Daten sind das Gold der Banken. Künstliche Intelligenz hilft ihnen dabei, diesen Schatz zu heben. Sie kann nicht nur die steigende Informationsflut beherrschbar machen, sondern auch helfen, erhebliche Wissens- und Effizienzvorsprünge zu erzielen.
Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz zur Datenanalyse in der Aareal Bank.
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Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Nicht nur in der Finanzbranche, aber da ganz besonders. Daten sind von jeher die Rohstoffe, mit denen Banken arbeiten. Und KI bietet die Aussicht darauf, die Flut von Daten und Informationen, mit denen wir täglich konfrontiert werden, beherrschbar zu machen. Das schürt auch Ängste. Mitarbeitende fürchten, dass KI und maschinelles Lernen menschliche Experten ersetzen könnten – und das selbst in Bereichen, die hochqualifizierte Arbeit erfordert. Aber davon sind wir aktuell noch weit entfernt.
Allgemein wird zwischen schwacher und starker KI unterschieden. Als starke KI werden alle Ansätze bezeichnet, die versuchen den Menschen und seine Vorgänge im Gehirn abzubilden und zu imitieren. Hier ist die Entwicklung noch in einem sehr frühen Stadium. Die schwache KI begegnet uns hingegen schon regelmäßig im Alltag. Hier werden gezielt Algorithmen für bestimmte Problemstellungen entwickelt, um standardisierte Abläufe zu automatisieren. Klassisches Beispiel: Der Chatbot, der die sich regelmäßig wiederholenden Fragen von Kunden mit Standardantworten bedient – mittlerweile dürfte er auf jeder Webseite von Banken mit substanziellen Retail-Geschäft im Einsatz sein. Die KI ist hier kein Konkurrent des Menschen, sondern bildet eher das perfekte Match. Denn um sie für ihren Einsatz fit zu machen, ist sie auf den Input von menschlichen Experten angewiesen. Gelingt es, Standardprozesse zu automatisieren, werden Mitarbeitende entlastet und können sich stattdessen stärker wertschöpfenden Tätigkeiten zuwenden.
Auf der Suche nach dem Mehrwert
Im Innovationsmanagement der Aareal Bank sind wir bei der Suche nach Einsatzbereichen für die KI nicht auf das Identifizieren von Standardprozessen fokussiert, die sich automatisieren ließen. Diese Themen können die einzelnen Fachbereiche mit Unterstützung von IT-Experten angehen. Im Innovationsmanagement sind wir immer auf der Suche nach einem Mehrwert, der unsere Leistung gegenüber den Kunden besser macht. Im Optimalfall lässt sich aus einer Anwendung ein eigenes Geschäftsmodell entwickeln. Daten systematisch zu nutzen und strukturiert auszuwerten, eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, neue Ertragsquellen zu erschließen – hier heißt es, von den BigTechs wie Amazon oder Google zu lernen.
Die Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz sind vielfältig. Wo also anfangen, was bietet sich für das Entwickeln einer Lösung an? Für uns müssen zwei wesentlichen Bedingungen erfüllt sein:
- Die benötigten Daten sind verfügbar.
- Der betroffene Fachbereich hat den Mehrwert eines automatisierten Prozesses erkannt und großes Interesse an einer Lösung, durch die Experten digital unterstützt werden.
Praxisbeispiel: Loan Management
Bei der Aareal Bank haben wir die Risikoanalyse der Kreditabteilung als bestens geeignetes Testfeld identifiziert.
Determinanten des Objektwertes
Als Spezialfinanzierer von großen gewerblichen Immobilien und gesamten Immobilienportfolien ist es für die Bank – genauso wie für den Investor – elementar, sich mit den Determinanten des Wertes eines Objektes intensiv auseinanderzusetzen. Die obligatorische Risikoanalyse beschränkt sich nicht auf den Zeitpunkt eines Kaufs bzw. Abschlusses eines Finanzierungsvertrags und eine jährliche Überprüfung der Bonität des Kunden, wie es beim privaten Hauserwerb oder bei kleineren Unternehmenskrediten der Fall ist. Ein einzelner Kredit Mit Volumen im zweistelligen bis mittleren dreistelligen Millionen-Euro-Bereich erfordert ein fortlaufendes Monitoring während der gesamten Ownership- bzw. Darlehenslaufzeit.
Standort der Immobilie
Anders als eine Bank oder Sparkasse, die am eigenen Standort eine Immobilie finanziert und daher mit den lokalen Gegebenheiten vertraut sein dürfte, ist die Aareal Bank darüber hinaus global aktiv – und damit nur in seltenen Fällen an den Standorten der finanzierten Objekten präsent. Zum Prüfungsprozess und der laufenden Risikoüberprüfung von Finanzierungen gehören daher ein umfassendes Screening und das laufende Beobachten des Standorts der Immobilie. Diese umfassen nicht nur die Inaugenscheinnahme von Objekt und Umfeld, sondern auch die intensive Recherche der historischen bzw. Beobachtung der aktuellen Nachrichtenlage rund um das Objekt.
