Künstliche Intelligenz im Banking: Innovation oder Neuinszenierung?

Künstliche Intelligenz dominiert in verschiedenen Erscheinungsformen die Innovationen in der Informationstechnologie. Die Nutzung von Daten und Rechenleistung für die Entscheidungsunterstützung, die Automatisierung von Geschäftsprozessen und die Verringerung von Fehlern ist in allen Branchen ein angesagtes Thema – nicht erst seit 2020. Auch für Banken bietet es interessante Facetten, auch wenn viele Entwicklungen sich eher als Neuinszenierung anstatt einer Premiere verstehen. Deswegen lohnt sich auch ein Blick in die Vergangenheit, um zu beurteilen, was auf diesem Gebiet wirklich neu und was nur alter Wein in neuen Schläuchen ist.

Dieser Beitrag ist Teil unserer Blog-Serie zur Künstlichen Intelligenz im Banking

Wenn wir die aktuellen Themen in der Banking-Community betrachten, entsteht der Eindruck, dass Artificial Intelligence (AI) – oder auch Künstliche Intelligenz (KI) genannt  der aktuelle Hype ist. In einer Anfang Mai veröffentlichten Studie, welche die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC, unterstützt durch eine Thesis an meiner Fakultät und unter meiner Betreuung, durchgeführt hat, zeigt eine nahezu einhellige Meinung unter befragten Experten aus der Finanzbranche: KI wird in den kommenden fünf Jahren eine wichtige oder sehr wichtige Rolle in der Finanzbranche spielen. Dabei ist das Thema viel älter als man meinen sollte.

Große Mengen von Daten transformieren und strukturieren

Schon seit Beginn der elektronischen Datenverarbeitung spielt die Hoffnung eine erhebliche Rolle, dass Maschinen auch bei der Ausübung von Tätigkeiten, die ein erhebliches fachliches Know-how voraussetzen, unterstützen und diese am Ende sogar selbst übernehmen können. Aus der ursprünglichen Anforderung, große Mengen von Daten transformieren, strukturieren und speichern zu können, entstand bereits in den 50er-Jahren die Disziplin der Artificial Intelligence.

Alan Touring, ein britischer Pionier der Informatik, formulierte 1950 in dem Paper ‚Computing Machinery and Intelligence‘ einen Test, der zeigen sollte, ob das Denkvermögen einer Maschine einem Menschen gleichwertig sein kann. Diese Idee Tourings wurde nach seinem Tod genauer ausformuliert, nachdem die Künstliche Intelligenz als Teilgebiet der Informatik zu einem eigenständigen Fachgebiet geworden war. Seit mehr als 60 Jahren gibt es eine zyklische Entwicklung in den Erkenntnissen dieser Disziplin. Gegenwärtig befinden wir uns ohne Zweifel in einem besonders dynamischen Abschnitt.

Zahlreiche und vielfältige Einsatzgebiete im Bankwesen

So gab es auch in der Vergangenheit bereits zahlreiche Einsatzfelder für Künstliche Intelligenz im Bankgeschäft. Mit der automatisierten Bilanzanalyse und der regelbasierten Bewertung der Kundenbonität wurden Kreditentscheidungen schon vor der Jahrtausendwende mit Expertenwissen aus dem Computer erfolgreich unterstützt. Zur gleichen Zeit setzte die damalige Gesellschaft für Zahlungssysteme (GZS), mittlerweile als Concardis am Markt aktiv, bei der Abwicklung von Kreditkartenzahlungen im großen Stil neuronale Netze ein. Bereits während des Autorisierungsprozesses ließ sich so die Wahrscheinlichkeit einer missbräuchlichen Verwendung der Karte ermittelten und unsichere Transaktionen unterbinden. Die dadurch vermiedenen Betrugsschäden waren so groß, dass immer wieder siebenstellige Summen in die Optimierung dieses Systems investiert wurden.

Im Portfoliomanagement und der Vermögensanlageberatung für Kunden gab es ebenfalls Versuche, das Expertenwissen von wenigen Spezialisten in allen Filialen verfügbar zu machen. Und stets stand auch der Devisenhandel, in dem von jeher das Fingerspitzengefühl der Händler mit einer Flut von Daten kombiniert werden muss, als ein Einsatzfeld für KI auf der Tagesordnung.

Zu den Wahrheiten der Vergangenheit zählt dabei auch, dass die in den dynamischen Phasen gewachsenen Erwartungen nicht immer zu erfüllen waren. Gerade in der Zusammenarbeit zwischen den Fachleuten einer bestimmten Anwendungsdomäne (hier dem Banking) und den Informatikern ergaben und ergeben sich zahlreiche Missverständnisse sowie unrealistische Vorstellungen und Erwartungen, die immer wieder den Boden des Machbaren verlassen haben. Der technische Fortschritt sorgt aber dafür, dass sich die Grenze des Unrealistischen im Zeitablauf verschiebt. Dadurch können auch bereits beiseite gelegte Themen wieder neu aufgegriffen werden. Wie im Theater müssen nicht immer die Premieren das beste Erlebnis versprechen, sondern auch innovative Neuinszenierungen können das Publikum begeistern.

Banken wollen die Effizienz ihrer Geschäftsprozesse verbessern

Zurecht werden im Banking deshalb heute wieder viele Anwendungsfelder gesehen. Egal ob die KI einen Betrug im Online-Banking unterbinden soll oder bei der Kundenbeurteilung („Know your customer“, KYC) helfen kann. Die Hoffnungen und Erwartungen sind ebenso vielfältig wie ambitioniert. So auch der Wunsch nach vollständigen KI-Lösungen wie Robo-Advisors, die das Management von Anlagen an den Kapitalmärkten übernehmen oder die Kreditentscheidungen im Retailbanking revolutionieren sollen.

Dabei hat die Expertenbefragung im Rahmen der PwC-Studie gezeigt, dass die Banken vor allem daran interessiert sind, die Effizienz in den bestehenden Geschäftsprozessen zu verbessern und die Kosten zu senken. Dies ist vor dem Hintergrund der allgemeinen Branchensituation in einem Geschäftsumfeld mit dauerhaft niedrigem Zinsniveau nicht verwunderlich. Es geht aber auch um die Automatisierung der persönlichen Kundenansprache über Chatbots. Cybersicherheit, Datenschutz und ethische Bedenken müssen dabei berücksichtigt und ausgeräumt werden.

Unter all diesen Aspekten werde ich in folgenden Blog-Beiträgen die aktuellen Einsatzmöglichkeiten im Retail-, im Investment- und im Transaction-Banking unter die Lupe nehmen.

Bild: Shutterstock

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