KI-Innovationen in Finance


von Dr. Damian Borth

Wir haben seit 2012 mit den Erfolgen des Deep Learning eine Industrie nach der Anderen tangiert.

Dieses Jahr wird die Finanzindustrie eine signifikante Veränderung verspüren. Hier spielen mehrere Faktoren eine Rolle: einmal wird es regulatorisch mit MiFID II Veränderungen in der Handhabung von Daten geben – dies führt zu Updates der vorhandenen IT-Infrastruktur und eröffnet so die Möglichkeit, diese gleichzeitig für KI-Systeme vorzubereiten. Zum anderen revolutionieren neue spezialisierte Typen von Neuronalen Netzen des Deep Learning gerade die Vermögensverwaltung und die Überwachung von Finanzmärken. Hier spreche ich insbesondere von Ansätzen des Reinforcement Learnings und der Tiefen Autoencoder. Der Wille bzw. Zwang der Finanzwirtschaft, in IT-Infrastruktur zu investieren sowie das Aufkommen neuartiger Deep Learning Ansätze bieten die perfekte Umgebung für KI Innovation in der Finanzwelt.

Manche traditionellen Banken und Vermögensverwalter werden diese Veränderungen als einen vorübergehenden Trend sehen und ignorieren. Es wird aber auch jene Häuser geben, die die Gunst der Stunde erkennen, ernsthaft in KI zu investieren, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Man sollte diesen Umbruch als Chance sehen, um vorhandene Modelle der Vermögensverwaltung oder Kernprozesse einer Bank mit KI effizienter zu gestalten.

Natürlich muss man in diesem Kontext auch im „digitalen“ Bereich punkten, aber die Einsatzmöglichkeiten der KI bei etablierten Häusern sind weitaus größer als die Kundenschnittstelle über einen intelligenten Chatbot zu besetzen.

FinTechs sind in diesem Umfeld sehr spannend, da sie sich viel agiler bewegen können. Die Herausforderung im Kontext von KI Anwendungen ist aber der Zugang zu Daten. Solche Zugänge könnten z. B. in Kooperation mit etablierten Banken und Vermögensverwaltern aufgebaut werden. Hier sehe ich ein sehr großes Potenzial.

Die Kunden werden effizientere Prozesse bekommen, schnellere Antworten und Bearbeitungen – und das sogar außerhalb der Geschäftszeiten und zu Hause. Die Kosten werden fallen und wenn die Banken es ernst nehmen, werden diese Effizienzgewinne an den Kunden weitergegeben. Banking wird viel individueller werden.

Dr. Damian BorthDr. Damian Borth
Director Deep Learning
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)

 

Dieser Artikel ist Teil des Handelsblatt Journals „Künstliche Intelligenz“, das Sie hier herunterladen können.