Während Science-Fiction-Filme KI schon lange als fortschrittliche Automaten oder allwissende Supercomputer dargestellt haben, ist die Realität viel anders, besonders in der Bankenbranche. Laut Paweł Tymczyszyn, Vorstandsmitglied der Alior Bank, bezieht sich künstliche Intelligenz (KI) auf eine Reihe von Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, Aufgaben zu optimieren, und menschliche Kreativität bleibt in bestimmten Bereichen unersetzlich.
Seit den 1980er Jahren hat KI verschiedene Branchen verbessert, beginnend im Gesundheitswesen, wo sie maßgeblich zur effizienteren Identifizierung von krebsbefallenen Geweben beigetragen hat als Menschen. Die Fortschritte setzten sich mit Biometrie- und FaceID-Technologie fort, und obwohl es einige Rückschläge im Zusammenhang mit der fehlerhaften Identifizierung von Personen durch Gesichtserkennungssoftware gab, hat sich der Finanzsektor diese Komplikationen größtenteils erspart.
KI hilft heute bei der Dokumentenanalyse, der Erkennung rechtlicher Unstimmigkeiten und der Identifizierung von betrügerischen Aktivitäten, obwohl laut Bankvorschriften menschliche Aufsicht erforderlich ist.
Auch die gewöhnlichen Bankkunden interagieren mit KI, wie man es beim Voicebot InfoNina der Alior Bank sieht. Ursprünglich durch Zuhören bei Gesprächen und der Vertrautmachung mit unbekannten Wörtern trainiert, verwaltet InfoNina heute über die Hälfte der eingehenden Anrufe, was einem Gesprächszeitraum von zwei Jahrzehnten entspricht.
Was die Bedenken der Mitarbeiter hinsichtlich der Gefahr einer Arbeitsplatzverdrängung durch Automatisierung betrifft, gibt Tymczyszyn an, dass zwar einige möglicherweise eine Weiterqualifizierung benötigen, insbesondere in IT-Rollen, menschliche Aufsicht und kreative Aufgaben jedoch weiterhin eine menschliche Note erfordern werden.
KI ist nun in der Lage, Kreditwürdigkeitsprüfungen zu analysieren und mühsame Aufgaben zu erleichtern, einschließlich der Validierung von Kontaktdaten in verschiedenen Datenbanken. Sie übernimmt Aufgaben wie die Überprüfung von Kunden-Telefonnummern und die Korrektur von Dokumentationsfehlern, was die zentrale Rolle verdeutlicht, die sie bei der operativen Effizienz spielt.
Die Implementierung von KI ist nicht kostenfrei und erfordert erhebliche Investitionen und laufende Abonnements, ganz zu schweigen von den Rechenzentrumskosten und dem erhöhten Stromverbrauch.
Trotz dieser Herausforderungen sind Banken dafür verantwortlich, die Einhaltung sich entwickelnder KI-Vorschriften sicherzustellen und sich Cloud- und KI-Lösungen mit Vorsicht zu nähern, um die Ausgaben mit den erwarteten langfristigen Vorteilen in Einklang zu bringen. Was die Alior Bank betrifft, hat sie durch ihre digitalen Grundlagen eine vorteilhafte Position für das aufsteigende Zeitalter der Banken-KI geschaffen.
Schlüsselfragen und Antworten:
– Bei welchen spezifischen Aufgaben im Bankwesen ist KI besonders effektiv? KI im Bankwesen ist besonders effektiv bei Aufgaben wie der Betrugserkennung, Risikobewertung, Kundenbetreuung über Chatbots und Voicebots, Kreditprüfung und der Automatisierung von Back-Office-Operationen. Sie wird auch für die Datenanalyse und die persönliche finanzielle Beratung eingesetzt.
– Was sind einige der Herausforderungen im Zusammenhang mit KI im Bankwesen? Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören die Sicherstellung der Datenschutz, die Überwindung von Vorurteilen in KI-Algorithmen, die Integration von KI mit bestehenden Bankensystemen, die Einhaltung finanzieller Vorschriften und die Verwaltung der Implementierungs- und Wartungskosten.
– Welche Kontroversen gibt es rund um KI im Bankwesen? Kontroversen beziehen sich oft auf ethische Fragen wie die mögliche Verdrängung von Arbeitsplätzen durch KI, Entscheidungen von KI-Systemen, die diskriminierend oder undurchsichtig sein können, sowie Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Kundendatenschutzes.
– Wie wirkt sich KI auf die Belegschaft im Bankensektor aus? KI kann dazu führen, dass Weiterqualifizierung erforderlich ist, da Routineaufgaben automatisiert werden, schafft aber auch neue Möglichkeiten in IT und Datenanalyse. Sie ersetzt die menschliche Arbeit nicht vollständig, sondern verlagert den Fokus auf Aufgaben, die menschliche Kreativität und Empathie erfordern.
Vor- und Nachteile von KI im Bankwesen:
Vorteile:
– Verbessert die Effizienz durch Automatisierung von Routineaufgaben
– Erhöht die Kundenzufriedenheit durch Personalisierung und rund um die Uhr verfügbaren Kundenservice
– Reduziert menschliche Fehler bei Tätigkeiten wie Dateneingabe und -analyse
– Erhöht die Genauigkeit bei der Kreditprüfung und Betrugserkennung
– Kann große Datenmengen für bessere Entscheidungen verarbeiten
Nachteile:
– Hohe anfängliche Kosten für Implementierung und Wartung
– Risiko der Arbeitsplatzverdrängung für automatisierbare Funktionen
– Ethische Bedenken, einschließlich Datenschutz und algorithmischer Vorurteile
– Erfordert laufende Überwachung, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen
– Abhängigkeit von Technologie kann das Bankwesen für KI-spezifische Cybersicherheitsbedrohungen anfällig machen
Für Leser, die daran interessiert sind, mehr über künstliche Intelligenz in einem breiteren Kontext außerhalb des Bankwesens zu erfahren, bieten die folgenden Branchenführer in der KI-Entwicklung und -forschung wertvolle Einblicke:
– IBM – Bekannt für ihre KI-Technologie wie Watson
– Google – Mit Fortschritten in der KI durch ihre KI-Division und Projekte wie DeepMind
– Microsoft – Bietet eine Reihe von KI-Diensten und -Werkzeugen
– Amazon – Durch ihre KI auf AWS-Plattform und Tools wie Alexa
– NVIDIA – Führend in der KI-Hardwareentwicklung mit ihren GPUs, die weit verbreitet im maschinellen Lernen eingesetzt werden
Beim Durchsehen dieser Websites und der neuesten Entwicklungen sollten Sie die vielfältigen Anwendungen von KI in verschiedenen Branchen berücksichtigen, da sich die in der Bankenbranche verwendeten Prinzipien und Technologien oft mit denen in anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz überschneiden.