Artificial Intelligence in Banking – Sichtweisen unserer Experten


Wie gelingt der digitale KI-Weg zur TechBank und welche Datenstrategien sind dafür notwendig? Lesen Sie hier Statements unserer Referenten der Tagung.

Statements:

Dr. Andreas Totok
Geschäftsbereichsleiter Enterprise Information Management
Finanz Informatik Solutions Plus

Mit Künstlicher Intelligenz wollen wir ungeliebte Prozesse in den Sparkassen aber auch in unserer eigenen Organisation überflüssig machen.

Dr. Shivaji DasguptaDr. Shivaji Dasgupta
Head of Data Architecture and Smart Analytics
Deutsche Bank

Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz meint nicht, einem Unternehmen eine komplexe Technologie überzustülpen. Wer Künstliche Intelligenz erfolgreich in seinem Unternehmen nutzen will, braucht eine Strategie sowie handfeste Anwendungsideen („use cases“). Erst dann wird die Technologie entsprechend der Anwendungsfälle beschafft.

Stephan StrickerStephan Stricker
Founder & CEO
PAIR Finance

PAIR Finance hat ein eigenes System basierend auf künstlicher Intelligenz entwickelt mit dem wir den Inkassoprozess revolutionieren. Die Kombination aus Verhaltensforschung und Methoden des Re-Inforcement Learning ermöglicht es Schuldner auf mehr als 30.000 verschiedene Arten zu kontaktieren. So wird aus einer Vielzahl an Möglichkeiten der optimale Zutritt zum Kunden entwickelt, bis hin zur finalen Einigung.

Dr. Anastassia LauterbachDr. Anastassia Lauterbach
internationale Aufsichtsrätin, Technologie-Unternehmerin und
Expertin für Künstliche Intelligenz und Cybersecurity

Die Zukunft mit KI zu gestalten, ist die größte Leadership-Herausforderung der Gegenwart. Wir schaffen heute die Welt, in der wir morgen leben werden. Deswegen dürfen wir nicht mit Halbwissen herumpfuschen, sondern müssen die künftige technologische Entwicklung aktiv und bewusst in die Hand nehmen!

Prof. Dr. Prof. h.c. Andreas DengelProf. Dr. Prof. h.c. Andreas Dengel
Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz

Obwohl die Potenziale für Künstliche Intelligenz in vielen Bereichen gleich sind, können sie nicht in jeder Branche uneingeschränkt angewendet werden. Gerade in regulierten Branchen, wie im Bankensektor, schränken rechtliche oder gar ethische Anforderungen die Anwendung von KI-Systeme ein. Licht am Horizont versprechen erste erfolgreiche Ansätze, die KI-Systeme erklärungsfähig machen.

Dirk ElsnerDirk Elsner
Senior Manager Innovation und Digitalisierung
DZ Bank

Wir müssen uns beim Begriff Künstlicher Intelligenz davon freimachen, dass damit menschliche Intelligenz abgebildet werden soll, weil die Forschung nämlich noch gar nicht im Detail weiß, wie Intelligenz neurobiologisch funktioniert. Gleichwohl zeigen viele Anwendungen, dass etwa Technologien zum maschinellen Lernen menschliche Entscheidungen unterstützen oder sogar ersetzen kann.

Michael KaiserMichael Kaiser
Leiter des Referates Kreditwirtschaft beim
Hessischen Datenschutzbeauftragten

Bei der Anwendung von AI in der Kreditwirtschaft müssen die Bedürfnisse und Anforderungen der Kunden im Mittelpunkt stehen. Eine umfassende Profilbildung darf nur unter Beachtung aller regulatorischen Vorschriften erfolgen.

Dr. Philipp NimmermannDr. Philipp Nimmermann
Staatssekretär
Hessisches Ministerium für Wirtschaft

KI wird unsere Wirtschaft grundlegend verändern, und die Finanzbranche wird dies besonders früh und besonders umfassend treffen. Die Hessische Landesregierung will, dass der Finanzplatz Frankfurt seine hervorragenden Voraussetzungen nutzt, um ein internationaler KI-Hotspot zu werden. Am KI-Hub Frankfurt werden Technologieunternehmen, Hochschulen und öffentliche Institutionen zusammenarbeiten, damit neue Produkte und Dienstleistungen für die kommerzielle Anwendung entstehen.

Dr. Kevin BauerDr. Kevin Bauer
Produktmanager
TechQuartier

Bedenkt man, dass die Verfügbarkeit von Unmengen an Daten die rasanten Entwicklungen im Bereich der KI überhaupt erst ermöglicht, ist es beinahe schon ironisch, dass ihre Datenarchitekturen die KI Aktivitäten von Banken oftmals am gravierendsten behindern. Auch wenn es heute teilweise so verstanden wird, KI ist kein magisches Allheilmittel für die akuten Probleme der Finanzindustrie. Die Qualität der Erkenntnisse durch KI hängt von der Qualität integrierter Daten ab.

Ralf HeimRalf Heim
Founder & Co-CEO
Fincite

Mit den Daten in den Konten und Depots können Banken ihren Kunden eine automatisierte, hochindividualisierte Beratung bieten. Die Voraussetzungen dafür sind bereits da.

Dr. Guido ZimmermannDr. Guido Zimmermann
Senior Economist, Group Strategy/Macro
Landesbank Baden-Württemberg

Fast keine Branchen bietet mehr Daten und ist damit geeigneter für KI-Anwendungen als die Bankenbranche. Die größte Herausforderung ist der kulturelle Wandel, der notwendig ist, die neuen Technologien zu implementieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Data Science Management ist zum großen Teil auch Weiterbildungspolitik, da Data Scientists zu bezahlbaren Preisen fast kaum zu haben sind.