Hat sich AI als zuverlässige Technologie im Finanzsektor erwiesen?

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence – AI) hat zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in der Welt der Finanzen. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von Chatbots über die Automatisierung von bestimmten Abläufen bis hin zur Detektion von Betrugsversuchen. Doch was bedeutet AI eigentlich und welchen Nutzen kann der Finanzsektor daraus ziehen? Zunächst eine kleine Einführung: AI existiert seit Mitte der 1950er Jahre als eigenständige Wissenschaftsdisziplin innerhalb der Informatik. Sie wurde zunächst als das maschinelle Imitieren von kognitiven Fähigkeiten des menschlichen Gehirns definiert. Darunter fallen zum Beispiel Lernprozesse oder Problemlösungsstrategien. Neuerdings verwenden AI Forscher den Begriff allerdings meistens für Computer und Programme, die rational handeln können.

Finanzmarkt

Diese Merkmale des rationalen Handelns der AI werden mehr und mehr in der Finanzbranche eingesetzt und haben bereits einen lukrativen Markt geschaffen. Laut einem Bericht von Mordor Intelligence stand Marktwert von AI Produkten 2020 bei 7.9 Mrd. $ und wir voraussichtlich bis zum Jahr 2025 auf 26.6 Mrd. $ anwachsen. Noch erstaunlichere Ergebnisse liefert ein zweiter Marktreport von Business Insider Intelligence, der die potentiellen AI bedingten Kostenersparnisse für den Bankensektor mit 447 Mrd. $ beziffert. Es ist zu erwarten, dass der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Finanzbereich in Zukunft noch erweitert und beschleunigt werden wird. Die Gründe dafür liegen zum einen in der technologischen Entwicklung sowie zum anderen in der höheren Akzeptanz der Kunden und User und der damit verbundenen Änderungen der gesetzlichen Rahmenbedingungen. Einige der Hauptvorteile von AI in der Finanz- und Bankenindustrie sind unter anderem:

• Sie ermöglicht einfache 24/7 Interaktion mit Geschäftspartnern und Kunden
• Sie reduziert die Gefahr von menschlichen Fehlern
• Sie reduziert die Anzahl der repetitiven Tätigkeiten
• und spart deshalb Zeit und Geld

Einsatzmöglichkeiten

Durch die Fähigkeiten von modernen AI Systemen ergibt sich natürlich eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten in der Finanzindustrie. Einige interessante Beispiele sind:

1. Trading: Zu den grundlegenden Eigenschaften von AI gehört es, große Datensätze möglichst schnell und effizient zu durchforsten oder zu analysieren. Deshalb eignen sich AI basierte Konzepte vor Allem zum Hochfrequenzhandel.
2. Die Abwehr von Cyberangriffen: Auch bei diesem Beispiel wird die Fähigkeit von AI genutzt, um umfangreiche Datenströme zu analysieren und möglichst zeitnah verdächtigen Datenverkehr oder verdächtige Auffälligkeiten auszufiltern und die Verantwortlichen darauf aufmerksam zu machen. Darüber hinaus minimiert AI die Gefahr für menschliches Fehlverhalten, welches laut Washington Post bis zu 95 % für das widerrechtliche Eindringen in Cloud Dienste verantwortlich ist.
3. Vorbeugung von Betrugsversuchen: Ähnlich wie die Identifizierung von auffälligen Datenströmen kann AI auch das Konsumverhalten oder Kaufmuster von Kreditkartenbesitzern durchkämmen und ungewöhnliches Kaufverhalten aufdecken. Wenn bestimmte Abweichungen vom normalen Kaufverhalten von der AI erkannt werden, schlägt diese gleich Alarm und kann so betrügerische Machenschaften verhindern.
4. 24/7 Verfügbarkeit des Kundenservices: Virtuelle Assistenten und Chatbots helfen Finanzinstitutionen, ihren Kunden ein kostengünstiges Rund-um-die-Uhr Service zu bieten. AI ist schon jetzt so weit fortgeschritten, dass sie viele Anfragen vollautomatisch bearbeiten kann. Das lässt den Firmen Zeit und Geld aufsparen. Für besonders kniffelige oder außergewöhnliche Anfragen wird AI aber noch doch von menschlichen Kollegen unterstützt.
5. Risikobewertung und –management: Moderne Banken benutzen AI Algorithmen nicht nur, um festzustellen, ob Kunden kreditwürdig sind oder nicht. Sie können auch die Konditionen an die persönlichen Wünsche und Bedürfnisse des jeweiligen Kunden anpassen. Ein großer Vorteil für die Kunden ist dabei die Tatsache, dass AI völlig vorurteilsfrei bewertet und das auch noch in wesentlich kürzerer Zeit, als ein Mensch es könnte.

Elinext, ein Unternehmen mit umfangreicher Erfahrung in der Finanz-Software Entwicklung, behauptet, dass auch der Erstellung von Abrechnungslösungen und Analyseplattformen viel Aufmerksamkeit geschenkt wird.

Man kann also schon unschwer erkennen, dass der Einsatz von AI große Vorteile für Unternehmen aus der Finanzindustrie bringt. Immer mehr große Player wie JPMorgan Chase, die Bank of America oder Kensho springen daher auf diesen Zug auf oder haben schon seit einiger Zeit AI im Einsatz. ‚Eno‘ von Capital One ist beispielsweise ein SMS basierter AI Dienst, der schon 2017 sein Debut hatte.

Es gibt zwar einige Bedenken in Bezug auf AI, die aber meistens durch eine geeignete Anpassung des Algorithmus behoben werden können. Die wichtigsten Fragen betreffen die Verantwortlichkeit und die Transparenz: Wie und warum kommt ein Algorithmus auf eine spezifische Lösung und wer ist verantwortlich wenn die AI eine falsche Entscheidung trifft?

Trotz dieser Einwände ist die AI im Finanzwesen aber auf dem Vormarsch, vor allem seit COVID-19 viele Bereiche der Wirtschaft von der analogen in die digitale Welt verlagert hat. Manche Experten schätzen die Einsparungen im Bankensektor aufgrund von AI auf bis zu 1 Billion $ bis zum Jahr 2030 und wie bei jeder anderen neuen Technologie entstehen auch auf dem Gebiet der AI ständig neue Karrierewege und Berufsbilder.

Man kann also abschließend festhalten, dass AI schon als zuverlässige Technologie im Finanzsektor etabliert ist und, dass die Zuverlässigkeit mit ständigem technischem Fortschritt auch noch weiter erhöht werden wird.