KI für eine automatisierte, aber personalisierte Kundenberatung

Nur eine ethische KI ist zukunftsfähig

Ob durch Künstliche Intelligenz (KI) oder Maschinelles Lernen (ML) – indem Institute repetitive Abläufe automatisieren, erhöhen sie ihre Effizienz. Maschinelles Lernen gestattet es zudem, die Automatisierung stetig weiterzuentwickeln. Das Problem dabei: ML-Algorithmen werden an der Realität trainiert und können deswegen ungewolltmenschliche Vorurteile reproduzieren. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn die KI sich auf problematische Attribute wie das Geschlecht eines Kunden oder einer Kundin stützt oder auf den Wohnort. Darum gibt es heute Anforderungen an eine „ethische KI“. Auch der „Artificial Intelligence Act“ (AI Act), den die EU-Kommission schon 2021 vorgeschlagen hat, will KI-Systeme im Sinne einer ethischen Unbedenklichkeitregulieren. Eine wichtige Forderung des AI Act ist die Transparenz der KI-Systeme und ihrer Resultate. Denn nur ein konsequentes und kontinuierliches Monitoring der Ergebnisse kann sicherstellen, dass eine KI dauerhaft vorurteilsfrei agiert.

Compliance- und Umsatzrisiken vermeiden

Eine vorurteilsbeladene KI setzt Banken nicht nur Reputations- und in Zukunft auch Compliancerisiken aus, sie kann ebenso dazu führen, dass dem Institut Umsatzchancenentgehen. Etwa wenn der virtuelle Assistent immer öfter die Intention der Anfragen der Kunden und Kundinnen missversteht oder unpassende Investmentvorschläge liefert. Bei KI-Anwendungen mit einem inhärent hohen Vorurteilsrisiko ist eine enge Überwachung ohnehin unverzichtbar: etwa bei Systemen für das Kreditrating von Neukunden. Einige moderne KI-Lösungen bieten den Datenwissenschaftlern darum entsprechende Monitoring-Dashboards mit Alarmfunktionen an. So lässt sich z. B. zur Vorhersagegenauigkeit des KI-Modells eine Qualitätskennzahl erheben. Schon in der Entwicklungsphase legt man eine erwartbare Genauigkeit fest und definiert, welche Abweichung tolerierbar wäre. Werden Grenzwerte für diese KPIs überschritten, löst dies einen Alarm aus. Am Ende sind es immer Menschen, die beurteilen, ob das KI-Modell moralischen Ansprüchen genügt und ethische Anforderungen in der gebotenen Weise erfüllt.

Auf dem Weg zur datengetriebenen Beratungsleistung

Datenanalysen, Künstliche Intelligenz, NLP-Unterstützung – all diese Digitalisierungstechnologien werden die Zukunft prägen. Finanzinstitute, die sich der datengetriebenen Zukunft stellen, werden dadurch Upselling-Potenziale bei Bestandskunden ausschöpfen, ihre Zielgruppen in Richtung Retail-Segment vergrößern und ihre Umsätze erhöhen. Automatisierung und Personalisierung müssen bei der Betreuung von Kunden keine Gegensätze mehr sein: Leistungsfähige KI-Systeme ermöglichen heute beides.

Gastbeitrag von Gery Zollinger, Head Data Science & Analytics bei Avaloq