Wie weit darf KI im Finanzsektor gehen?

Digitale Dienste und ‚intelligente Maschinen‘ sind inzwischen längst in unserem Alltag angekommen. Die meisten von uns haben stets einen kleinen Supercomputer in der Hosentasche dabei, Sprachassistenten unterstützen uns im Auto und warten im Bücherregal auf unseren nächsten Wunsch. Aber wissen wir eigentlich, mit welchen Motiven und Moralvorstellungen „sie“ programmiert wurden? Können wir darauf vertrauen, dass das intelligente Gerät in unseren eigenen vier Wänden stets nur unser Bestes im Sinne hat?

Sprachassistenzsysteme wie Apples „Siri“ und Amazons „Alexa“ sind Beispiele für die Verarbeitung natürlicher Sprache, also eine Form künstlicher Intelligenz (KI). Obwohl die genaue Definition von KI immer noch umstritten ist, geht es in der Regel darum, durch den Einsatz selbstlernender Systeme große Datenmengen zu gewinnen, Muster zu erkennen und natürliche Sprache zu verarbeiten, mit dem Ziel, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.

Potenziale für die Finanzwelt

Klar, dass diese Potenziale auch bei Finanzunternehmen und Investmenthäusern Begehrlichkeiten wecken. In einer globalen Umfrage unter Investmentexperten, die vom Berufsverband CFA Institute Anfang 2018 durchgeführt wurde, gaben 51 Prozent der Befragten an, dass der Einsatz von KI zur Kundenbindung oberste Technologie-Priorität in ihrem Unternehmen hat. Weitere 21 Prozent nannten hier den Einsatz von maschinellem Lernen in der Portfoliokonstruktion. Gut möglich also, dass viele Anlegerinnen und Anleger bereits jetzt in Finanzangelegenheiten mit KI in Berührung kommen – auch ganz unbemerkt.

Die rasante Verbreitung von KI und „Machine Learning“ hat das Potenzial, der Finanzwelt bedeutende Fortschritte und Verbesserungen zu bringen: Endkunden könnten per Online-Abfrage zu jeder Tages- und Nachtzeit erfahren, ob und zu welchen Konditionen ihnen ein Darlehen gewährt wird. Fondsmanager könnten Entscheidungshilfe erhalten durch Software, die in Echtzeit Unternehmensberichterstattung verfolgt, auswertet und so blitzschnell die wichtigsten Indikatoren oder Abweichungen identifiziert. Aufsichtsbehörden ebenso wie Finanzinstitute könnten KI-Systeme nutzen, um betrügerische Transaktionen, Geldwäsche oder Steuerhinterziehung frühzeitig zu erkennen und aufzudecken.

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