Finanzen und Roboter

Vor dem Hintergrund der vielen technischen Neuerungen innerhalb der Informationstechnologie stellen sich Finanzinstitute die Frage nach der Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI). Brauchen Finanzinstitute Anwendung auf Basis von KI? Braucht der Markt die Verwendung der KI als Basis für Produkte und Dienstleistungen der Finanzinstitute? Erwarten Kunden die Nutzung von KI im Angebot der finanziellen Dienstleiter?

Die Antwort scheint einfach zu sein: den Kunden interessiert die Informationstechnik des Anbieters generell relativ wenig. Sein Interesse gilt vielmehr den Produkten und Dienstleistungen, deren Intelligenz auf der Zeitschiene vom Jahr zu Jahr zunimmt und sich in das bestehende finanzielle Infrastruktur des Kunden nahtlos integrieren lässt.

Kunden fordern, auch implizit, komfortable, intuitive, intelligente und sichere Lösungen um zum Beispiel:

• auf ihre Sichteinlagen immer schnell zugreifen zu können,
• an ihre Profile angepasste Produkte und Dienstleistungen zu erwerben,
• Sparguthaben kreativ zu bilden,
• interaktiv mit anderen internetbasierten Lösungen1 zu kommunizieren.

Der Markt fragt also nicht nach der KI des Anbieters, sondern er fordert bessere und schnellere Finanzdienstleistungen. Kundenanforderungen an das Portfolio der Angebote der Finanzdienstleister werden immer anspruchsvoller. Gleichzeitig scheint die Erfüllung der neuen Kundenwünsche aufgrund der neuen IT-Ansätze (inklusive KI) durchaus möglich zu sein. Es werden neue IT-Ansätze erarbeitet, und auch die Kosten der Prozessorleistung fallen zur gleichen Zeit stetig weiter, was wiederum komplexe IT-Architekturen für KI-Anwendungen erreichbar macht

Analysen2 der Markanalytiker deuten darauf hin, dass KI als eine strategische Geschäftsinitiative zu einem neuen weltweiten Fokus für Investitionen im Jahr 2020 wird. Circa 50 Prozent aller Entscheidungsträger bestätigten in einer Umfrage von HFS Research/KPMG das Interesse an Investitionen in KI in diesem Jahr. Dies ist eine wesentliche Steigerung gegenüber 2019, als dieser Anteil noch 31 Prozent betrug.

Laut der Prognose von HFS Research befanden sich Ende 2019 circa 80 Prozent der bereits gestarteten KI-Projekte von Unternehmen in Proof-Of-Concept-Phasen (dies bedeutet, dass ein Vorhaben prinzipiell realisierbar ist), während kaum 20 Prozent der Vorhaben in der Produktion angesiedelt waren. Im Jahr 2020 werden hingegen mehr KI-Engagements aus den Pilotprojekten in Produktionsumgebungen verlagert. Es wird erwartet, dass bis Ende dieses Jahres fast 50 Prozent der KI-Anwendungen aus Pilotprojekten die Produktionsreife erreichen.

Was genau ist KI?

Die einfachste Erklärung der Technologie resultiert aus dem Hinweis auf den Unterschied zwischen klassischen Anwendungen und KI-Ansätzen in der Programmierung. So wird eine Entscheidungsregel in herkömmlichen Programmen vom Software-Entwickler vorgegeben, der die seiner Meinung nach beste Regel aus seiner Erfahrung ableitet. Anschließend führt das Programm selbst diese Regel nur noch aus.

IF Außentemperatur > 20 °C, dann Biergarten offen,

ELSE Biergarten geschlossen

Die KI-Software erhält einen Datensatz, der Beobachtungen über die Außentemperatur und den Umsatz enthält. Das intelligente beziehungsweise dynamische Programm ermittelt nun selbst mit statistischen Methoden den optimalen Wert für die Außentemperatur.

KI ist jedoch nicht gleich KI. Im Groben dominieren insgesamt vier Kategorien der Technologie sowohl die akademische als auch die unternehmerische Umwelt, wobei zwischen „Simulation eines Menschen“ und „Rationaler Entscheidung“ unterschieden werden muss. Geht es um die Nachahmung eines Menschen in seinen Gedanken und Aktivitäten? Oder wird eine rationale und optimale Entscheidung gesucht? Die Unterschiede zwischen dieser Varianten werden in Abbildung 1 dargestellt.

1 zum Beispiel aus dem Bereich Industrie 4.0 beziehungsweise mit blockchainbasierten Lösungen
2 HFS Research supported by KPMG 2018 und 2019