Die Nutzung Künstlicher Intelligenz ist inzwischen unter Finanzinstituten weltweit verbreitet. Es gibt jedoch eine große Lücke zwischen der Verwendung und der Regulierung dieser manchmal transformativen Algorithmen. Das ist das Ergebnis einer neuen Studie der globalen Anwaltskanzlei Baker McKenzie.
Die Studie ‚Ghosts in the Machine: Revisited‚ basiert auf einer Umfrage unter 355 Führungskräften aus dem Finanzdienstleistungssektor aus der ganzen Welt.
Die Studie stellt fest, dass der Finanzsektor heute mehr Vertrauen in die transformativen Kräfte der KI hat, als in 2016. Mehr als die Hälfte (52 Prozent) der Befragten erwartet eine Effizienzsteigerung in ihren Unternehmen als Folge von KI, verglichen mit 39 Prozent im Jahr 2016. Die Zahl der FS-Führungskräfte, die eine höhere Kundenzufriedenheit erwarten, hat sich von 20 auf 42 Prozent mehr als verdoppelt. Interessanterweise bleibt das Vertrauen in die KI, das Risikomanagement zu verbessern, etwa gleich: 41 Prozent im Jahr 2016, 40 Prozent in diesem Jahr.
Dem Bericht zufolge bedeutet eine enorm verbesserte Rechenleistung, dass die Leistung der heutigen künstlichen neuronalen Netzwerke die der bisherigen Algorithmen weit übertrifft. Das geht Hand in Hand damit, dass riesige Datenmengen verfügbar sind – dank rasanter Fortschritte der Fähigkeit von Banken, Versicherungen und anderen Finanzinstituten, diese Daten kostengünstig zu speichern.
„In den letzten beiden Jahren vollzog sich ein richtungsweisende Veränderung was die Erfolgsfaktoren für Finanzunternehmen betrifft“, sagt Jesse McWaters, Financial Innovation Lead des Weltwirtschaftsforums WEF. „Wir sehen eine Verschiebung von der Verfügbarkeit von Kapital als zentrales Element, hin zur Datenebene.“
In vielen Finanzinstituten sind KI-getriebene Modelle inzwischen aus der Forschungsphase in die Praxis übergegangen. Vom Portfoliomanagement bis zur Betrugsbekämpfung: Der Einsatz von KI- und maschinelle Lerntechnologie macht große Datenmengen für die operative Verwendung nutzbar. So verändert sich auch das Kundenerlebnis. Chatbots interagieren mit Kunden und lösen Probleme, noch bevor sich menschliche Mitarbeiter einschalten. Die Automatisierung wird auch genutzt, um Finanztransaktionen effizienter auszuführen. Es werden Fortschritte in Richtung einer Zukunft gemacht, in der individuell anpassbare Lösungen die Regel sein werden.
Ein Sektor, in dem die neue Datenflut die Einführung von KI besonders beschleunigt, ist die Versicherungsbranche.
„Der große Unterschied besteht in der schieren Menge der jetzt verfügbaren Daten und der Komplexität einiger dieser Daten“, sagt Andrew Rear, Chief Executive von Munich Re Digital Partners „Unstrukturierte Daten zur Risikoeinschätzung zu verwenden, zwingt zum Einsatz von Technologien auf dem allerneusten Stand der Datenwissenschaft.“
Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen hinken hinterher
Aber Versicherer, Banken und andere Finanzinstitute mussten auch die aktuellen Grenzen von KI- und maschinellem Lernen erkennen. Besonders die Tatsache, dass Rechtsabteilungen und Regulierungsbehörden noch einen langen Weg vor sich haben, bevor sie sich der aktuellen und künftigen Nutzung angepasst haben.
Nur 32 Prozent der Befragten sind der Ansicht, dass die Finanzregulierungsbehörden ein ausreichendes Verständnis neuer Finanztechnologien und ihrer Auswirkungen auf den aktuellen Finanzdienstleistungssektor besitzen. Auf die Frage, ob die bestehenden Vorschriften ausreichen, um die Probleme der KI und des maschinellen Lernens anzugehen, sieht eine Mehrheit (59 Prozent) der Befragten Lücken. Positiv zu vermerken ist, dass dies einen Rückgang von 10 Prozent gegenüber der vorherigen Umfrage aus 2016 darstellt.
Gleichzeitig sind nur etwa ein Drittel (38 Prozent) der Finanzinstitute zuversichtlich, dass sie selbst die rechtlichen Risiken der eingesetzten KI-Technologien, überhaupt verstehen. Weniger als jeder Zehnte (8 Prozent) hat eine Ethik-Richtlinie mit Bezug zur KI-Technologie.
Holger Lutz, Partner, IT/Communications bei Baker McKenzie, sagt: „Selbst für die Finanzinstitute, die ethische Grundsätze für den Einsatz von KI aufgestellt haben, besteht die Herausforderung darin, wie diese auch umgesetzt werden. Unternehmen prüfen gegenwärtig, wie sie diese Werte wirksam verankern können. Das tun sie z.B., indem sie ethische Folgenabschätzungen durchführen, wenn sie ein KI-Projekt starten, und indem sie ihre KI-Lösungen kontinuierlich überwachen und testen. Sie sind auch auf der Suche nach Lieferanten und Partnern, die dieses Engagement für eine verantwortungsvolle KI teilen.“
Praktische Herausforderungen – sei es ein Mangel an qualifizierten KI-Entwicklern bis hin zu den Kosten für die Implementierung – haben die Einführung von KI-Lösungen ebenfalls behindert. Cybersicherheit und Datenschutz bleiben große Bedenken.
Tatsächlich gibt es einen markanten Unterschied zwischen kleinen und mittleren Unternehmen (KMUs) und solchen mit einem Umsatz von mehr als zwei Milliarden Dollar, was die Barrieren für die Einführung von KI betrifft.
Für KMUs sind die Kosten das größte Hindernis, um KI einzuführen. Umgekehrt geht es bei größeren Unternehmen darum, die richtigen Talente zu gewinnen. Das bedeutet, dass große Unternehmen einen natürlichen Vorteil haben, wenn sie bereit sind, in bewährte KI-Plattformen zu investieren, um sich einen Vorsprung zu verschaffen. Immer mehr Plattformen werden von der Stange verfügbar sein, während sich kleinere Neulinge, sog. Disruptoren, darauf beschränken müssen, ihre eigene Technologie zu entwickeln.
(Pressemitteilung Baker McKenzie vom 14.11.2018)
