IT-Experte Tadeusz Skolka
Finanzen und Roboter
Aktualisiert am 01.02.2021 - 14:22 Uhr
Tadeusz Skolka ist beim Softwarehaus PPI als Experte im Bereich Consulting Banken tätig. Foto: PPI
Von Haushalt bis Firmennetzwerk: Künstliche Intelligenz hält in vielen Lebensbereichen Einzug. Was sich genau dahinter verbirgt und wo der Unterschied zur herkömmlichen IT liegt, ist jedoch nicht jedem Nutzer klar. IT-Experte Tadeusz Skolka vom Beratungs- und Softwarehaus PPI gibt in seinem Gastbeitrag einen Überblick über Fachjargon, Einsatzgebiete und Risiken von KI.
Zu den Kerneigenschaften von KI gehören6
Simulation des menschlichen Denkprozesses
Autonome Entscheidungen
Überwachung und Optimierung eigener Leistung
Automatische Anpassung an Veränderungen der Umwelt
Automatische Anpassung an Änderungen der Geschäftsregeln
Die Verlagerung der Entscheidungsfindung vom Menschen auf KI wird zum Teil gravierende Folgen auf die Positionsbeschreibungen im KI-Umfeld der Unternehmen haben. Die neuen Aufgaben werden sich mit der Frage beschäftigen, wie die Kontrolle über die Technologie am effektivsten erfolgen kann.
Auswirkungen auf die Arbeitswelt
Im Finanzwesen kann Künstliche intelligenz...
Märkte bewegen Aktien, Zinsen, Politik. Und Menschen. Deshalb präsentieren wir dir hier die bedeutendsten Analysen und Thesen von Top-Ökonomen - gebündelt und übersichtlich. Führende Volkswirte und Unternehmensstrategen gehen den wichtigen wirtschaftlichen Entwicklungen clever und zuweilen kontrovers auf den Grund.
Da diese Artikel nur für Profis gedacht sind, bitten wir Sie, sich einmalig anzumelden und einige berufliche Angaben zu machen. Geht ganz schnell und ist selbstverständlich kostenlos.
Zu den Kerneigenschaften von KI gehören6
- Simulation des menschlichen Denkprozesses
- Autonome Entscheidungen
- Überwachung und Optimierung eigener Leistung
- Automatische Anpassung an Veränderungen der Umwelt
- Automatische Anpassung an Änderungen der Geschäftsregeln
Die Verlagerung der Entscheidungsfindung vom Menschen auf KI wird zum Teil gravierende Folgen auf die Positionsbeschreibungen im KI-Umfeld der Unternehmen haben. Die neuen Aufgaben werden sich mit der Frage beschäftigen, wie die Kontrolle über die Technologie am effektivsten erfolgen kann.
Auswirkungen auf die Arbeitswelt
Im Finanzwesen kann Künstliche intelligenz viele Aufgaben der Devisenhändler, Analysten und Research-Mitarbeiter übernehmen. Den Prüfauftrag eines Analysten, wie der Markt auf folgende Veröffentlichungen reagiert, kann eine KI deutlich schneller und präziser durchführen als ihr menschliches Pendant:
- Geschäftsbericht eines betreuten Großkunden
- Beschäftigungsreports eines gegebenen Landes
- Ankündigung eines Firmenzusammenschlusses
Was früher Hunderte von Research-Spezialisten über mehrere Wochen als Input für Handlungsoptionen erarbeitet haben, liefert ein KI-System je nach Umfang der Implementierung innerhalb kürzester Zeit - inklusive des Vorschlags einer Handlungsentscheidung.
Bereits 2014 wurde von der Oxford University der Verlust von 47 Prozent aller Jobs aufgrund weiterer Computerisierung vorhergesagt7. Im gleichen Jahr prognostizierte McKinsey, dass der Produktivitätszuwachs im Bereich Knowledge Work 40 Prozent aller Jobs in diesem Sektor ersetzen wird.
Die derzeitigen Änderungen der Arbeitswelt aufgrund der technologischen Beschleunigung durch KI können hauptsächlich auf drei Parameter zurückgeführt werden:
- Große Anzahl zugriffbereiter umfangreicher Datenbestände,
- Konvergenz mehrerer neuartigen Technologietrends,
- Konstanter Verfall der Kosten der Prozessorleistung.