Ein Großteil dieser Recherche lässt sich dank Internet vom Schreibtisch erledigen. Neben Google können auch Medien-Monitoringdienste eingesetzt werden, um sich ein Bild „von der Lage“ zu verschaffen. Um bei den laufenden Krediten den Markt im Blick zu behalten, relevante Informationen für Kundengespräche zu gewinnen und Risikotreiber zu identifizieren, ist dafür ein umfassendes Informationsmanagement notwendig.
Beispiel Einzelhandelsimmobilie
Hier sucht das Risikomanagement u.a. laufend nach Informationen über Veränderungen in der Mieterstruktur des Umfelds. Ziehen viele namhafte Filialisten weg, ist das ein Warnsignal. Auch die Entwicklung der Kriminalitätsrate ist ein wichtiger Indikator. Bislang erfolgte die Suche nach solchen Nachrichten in regelmäßigen Abständen durch Screening lokaler Medien und das Beobachten der Berichterstattung in Fachmedien. Ein sehr aufwendiger Prozess – die Loan Manager unserer Fachabteilung Credit & Risk standen bislang vor der Herausforderung, wöchentlich mehrere tausend Artikel auswerten zu müssen. Dabei bestand natürlich immer die latente Gefahr, dass relevante Informationen übersehen werden.
Der Mehrwert eines automatisierten Prozesses ist für jeden auf Anhieb zu erkennen, entsprechend groß war das Interesse des Fachbereichs Marktfolge an einer Lösung, durch die die Experten digital unterstützt werden könnten.
Innovationstreiber Datenmanagement
Hierbei sollte ein KI-basiertes Tool zum Einsatz kommen. Für die Entwicklung haben wir uns entschieden, das Know-how von externen Experten an Bord zu holen. Es entstand ein Projektteam mit einem KI-Start-up Rocketloop, einem etablierten Anbieter von Softwarelösungen für das Kreditrisikomanagement sowie Mitarbeitenden aus dem Fachbereich und dem Innovationsmanagement der Bank.
Auf Basis des Inputs der Experten aus der Bank entwickelte Rocketloop einen Risk Tracker, der speziell trainiert wurde, um im Web verfügbare Informationen über Immobilienmärkte zu scannen und auf Relevanz zu prüfen. Das Tool basiert auf der Nutzung von KI und Natural Language Processing (NLP) und wertet täglich Tausende von Nachrichten nach relevanten Signalen und Filterbegriffen aus und fasst sie dem Anwender in konkreten Handlungsempfehlungen zusammen. Sobald die KI ein Risikoereignis identifiziert hat, erhält das Team ein Alert. So kann der Bearbeitende schnell erkennen, welches finanzierte Objekt von der Meldung betroffen ist.
Als Entwicklungspartner und Pilotkunde haben einige Mitarbeiter der Marktfolge-Abteilung der Aareal Bank das Tool im Praxiseinsatz getestet. Das Ergebnis: Die Anwendung des Risk Trackers sichert Loan Managern einen Wissensvorsprung von bis zu drei Monaten. Durch die Automatisierung erfolgt der Prozess nicht nur zeitsparend, sondern auch systematisiert und vollumfänglich. Aufgrund des Ergebnisses werden derzeit einige weitere Anwendungsbereiche erprobt, die ebenfalls von der Technologie profitieren könnten: Compliance, Wettbewerbsanalyse, ESG-Analyse und Supply-Chain-Tracking. Im weiteren Verlauf des Jahres wird die Software auch für andere Banken und Unternehmen anderer Branchen verfügbar sein.
Fazit: KI eröffnet zahlreiche Möglichkeiten
Das systematische Nutzen und strukturierte Auswerten von Daten mit Hilfe moderner Technologie eröffnet Banken zahlreiche Möglichkeiten, ihre Leistungen in einer noch besseren Qualität und gleichzeitig zu geringeren Kosten zu erstellen. Dabei heißt es, von BigTechs zu lernen und über die Effizienzsteigerung hinaus aus dem Gebrauch von Daten bessere Ergebnisse zu erzielen und auch neue Geschäftsmodelle abzuleiten.
Der vorliegende Artikel ist der letzte Teil einer Beitragsserie „Innovationsmanagement in der Aareal Bank“.
Im ersten Teil „Lieber den Wandel vorantreiben als sich treiben lassen“ gab Daniel Höfelmann einen ersten Überblick zum Thema Wandel als strategischen Ziel. Im zweiten Teil „Innovationen vorantreiben und Risiken minimieren“ vermittelte Philippe Said Einblicke in das Foresight Management der Aareal Bank.
Im vierten Teil wird Henning Zander die Vorteile und verschiedenen Möglichkeiten der Kooperationen zwischen Unternehmen und Start-ups vorstellen.
