Die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz entwickeln sich in rasanter Geschwindigkeit. Insbesondere Maschinelles Lernen wird zu einem wesentlichen Eckpfeiler der Digitalisierung. Auch Finanzinstitute können davon profitieren.
Technologie ist nicht erst seit der Digitalisierung ein wichtiger Faktor für Finanzdienstleister. Im Bank Blog finden Sie Studien zu den wichtigsten Trends und Entwicklungen.
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In den vergangenen Jahren sind Rechenleistung und Speicherkapazität dramatisch gestiegen und haben die Leistungsfähigkeit der IT erhöht. Zugleich sind immer mehr Daten sowohl innerhalb von Unternehmen als auch öffentlich im Internet verfügbar. Diese Faktoren tragen dazu bei, dass Künstliche Intelligenz – und dabei insbesondere Maschinelles Lernen (Machine Learning) – zu einer Schlüsseltechnologie für die Finanzbranche werden kann. Cofinpro hat zu dem Thema ein Whitepaper erstellt und darin erläutert, worin die Chancen für den Einsatz von Machine Learning bei Finanzdienstleistern liegen.
Einsatzmöglichkeiten für Maschinelles Lernen
Die neuen Technologien werden eigenständig zentrale Aufgaben von Finanzdienstleistern übernehmen und dabei wiederkehrende Prozesse automatisieren, Handlungsempfehlungen liefern und komplexe Analysen erstellen. Sie lernen aus Daten, ohne explizit darauf programmiert worden zu sein.
Finanzinstitute könnten Maschinelles Lernen beispielsweise im Zusammenhang mit Robo Advisory einsetzen. Denkbare Anwendungsmöglichkeiten wären hier die Wertpapierberatung für Privatkunden, das Portfoliomanagement oder der Eigenhandel mit Aktien, Anleihen und anderen Papieren. In einem nächsten Schritt ließe sich maschinelles Lernen im Sinne einer ganzheitlichen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Finanzplanung nutzen.
Ein weiterer denkbarer Bereich sind Chatbots. Dabei handelt es sich um text- oder sprachbasierte Dialogsysteme zwischen Bankkunden und Bank, die unter anderem Auskünfte zu Kontotransaktionen erteilen, einfache Serviceanfragen beantworten oder Zahlungsaufträge entgegennehmen.
Weitere Anwendungsfälle finden sich zudem bereits in der Betrugsprävention, z.B. bei der Erkennung von Betrugsmustern in Zahlungsverkehrsströmen oder bei der Kreditkartenzahlung.
Aufsichtsrechtliche Hürden beim Einsatz Künstlicher Intelligenz
Allerdings gibt es regulatorische Hürden seitens der Finanzaufsicht zu beachten. So ist unter anderem der vollautomatische Einsatz im Handel mit Wertpapieren nach geltender Regulierung untersagt, denn auf maschinellem Lernen basierende Handelsentscheidungen sind nicht eindeutig nachvollziehbar. Außerdem hat der Kunde das Recht, dass eine Ablehnung seines Kreditantrages nicht nur auf einer automatisierten Beurteilung seiner persönlichen Daten beruht. Das wiederum schränkt die Kreditvergabe per Künstlicher Intelligenz ein.
Bei vielen Prozessen könnten Maschine-Learning-Systeme allerdings Entscheidungen vorbereiten, die dann letztlich von Menschen getroffen werden. Die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle ist daher der Schlüsselfaktor für den erfolgreichen Einsatz von Maschinellem Lernen.
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