Die Verfügbarkeit umfangreicher Datenbestände führte bislang nicht unmittelbar zur höheren Produktivitätssteigerungen. Die Datenstrukturen waren nicht zueinander kompatibel und die Diversität der technologischen Plattformen verhinderte gelegentlich den möglichen Datenaustausch.
Die Wirkung einer breiteren Einführung von KI-Ansätzen funktionierte hier sprichwörtlich wie eine Zufuhr vom längst benötigten Öl im Motorgetriebe. Die Grenzen zwischen Datenwelten wurden durchlässiger und der Reichtum an Informationen in den gesammelten Datenbeständen verständlicher, was wiederum zu vorher ungeahnten Möglichkeiten der Generierung von Schlussfolgerungen geführt hat8.
Neue technologische Trends – etwa Machine Learning, Computer Vision oder Pattern Recognition - verstärkten und erweiterten prozessuale Möglichkeiten der externen Inputs. Zusätzlich wurde durch KI9 eine weitgehende Konvergenz der neuen technologischen Ansätze etabliert, die vorher nur mit einem großen Programmieraufwand diverser Schnittstellen über unterschiedliche technische Plattformen erreichbar war. All das wurde vor dem Hintergrund der verbesserten Prozessortechnologien möglich, die trotz Millionen algorithmischer Operationen System performant hielten.
Die Aufsicht
Die aufsichtsrechtlichen Behörden waren bereits durch die Idee der selbständigen RPA Bots beunruhigt, die in den unternehmerischen Prozessen diverse Aufgaben autonom erledigen. Die Behörden wollen jetzt vor allem wissen, was passiert, wenn die Roboter Schaden anrichten. Wer trägt die Verantwortung für die Fehler der Maschinen? Können diese Fehler im Bankbereich berichtigt werden? Wer übernimmt die Aufräumarbeiten und wer kontrolliert diese? Und wie erfährt die Aufsicht von Ergebnissen fehlgeleiteter RPA-gesteuerter Prozesse?
Beim Thema KI wird es für die Aufsichtsbehörden noch brenzliger, da es hier um Entscheidungen geht, die möglicherweise das gesamte betriebliche Geschehen des Unternehmens inklusive ökonomischer Ergebnisse betreffen. Im Extremfall wird die Handlung des Menschen durch die Entscheidung der KI-Algorithmen ersetzt.
Wenn bereits heute bei einem Versicherungsunternehmen KI-Risikobewertungen beim Neugeschäft und bei der Schadensbearbeitung ohne menschliche Eingriffe vorgenommen werden, ohne dass es hierbei noch zu menschlichen Eingriffen kommt, stellt sich auch hier die Frage nach der Verantwortung für daraus potentiell resultierende Fehler10.
Es kann aber kein Algorithmus für Fehler haftbar gemacht werden, die Verantwortung bleibt immer noch beim Menschen. Daher bedarf die Verwendung der KI-Architekturen einer klaren Zuordnung der Verantwortung für die KI-Entscheidungen und -Ergebnisse innerhalb der Unternehmenshierarchie.
Vorteile und Nachteile der KI
Beim Einsatz von KI sollten immer sowohl die erwarteten Vorteile als auch die unerwarteten Nachteile sorgfältig erwogen werden. In der Abbildung 4 werden beispielhaft einige Vorteile und potenzielle unternehmerische Herausforderungen dargestellt, wobei das hier gezeigte Bild stark von den Gegebenheiten des jeweiligen Unternehmens beziehungsweise Finanzinstitutes abhängt.
6 Auf eine konkrete KI-Anwendung treffen häufig nicht alle diese Punkte zu.
7 Richard Waters, Rise of the Replicants, in Financial Times vom 04.03.2014
8 Im Umfeld der Finanzunternehmen ist die Anbindung der Datenquellen eher eine Voraussetzung als eine Folge von KI
9 auch bei RPA bereits sichtbar
10 https://www.bafin.de/SharedDocs/Veroeffentlichungen/DE/Fachartikel/2019/fa_bj_1909_BaFinTech.html
Über den Autor