Normalerweise müsste hier ein spannender Artikel über den Einsatz von KI (= Künstlicher Intelligenz) bei Finanzdienstleistern folgen… Aber nein – ich habe gelesen, wie KI alltägliche Vorgänge verändern könnte…
Folgender Beitrag hat mich angesprochen:
Welt-Premiere: So will Amazon beim Spiel Dortmund gegen Bayern Tore vorhersagen
https://www.amazon-watchblog.de/technik/2170-amazon-tor-vorhersage-bayern-dortmund.html
Amazon hat am Dienstagabend zum Bundesliga-Topspiel Dortmund-Bayern erstmals mittels Hightech die Wahrscheinlichkeit möglicher Tore vorhergesagt.
So funktioniert Amazons Tor-Prognose xGoals
Amazons Cloud-Dienst AWS ist Partner der Deutschen Fußball Liga (DFL) und soll mit technischen Spielereien die Übertragung noch attraktiver machen und Hintergrundfakten liefern. Für die Tor-Prognose xGoals berechnet das Hightech-System, aufgrund der Position von Spieler und Torhüter, der Torhüterabdeckung, der Entfernung und des Winkels zum Tor, der Geschwindigkeit der Spieler und der Anzahl der Verteidiger in der Schusslinie, die Wahrscheinlichkeit des gerade gefallenen Tores – also nach der Spielsituation. Quasi in etwa so: Jadon Sancho: 79 Prozent. Dafür greift das KI-System unter anderem auf Daten aus rund 40.000 analysierten Toren zurück, mit denen die Algorithmen trainiert wurden.
Ich bin schon sehr gespannt, wie diese Funktion von den Konsumenten aufgenommen wird….
Was gibt es bei der Banken-Szene interessantes an KI-Entwicklungen? Hier zwei aktuelle Beispiele:
“KI bietet Banken und Finanzdienstleistern enorme Chancen. Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz ist aber eine passende Strategie und Einbindung in das Geschäftsmodell.”
Künstliche Intelligenz für Finanzdienstleistungen Sebastian Maus Partner Berlin Office, Zentraleuropa
Zwar reden heute alle von Künstlicher Intelligenz (KI), doch meistens nur aus technologischer Sicht: Was kann KI? Was benötigen wir dafür? Wo können wir sie einsetzen? Doch gerade in der Finanzdienstleistungsbranche ist KI ein strategischer Vermögenswert, der weit über den technologischen Nutzen im Einzelfall hinausgeht, denn bei Banken und Versicherungen dreht sich alles um Daten. Außerdem gibt es keine dinglichen Produkte wie in der Automobil- oder Handelsbranche. Das sind die perfekten Voraussetzungen für den Einsatz von KI, die bei großen Mengen an digitalen Daten andere Analyseverfahren in Bezug auf Geschwindigkeit und Qualität weit übertrifft.
Allerdings gibt es keine Standard-KI-Lösung für alle Anforderungen und Probleme der Branche – unterschiedliche Geschäftsstrategien verlangen nach unterschiedlichen KI-Strategien. Deshalb muss jedes Unternehmen für sich die Entscheidung fällen, wie und in welchem Umfang es die neuen Technologien einsetzen will. Um diesen Prozess kommt keiner herum, wenn er nicht das Risiko eingehen will, beim KI-gesteuerten Wandel der Branche abgehängt zu werden. Denn ohne KI wird es nicht gehen. Und auch der Minimalansatz, nur das Nötigste zu tun, damit man den Hype nicht ganz verpasst, ist keine Erfolgsoption. Schon allein deshalb, weil KI kein vorübergehender Hype ist, sondern die Grundfesten der Branche auf Dauer verändern wird.
Künstliche Intelligenz und die Finanzwelt
KI-Investitionen von Finanzinstituten werden in einem breiten Spektrum getätigt: von relativ konservativen Bemühungen zur Verbesserung bestehender Prozesse, bis hin zur Erforschung von komplett neue Fähigkeiten und Geschäftsmodellen.
Die potenzielle Liste der Interaktionen ist endlos und wird sich weiterentwickeln und erweitern, wenn diese Technologien ausgereift sind und neue disruptive Technologien zum Tragen kommen.
