Seit dem beeindruckenden Durchbruch von ChatGPT und anderen generativen KI-Modellen hat sich in der öffentlichen Wahrnehmung ein verzerrtes Bild von Künstlicher Intelligenz etabliert. Viele setzen KI mittlerweile automatisch mit generativer KI gleich. Doch diese Gleichsetzung greift zu kurz und wird der Vielfalt der KI-Landschaft nicht gerecht.
In Wirklichkeit umfasst der Begriff KI ein breites Spektrum an Technologien und Ansätzen, die sich für unterschiedliche Anwendungsfälle eignen. Generative KI ist nur eine davon, wenn auch derzeit besonders prominent. Für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen und Banken ist es daher entscheidend, die verschiedenen KI-Techniken zu verstehen und sorgfältig zu prüfen, welcher Ansatz für welchen Anwendungsfall am besten geeignet ist.
Unterschiedliche KI-Techniken
Verschiedene KI-Techniken bieten ein breites Spektrum an Möglichkeiten für die Finanzindustrie, jeweils mit spezifischen Stärken für unterschiedliche Anwendungsfälle. Exemplarisch werden hier vier unterschiedliche Techniken vorgestellt, die in verschiedenen Szenarien zum Einsatz kommen.
Generative AI
Diese Technologie basiert auf komplexen neuronalen Netzwerken, die aus großen Datenmengen lernen, um Muster und Strukturen zu erkennen. Anschließend können sie diese gelernten Informationen nutzen, um eigenständig neue, originelle Inhalte zu generieren – sei es Text, Bild, Audio oder Video. Sie eignet sich besonders gut für Kommunikation, Erkenntnisgewinnung und die Erstellung von Inhalten.
In der Finanzindustrie kann Generative KI beispielsweise eingesetzt werden für:
- Erstellung von personalisierten Finanzberichten
- Generierung von Anlageempfehlungen basierend auf Markttrends und Kundenprofilen
- Entwicklung von KI-gestützten Chatbots für verbesserten Kundenservice
- Erstellung von maßgeschneiderten Marketingtexten für Finanzprodukte
Non Generative Machine Learning
Maschinelles Lernen ist eine Technik, bei der Computer aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. ML-Modelle durchlaufen einen iterativen Prozess, bei dem sie Daten analysieren, Berechnungen durchführen und die Ergebnisse mit erwarteten Werten vergleichen, um ihre Genauigkeit zu verbessern. Sie sind für die Analyse großer Datenmengen und der Erkennung komplexer Muster geeignet und besonders effektiv für Vorhersagen, Empfehlungen und Klassifizierungen.
Anwendungen in der Finanzbranche umfassen:
- Präzise Vorhersage von Aktienkursen und Markttrends
- Entwicklung von Algorithmen für den Hochfrequenzhandel
- Erkennung von Betrugsversuchen in Echtzeit
- Automatisierte Kreditwürdigkeitsprüfung
Simulation
Simulation ermöglicht es, komplexe Szenarien durchzuspielen und deren Auswirkungen zu analysieren. Diese KI-Technik verwendet mathematische Modelle und Algorithmen, um reale Prozesse oder Systeme in einer kontrollierten, virtuellen Umgebung nachzuahmen. Dabei werden verschiedene Parameter und Variablen berücksichtigt, um möglichst realitätsnahe Ergebnisse zu erzielen. Simulation AI kann eine Vielzahl von Szenarien durchspielen, unterschiedliche Bedingungen testen und die Auswirkungen verschiedener Entscheidungen oder Ereignisse prognostizieren. Simulationen sind ideal für Vorhersagen, Planung und Entscheidungsfindung.
In der Finanzwelt werden sie eingesetzt für:
- Durchführung von Stresstests für Banken und Versicherungen
- Modellierung von Marktrisiken und deren Auswirkungen auf Portfolios
- Simulation von makroökonomischen Szenarien zur Unterstützung strategischer Entscheidungen
- Optimierung von Ressourcenallokation und Liquiditätsmanagement
Heuristics
Heuristics ist ein Ansatz, der Faustregeln, Schätzungen und vereinfachte Modelle verwendet, um schnell zu brauchbaren Lösungen zu kommen, auch wenn diese möglicherweise nicht optimal sind. Heuristische Algorithmen suchen nach „guten genug“ Lösungen, anstatt nach perfekten, aber rechenintensiven Ergebnissen zu streben. Dies macht sie besonders nützlich in Situationen, wo Zeit ein kritischer Faktor ist oder wo die Komplexität des Problems eine exakte Lösung unpraktisch macht.
In der Finanzindustrie finden sie Anwendung bei:
- Schnellen Handelsentscheidungen im Hochfrequenzhandel
- Entwicklung von regelbasierten Anlagestrategien
- Risikobewertung bei der Kreditvergabe
Jede dieser Techniken hat ihre spezifischen Stärken und Einsatzgebiete. Während Generative AI und Non Generative ML beispielsweise in der Kommunikation oder Datenanalyse brillieren, sind Simulationen und heuristische Ansätze oft die bessere Wahl für komplexe Planungs- und Entscheidungsaufgaben. Die Auswahl der richtigen Technik hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab und erfordert eine sorgfältige Abwägung der Anforderungen und Ziele des Projekts.
