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STRATEGIE15. Dez. 2016

Künstliche Intelligenz wird zur Schlüsseltechnologie bei Banken und Versicherern

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Dirk Ungemach-Strähle, Experte für Machine Learning, CofinproCofinpro

Machine Learning wird sich in drei bis fünf Jahren als eine Schlüssel­tech­no­logie bei Finanz­dienst­leistern etabliert haben. Künstliche Intelligenz wird eigenständig zentrale Aufgaben von Finanz­dienst­leistern übernehmen und dabei wiederkehrende Prozesse automatisieren, Handlungsempfehlungen liefern und komplexe Analysen erstellen. Sie lernt aus Datenbergen, ohne explizit darauf pro­gram­miert worden zu sein. Rückblickend betrachtet wird das maschinelle Lernen die Branche massiv verändern. Das zeigen aktuelle Marktanalysen von Cofinpro.

von  Dirk Ungemach-Strähle, Cofinpro

Machine Learning entwickelt sich zu einer Schlüsseltechnologie, die den Menschen künftig nicht ersetzen, aber sehr stark unterstützen wird. In drei bis fünf Jahren werden Unternehmen aller Branchen damit arbeiten, ob sie nun ihre Kunden besser beraten oder aber ihre Prozesse effizienter gestalten wollen.

Das maschinelle Lernen ist bereits heute längst nicht mehr die exklusive Domäne von Forschern in Sachen künstliche Intelligenz oder digitalen Unternehmen wie Amazon, Google und Microsoft.“

Finanzdienstleister könnten Machine Learning beispielsweise im Zusammenhang mit Robo Advisory einsetzen – also mit Systemen zur digitalen Vermögensverwaltung. Anwendungsmöglichkeiten wären hier die Wertpapierberatung für Privatkunden, das Portfoliomanagement oder der Eigenhandel mit Aktien, Anleihen und anderen Papieren. Im nächsten Schritt ließe sich maschinelles Lernen im Sinne einer ganzheitlichen, auf künstlicher Intelligenz basierender Finanzplanung nutzen.

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Chatbots, Serviceanfragen, Anti-Fraud

Ein weiterer denkbarer Bereich sind Chatbots – hierbei handelt es sich um text- oder sprachbasierte Dialogsysteme zwischen Bankkunden und Bots, die unter anderem Auskünfte zu Kontotransaktionen erteilen, einfache Serviceanfragen beantworten oder Zahlungsaufträge entgegennehmen. Konkrete Anwendungsfälle finden sich zudem bereits bei der Erkennung von Betrugsmustern in Zahlungsverkehrsströmen oder bei der Kreditkartenzahlung.

Nicht alles, was vorstellbar ist, darf auch umgesetzt werden

Allerdings gibt es auch regulatorische Hürden seitens der Finanzaufsicht zu beachten. So ist unter anderem der vollautomatische Einsatz im Handel mit Wertpapieren nach geltender Regulierung untersagt, denn …

… auf maschinellem Lernen basierende Handelsentscheidungen sind nicht eindeutig nachvollziehbar.“

Außerdem hat der Kunde das Recht, dass eine Ablehnung seines Kreditantrages nicht nur auf einer automatisierten Beurteilung seiner persönlichen Daten beruht. Das wiederum schränkt die Kreditvergabe per künstlicher Intelligenz ein. Bei vielen Prozessen könnten Maschine-Learning-Systeme daher Entscheidungen vorbereiten, die Menschen letztlich treffen werden. Die Auswahl geeigneter Anwendungsfälle ist daher der Schlüsselfaktor für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning.

Cofinpro hat zu dem Thema ein Whitepaper aufgelegt, dass sie hier kostenlos herunterladen können.

Autor Dirk Ungemach-Strähle, Unternehmensberatung Cofinpro
Dirk_Ungemach-Straehle_600Dirk Ungemach-Strähle, Executive Consultant bei der Unternehmensberatung Cofinpro, setzt sich als Managementberater mit aktuellen Trendthemen auseinander. Er analysiert deren Chancen und Restriktionen und bewertet die Auswirkungen auf Geschäftsmodelle, Organisation, Prozesse und IT-Systeme von Finanzdienstleistern.
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