Mögliche Zukunftsszenarien von KI in der Finanzwelt
Die weitere Entwicklung von KI in der Finanzwelt lässt sich nicht deterministisch vorhersagen. Allerdings gibt es hier einige zukünftige Szenarien, die angesichts der derzeit verfügbaren Technologien und der vorhandenen Regulierungsstrukturen, möglicherweise realisierbar sind:
Transferlernen: Aktuelle KI-Technologien verfügen nicht über die Fähigkeit zur „Abstraktion“, das heißt die Fähigkeit, das Erlernte aus einem Bereich auf einen anderen anzuwenden.
Effizientes Deep Learning: Deep Learning ist vielversprechend, um den Aufwand für das Trainieren von Modellen durch die Automatisierung der Merkmalsextraktion zu verringern. Neue Entwicklungen werden die Effizienz dieser Algorithmen erhöhen.
Technologie-Mix eröffnet neue Möglichkeiten: Fortschritte in einer Technologie werden die Fähigkeiten aller anderen Technologien, die mit ihr interagieren, verbessern. Beispielsweise können folgende aufgelistete Technologien direkten Einfluss auf den Einsatz von KI in der Finanzwelt nehmen und führen möglicherweise zu disruptiven Entwicklungen in diesem Bereich:
Dank fortschrittlicher Berechnungsmethoden, die durch Quantencomputer bereitgestellt werden, kann KI neue Probleme angehen, die zuvor nicht kalkulierbar waren. G5 in Kombination mit KI ermöglicht eine umfassende Datenanalyse in verteilten Finanzdaten nahezu in Echtzeit.
Mit KI können immer komplexere und automatisierte Smart-Verträge ausgeführt werden, sodass mehr Blockchain-Anwendungsfälle in den Mainstream gelangen.
Cloud Computing bietet sowohl die Datenspeicherung, als auch die Verarbeitungsleistung, die zum Trainieren neuer KI-Modelle erforderlich sind, was die Cloud-Infrastruktur zu einem wichtigen Bestandteil von zukünftigen KI-basierten Anwendungen in der Finanzwelt macht.
Die Kombination von KI und IoT (Internet of Things)wird die Finanzbranche grundlegend revolutionieren und Produkte und Dienstleistungen schaffen, die sich in alle Arten von intelligenten Geräten integrieren lassen.
Fazit
Vorhersagen für die bevorstehenden KI-Anwendungen im Rahmen von Finanzdienstleistungen sind heutzutage ein heißes Thema, aber eines ist sicher: KI verändert die Geschäftslandschaft der Finanzbranche rasch, auch wenn sie hier noch in den Anfängen steckt.
Je mehr KI im Finanzwesen allgegenwärtig wird, umso mehr ergeben sich weitere Herausforderungen, einschließlich rechtlicher, ethischer, wirtschaftlicher und sozialer Hürden. KI wird auch weiterhin neue Komplexitäten in das globale Finanzökosystem bringen.
Künstliche Intelligenz und die Finanzwelt – Autor: Dr. Mehrdad Jalali-Sohi Artikel: Dunja Koelwel
Diese beiden nicht repräsentativ ausgewählten Beispiele sind aus meiner Sicht Hinweise darauf, wie sensibel die Finanzbranche mit dem Thema KI umgeht.
Es ist klar, dass gerade bei Finanzthemen Vorhersagen einer KI, z. B. zur Kreditwürdigkeit von Antragstellern, sofort auch ethische Problemstellungen bringen. Hat die KI auch wirklich eine Auswahl getroffen die überprüfbar ist ? Hier stellen sich völlig neue Anforderungen an die Prüfung von IT-Anwendungen bei KI-basierten Kreditentscheidungen.
Wie geht ihr mit KI im Unternehmen um ? Gibt es schon konkrete Projekte oder gar Produkte mit KI-Integration ?
Eine sehr spannende Entwicklung und ich würde mir hier Kommentare wünschen, die schon erste Beispiele von KI-Anwendungen bei Finanzdienstleisern konkret zeigen.
Euer Hybridbanker
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