10 mögliche Anwendungsfälle in der Finanzindustrie
- Vorhersage:
- Technik: Primär Non Generative ML und Simulation
- Anwendungen: Prognose von Aktienkursen, Vorhersage von Kreditausfallrisiken, Markttrend-Analysen
- Planung:
- Technik: Hauptsächlich Simulation
- Anwendungen: Strategische Ressourcenallokation in Banken, Liquiditätsplanung, Risikomanagement-Strategien
- Entscheidung:
- Technik: Simulation und Heuristics
- Anwendungen: Automatisierte Kreditvergabeentscheidungen, Portfoliooptimierung, Handelsstrategien
- Empfehlung:
- Technik: Non Generative ML und Heuristics
- Anwendungen: Personalisierte Anlageempfehlungen, Produktvorschläge für Kunden, Risikoprofilierung
- Klassifizierung:
- Technik: Non Generative ML und Heuristics
- Anwendungen: Einstufung von Transaktionen für Betrugserkennung, Kundensegmentierung, Kreditwürdigkeitsbewertung
- Wahrnehmung:
- Technik: Primär Non Generative ML
- Anwendungen: Erkennung von Unterschriften, Dokumentenverifikation, Gesichtserkennung für Sicherheitszwecke
- Erkennung:
- Technik: Non Generative ML, Simulation und Heuristics
- Anwendungen: Identifizierung von Marktanomalien, Erkennung ungewöhnlicher Handelsmuster, Compliance-Überwachung
- Kommunikation:
- Technik: Generative AI und Non Generative ML
- Anwendungen: KI-gestützte Chatbots für Kundenservice, automatisierte E-Mail-Kommunikation, personalisierte Kundeninteraktionen
- Erkenntnisgewinnung:
- Technik: Primär Generative AI
- Anwendungen: Automatische Erstellung von Finanzberichten, Marktanalysen, Trendforschung, Datenvisualisierung
- Erstellung:
- Technik: Generative AI
- Anwendungen: Generierung personalisierter Kundenschreiben, Erstellung von Marketingtexten, automatisierte Berichterstattung
Erfolgsfaktoren für KI-Projekte
Neben der Auswahl der passenden KI-Technik, müssen einige weitere Faktoren berücksichtigt werden um ein KI-Projekt erfolgreich umzusetzen:
- Klare Ziele und Anforderungen: Zu Beginn muss genau definiert werden, was mit dem KI-System erreicht werden soll und welche Anforderungen es erfüllen muss. Ohne eine präzise Zieldefinition besteht die Gefahr, dass am Bedarf vorbei entwickelt wird.
- Auswahl der passenden KI-Technik: Basierend auf den Projektzielen und Anforderungen muss die KI-Technik ausgewählt werden, die am besten geeignet ist. Dabei müssen Faktoren wie Datenqualität und -menge, Performanz, Erklärbarkeit und Skalierbarkeit berücksichtigt werden.
- Qualität der Trainingsdaten: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Die Trainingsdaten müssen in ausreichender Menge und Qualität vorliegen und die reale Anwendungsdomäne gut abbilden.
- Skalierbarkeit und Integrationsfähigkeit: Ein KI-System muss nahtlos in die IT-Landschaft des Unternehmens integriert werden können und auch mit wachsenden Datenmengen und Nutzerzahlen skalieren. Hierfür ist eine flexible, modulare Architektur entscheidend.
- Mensch-Maschine-Kollaboration: KI sollte den Menschen nicht ersetzen, sondern ihn unterstützen und entlasten. Dafür müssen die Schnittstellen zwischen Mensch und KI sorgfältig gestaltet und die Mitarbeiter entsprechend geschult werden.
- Ethik und Verantwortung: Der Einsatz von KI wirft auch ethische Fragen auf, etwa nach Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit. Diese Aspekte müssen von Anfang an berücksichtigt werden, um Vertrauen und Akzeptanz für die KI-Systeme zu schaffen.
- Regulatorische Compliance: Der EU AI Act kategorisiert KI-Systeme nach Risikoleveln und stellt entsprechende Anforderungen an deren Entwicklung und Einsatz. Die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben ist ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Fazit
Die Auswahl der richtigen KI-Technik ist entscheidend für Projekte, die künstliche Intelligenz einsetzen wollen. Unternehmen sollten sorgfältig evaluieren, welcher Ansatz für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeignet ist.
Dafür ist es wichtig, die Stärken und Schwächen der verschiedenen KI-Techniken zu kennen und die Erfolgskriterien klar zu definieren. Manchmal führt auch erst die Kombination mehrerer Techniken zum gewünschten Ergebnis. Ebenso entscheidend sind eine gute Datengrundlage, eine skalierbare Architektur und die enge Einbindung der Mitarbeiter.
Wenn diese Aspekte berücksichtigt werden, kann KI ihr volles Potenzial entfalten. Die Auswahl der richtigen KI-Technik ist dafür eine unverzichtbare Grundlage.
