Einer Studie zufolge steht die Finanzbranche der Einführung von künstlicher Intelligenz in den Arbeitsalltag kritisch gegenüber. Eine große Mehrheit sieht die Notwendigkeit von Vorschriften und Standards für den Einsatz von KI.
Aufsichtsrechtliche Anforderungen, Regulierung und Compliance werden von den meisten Banken und Sparkassen als Last empfunden. Dabei sichern diese die Sicherheit und damit die Existenz unseres modernen Bankensystems und ermöglichen, richtig genutzt, auch Chancen im Kundengeschäft. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien zu Trends und Entwicklungen in diesem Bereich.
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Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch und besonders für die Finanzbranche werden große Potentiale für einen Einsatz gehen. So eröffnet generative KI (GenKI) Banken und Sparkassen vielfältige Möglichkeiten, die Fülle vorhandener Daten zu nutzen, um Aufgaben zur Produktivitätssteigerung zu automatisieren und gleichzeitig Kosten zu senken oder den Kundenservice zu verbessern.
Die Institute selbst sind jedoch zurückhaltend und haben Bedenken in Bezug auf Datenschutz, Ethik und Cybersicherheit. Sie propagieren, ganz im Gegensatz zur sonstigen Regulierungsallergie einen sicheren Rahmen. Laut einer Studie von Alteryx, einem Anbieter von KI Plattformen, befürworten 91 Prozent der Branchenfachleute Vorschriften und Standards für den Einsatz von KI und generativer KI (GenKI), vor allem im Hinblick auf praktische Kontrollen der Datenqualität, des Datenschutzes und der Daten-Governance.
Finanzinstitute sind skeptisch gegenüber GenKI
Die verstärkte Betonung von Data Governance könnte auf mehrere Faktoren zurückzuführen sein:
- zunehmende Skepsis gegenüber den Vorteilen von KI,
- ein stark regulierter Sektor und
- die Erwartung, vom kommenden EU-KI-Gesetz betroffen zu sein.
Auch ist das generelle Vertrauen in KI eher gering: 80 Prozent der Befragten aus der Finanzbranche äußerten Bedenken hinsichtlich der Nutzung von KI-generierten Antworten.
Zudem sind die Befragten wenig optimistisch bezüglich der Auswirkungen von KI auf ihre Unternehmen: Nur 37 Prozent glauben, dass diese positiv sein werden. Als mögliche Risiken bei einem falschen Einsatz von KI wurden die Verringerung der Arbeitsplatzattraktivität (42 Prozent), die Schädigung des Markenrufs (41 Prozent) und der Verlust von geistigem Eigentum und Daten (36 Prozent) genannt.
KI-Regulierung als Voraussetzung für die Implementierung
92 Prozent der Finanzinstitute betrachten KI-Richtlinien als essenziell für eine verantwortungsvolle Implementierung von KI. Zu den wichtigsten ethischen Überlegungen, die die Entwicklung solcher Richtlinien in der Branche bestimmen, gehören Transparenz und Erklärbarkeit (54 Prozent), Rechenschaftspflicht (52 Prozent) sowie integratives Wachstum, nachhaltige Entwicklung und Wohlergehen (34 Prozent).
Mehrzahl der Finanzinstituten mit eigenen KI-Regeln
Angesichts des derzeitigen Mangels an allgemein gültigen Richtlinien ergreifen Organisationen aus dem Finanzdienstleistungs- und Bankensektor selbst die Initiative. Bereits 86 Prozent haben eigene KI-Sicherheits-, Ethik- und Governance-Richtlinien implementiert, um den zukünftigen Erfolg ihres Unternehmens zu gewährleisten – das sind 11 Prozent mehr als der globale Durchschnitt aller befragten Branchen.
Um die Data Governance zu stärken, konzentrieren sich die Institute verstärkt auf die Einstellung von entsprechendem Fachpersonal. 24 Prozent der Befragten sehen die Position eines Data Governance-Leiters als dringende Priorität, um ihre Unternehmen zukunftssicher zu machen.
44 Prozent der Fachleute im Finanzdienstleistungs- und Bankensektor erwarten zudem, dass es künftig mehr Aufgaben im Bereich Datenethik und Datenschutz geben wird. Damit werden zukünftig mehr Mitarbeiter benötigt, die speziell für die Entwicklung, Aufrechterhaltung und Durchsetzung von Data Governance-Richtlinien zuständig sind.
Sicherheitsstrategien für die KI-Zukunft
Der Finanzdienstleistungssektor nimmt eine Vorreiterrolle bei der Einführung von Sicherheits-, Ethik- und Governance-Strategien ein. Die am häufigsten angewendeten Ansätze sind Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für den Zugriff auf Systeme, Anwendungen und Daten (44 Prozent), integrierte Sicherheit im Entwicklungsprozess (42 Prozent) sowie Zero-Trust-Sicherheitsmodelle und Secure Access Service Edge (SASE)-Sicherheitsframeworks (40 Prozent).
Multi-Faktor-Authentifizierung (45 Prozent) und integrierte Sicherheitslösungen im Entwicklungsprozess (35 Prozent) bleiben auch in Zukunft zentrale Ansätze für Sicherheit, Ethik und Governance. Regelmäßige Schulungen zum Sicherheitsbewusstsein der Mitarbeiter (40 Prozent) sowie umfassende Governance-Richtlinien, die Rollen, Zuständigkeiten und Entscheidungsprozesse in Bezug auf Sicherheit klar definieren (35 Prozent), werden ebenfalls zunehmend an Bedeutung gewinnen.
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