Variablen berücksichtigen, Kriterien miteinander abgleichen und Bewertungsprozesse bei größerer Präzision erheblich beschleunigen.
Die Finanzbranche sucht laufend nach Möglichkeiten, ihren Kundenservice zu verbessern, um ihren Kunden neue Wege zu erschließen und gleichzeitig Prozesse zu beschleunigen und zu vereinfachen. Die Einführung von Geldautomaten setzte einen ersten zentralen Schritt, um Kunden mehr Unabhängigkeit zu verschaffen. Inzwischen können Kunden ihre Bankgeschäfte mit dem Smartphone erledigen und sind vollständig ortsunabhängig. Künstliche Intelligenz bietet ein erhebliches Potenzial, um den Kundenservice in der Finanzbranche stetig zu verbessern, zum Beispiel durch:
Einerseits schätzen Kunden den menschlichen Kontakt, andererseits müssen sie eine fehlerfreie Abwicklung ihrer Finanzgeschäfte erwarten. Da die Finanzbranche nicht nur zahlreiche rechtliche Vorgaben beachten muss, sondern auch mit zum Teil hohen Geldsummen umgeht, ist die Minimierung von Fehlern von großer Bedeutung. Künstliche Intelligenz stellt für die Finanzbranche Entscheidungsmanagementsysteme (DMS) zur Verfügung, die das Risiko von Fehlern minimieren. Bei der Datenerfassung setzen sie logische Abläufe ein, indem sie Voraussage mit Bewertung kombinieren, um Problemstellungen zu lösen. Zum Beispiel kann künstliche Intelligenz bei der Eröffnung eines Kontos persönliche Kriterien des Kunden kombinieren, um einen bestimmten Kontotyp für ihn zur Verfügung zu stellen. Die Automatisierung der Prozesse spart Arbeitszeit ein und senkt die Kosten für Mitarbeiter.
Bei der Kreditvergabe sind zahlreiche Informationen über den Kreditnehmer erforderlich, um das Risiko realistisch zu bewerten. Systeme mit künstlicher Intelligenz berücksichtigen für ihre Kreditbewertung ein sehr viel breiteres Spektrum an Kriterien, auch wenn nur wenige Unterlagen zur Information über den Antragsteller vorliegen. Die Art der Kriterien und ihre Menge wird im Vorfeld konfiguriert und kann so die Interessen des Kreditgebers schützen und das Risiko von Kreditausfällen minimieren.
Künstliche Intelligenz ist eine Technologie, die sich noch in ihrer Entwicklung befindet. Mängel und Nachteile müssen sich in der praktischen Anwendung durch die Wirtschaft noch deutlicher zeigen. Einige Herausforderungen, die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz einhergehen, zeichnen sich inzwischen deutlich ab.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz geht stets mit der Verarbeitung von großen Datenmengen einher, die hohe Sicherheitsstandards erfordern, um den Schutz von Kundendaten zu gewährleisten und die Vorgaben von Datenschutzgesetzen einzuhalten. Um gemäß gesetzlicher Vorgaben Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Kundendaten zu gewährleisten, müssen Systeme entsprechende Vorkehrungen treffen und ihre Technik laufend verbessern.
Die Befolgung gesetzlicher Vorgaben der Datenschutzgrundverordnung sowie weiterer Datenschutzgesetze erfordert eine strenge Sorgfalt im Umgang mit Kundendaten. Grundsätzliche Kriterien für den Umgang sind zum Beispiel:
Der Einsatz von KI in der Finanzbranche führt zu zahlreichen Entscheidungen und Handlungen, die das System selbständig trifft. Für die Folgen dieser Entscheidungen tragen die Unternehmen, die das System einsetzen, die Verantwortung und stehen in der Haftung. Um ihr Haftungsrisiko zu minimieren, müssen Unternehmen daher in ihr System Strukturen zur Kontrolle und zum Risikomanagement integrieren. Hierbei können folgende Maßnahmen hilfreich sein:
Grundsätzlich sollten Unternehmen, die künstliche Intelligenz einsetzen, die Expertise von Fachleuten aus der Rechtswissenschaft einholen, um Risiken zu identifizieren und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen. Regelmäßige Kontrollen durch Fachleute müssen sicherstellen, dass KI-gestützte Systeme geltende Gesetze und Vorschriften einhalten.
Systeme mit künstlicher Intelligenz folgen vorher festgelegten Kriterien, ohne unvorhergesehene Zusammenhänge zu berücksichtigen. Daher kann es dazu kommen, dass ethische Aspekte, wie Diskriminierung oder Fairness bei automatisierten Entscheidungen berührt werden. Um auch ethische Standards, die in der Gesellschaft Gültigkeit haben, zu berücksichtigen, müssen Unternehmen Vorkehrungen treffen, dass ihre KI-gestützten Systeme bei ihren Entscheidungen Fairness wahren und Diskriminierung ausschließen. Für die Gewährleistung ethischer Standards können Unternehmen geeignete Maßnahmen treffen, wie zum Beispiel:
