Durchstart in Finance

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

Herr Dr. Borth, Sie erwähnten in unserem ersten Gespräch, dass 2018 DAS Jahr für den Einzug von KI in Finance ist. Welche Trends sehen Sie hier?

Wir haben seit 2012 mit den Erfolgen des Deep Learning eine Industrie nach der Anderen tangiert. Die Automobilindustrie war die erste „betroffene“ Industrie und die Möglichkeit, dass ein Unternehmen wie Google ein selbstfahrendes Auto vor den etablierten Automobilherstellern entwickeln könnte, hat viele wachgerüttelt. Die Automobilindustrie hat das verstanden und entsprechend gegengesteuert. Dann kam der Einzelhandel. Hier hat Amazon mit ihren sprachgesteuerten Assistenten im Wohnzimmer die Hoheit über die Benutzerschnittstelle zum Kunden an sich gebunden. Das kann für den Einzelhandel in Deutschland ein Problem werden, denn es wird noch einfacher zu Hause seine Einkäufe zu erledigen.

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 von Finanzinstituten und eröffnet damit verbunden die Möglichkeit, neue Infrastruktur gleichzeitig für KI-Systeme vorzubereiten. Zum anderen revolutionieren neue spezialisierte Typen von Neuronalen Netzten 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.

Was bedeutet das für etablierte Banken und Vermögensverwalter?

Manche traditionellen Banken und Vermögensverwalter werden diese Veränderungen als einen vorübergehenden Trend sehen und ignorieren. Vielleicht werden die Fortschrittlichen unter diesen Häusern Digitalisierungs-Programme starten oder Digital Labs gründen, welche dann pausenlos Proof-of-Concept Projekte durchführen, die sich aber langfristig im Unternehmen nicht etablieren können.

Es wird jedoch auch jene Häuser geben, die die Gunst der Stunde erkennen, ernsthaft in KI zu investieren und sich so über kurz oder lang einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Es wird nicht einfach sein, aber man muss diesen Umbruch als Chance sehen, um vorhandene Modelle der Vermögensverwaltung oder Kernprozesse einer Bank mit KI effizienter zu gestalten. Natürlich muss man im diesen 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.

Welche Rolle spielen die FinTechs dabei?

FinTechs sind spannend, da sie sich in diesem Umfeld viel agiler bewegen können. Sie entwickeln auf der grünen Wiese und haben keine Altlasten, welche sie teuer am Leben erhalten müssen. Psychologisch sind sie daher auch in der Lage neue Wege zu gehen, da sie keinen etablierten Kundenstamm haben, den sie verschrecken könnten.

Die Herausforderung im Kontext von KI Anwendungen ist der Zugang zu Daten. Deep Learning mit tiefen Neuronale Netzen ist sehr Daten-hungrig. Der „Economist“ hat im Mai 2017 gesagt, dass Daten das neue Öl sind. Wenn das stimmt ist die KI die Raffinerie, die dieses Öl nutzbar macht. Man benötigt beides um Erfolg zu haben. Meiner Meinung nach werden diejenigen FinTechs erfolgreich sein, welche sich Zugang zu Daten erarbeiten, um ihre KI Modelle darauf trainieren zu können. Solche Zugänge können auch in Kooperation mit etablierten Banken und Vermögensverwaltern aufgebaut werden. Hier sehe ich ein sehr großes Potential.

Wie profitiert der Kunde?

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. Ich denke auch, dass Banking viel individueller werden wird.

Wie ist ihre persönliche Vision eines Banking 2030?

Wenn ich mir anschaue, mit welcher Geschwindigkeit sich diese Technologie entwickelt, werden wir KI bald in der einen oder anderen Form in system-relevanten Bereichen der Finanzwirtschaft integriert haben. Sie werden uns helfen, die Finanzwelt besser zu verstehen und unsere Finanzmärkte stabiler zu gestalten. Bis es so weit ist, bleibt aber noch viel im Bereich der Transparenz und Verantwortlichkeit zu tun. Wir benötigen erklärbare und interpretierbare KI Systeme, deren Entscheidungsfindung vom Menschen einfach nachvollziehbar ist. Nur so werden wir Vertrauen und Akzeptanz aufbauen können. Ich bin zuversichtlich, dass wir das bis 2030 schaffen.

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