Künstliche Intelligenz: Ein kurzer Einblick in Aktivitäten einiger Banken

Beitrag von Arian Müller*

Der Begriff der künstlichen Intelligenz (KI) mag bei einigen negativ behaftet sein. Man denke an Szenarien, in denen Maschinen nicht mehr vom Menschen kontrolliert werden und sich  gegen diesen wenden, wie im Film Terminator mit der außer Kontrolle geratenen künstlichen Intelligenz „Skynet“. Die Realität sieht natürlich anders aus. Hier werden z.B. mithilfe künstlicher Intelligenz bei Netflix neue Filme und Serien vorgeschlagen oder vom Sprachassistenten Siri eine Antwort auf die Frage gegeben, ob man einen Regenschirm braucht.

Neben den Technologieunternehmen Google und Netflix interessieren sich auch Banken für künstliche Intelligenz. So will man trotz Automatisierung weiter individuelle Leistungen bieten und Prozesse in die Effizienz von Abwicklungsprozessen erhöhen. Maschinen sollen dabei aus ihren eigenen Erfahrungen lernen und mit dem Benutzer interagieren können.

Bevor ich auf einige aktuelle Beispiele aus der Finanzbranche eingehe, hier eine von vielen möglichen Kategorisierungen von künstlicher Intelligenz:

• Expert Software Systems, die individuelle Beratung für den Nutzer bereitstellen oder Aufgaben erledigen, wie beispielsweise das Kredit-Scoring bei Banken.
• Sprachverarbeitung (die in Spracherkennung und Sprechererkennung unterteilt werden kann), durch die Computer Kunden erkennen und mit ihnen kommunizieren können, sowie
• Machine Learning, mit deren Hilfe vorhandene Informationsmuster erkannt und analysiert werden können. Ein Unterschied zu Expert Software Systems besteht darin, dass beim Machine Learning die Entscheidungswege nicht vorprogrammiert sind und keinen festen Regeln folgen. Das selbstständige Lernen steht hier im Vordergrund.

Die Bank Wells Fargo hat im April dieses Jahres  ein Chatbot-Pilotprojekt gestartet, um mit Sprachverarbeitung in das KI Thema einzusteigen. Der Chatbot ist in den Facebook-Messenger integriert und kann Kundenanfragen sowie interne Prozesse selbstständig übernehmen. Passwortzurücksetzungen benötigen somit keinen Servicemitarbeiter mehr. Dadurch sollen Kosten gesenkt werden.

Manche in der Finanzindustrie sehen Machine Learning als einen Schlüssel zur Digitalisierung von Backoffice-Tätigkeiten, die mit der Eingabe und dem Handling von Daten zu tun haben. Ebenso soll das Brokerage und dessen Abwicklung perspektivisch durch KI gesteuert werden können. Alexander Fleiss, CEO des Investmentunternehmens Rebellion Research, zufolge hat Machine Learning das Potential, menschliche Arbeit in weiten Teilen der Abwicklung und des Wertpapierhandels zu ersetzen. Wie das aber konkret aussehen soll bleibt noch offen.

Doch auch andere Bereiche des Bankings können betroffen sein. Eine ungenannte Investmentbank in San Francisco soll beispielsweise einen Machine Learning-basierten Investmentbanker entwickelt haben, der Empfehlungen für Unternehmenskäufe ausspricht. Das System könnte als Dienstleister beispielsweise für Amazon Vorschläge für neue Unternehmenskäufe unterbreiten. Es würde Unternehmen vorschlagen, die nach einer automatisierten Analyse zu Amazon passen könnten.

Interessant könnte künftig der Einsatz künstlicher Intelligenz für Bereiche wie Compliance werden. Regtech nennt sich dieses Segment, das Vereinfachungen aus den immer weiter steigenden Regulierungsanforderungen in der Finanzindustrie sucht. Die britische Großbank HSBC ist seit Sommer dieses Jahres eine Partnerschaft mit dem Fintech „Ayasdi“ eingegangen, welches die Automatisierung von Complianceprozessen ermöglichen soll. Die Bank beabsichtigt damit, Prozesse zur Erkennung und Verhinderung von Geldwäsche zu vereinfachen.

Den Stellenwert von modernen Technologiesystemen wie dem der künstlichen Intelligenz kann man leicht an den Investitionen in die Technologie ablesen. Die US-Bank JPMorgan Chase  investierte im Jahr 2016 mehr als 9 Milliarden US-Dollar in das Themenfeld Technologie, darunter einen nicht unwesentlichen Teil in Künstliche Intelligenz.

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Arian Müller ist dualer BWL-Student in der DZ BANK AG und unterstützt das Innovationsmanagement.