Banking Trends 2018: Quo vadis künstliche Intelligenz?
Vor kurzem haben wir eine Übersicht der Banking Trends des Jahres 2018 geliefert. Heute wollen wir ein wenig tiefer in die Materie eintauchen. Starten wir mit einem DER Trends unserer Zeit: künstliche Intelligenz (KI / AI).
Das Themenfeld der künstlichen Intelligenz macht uns vor allem eines klar: die Bedeutung des Hype Cycles. Mit der immer breiteren Verwendung der Begriffe „KI“ und/oder „AI“ steigen parallel auch die Erwartungen an diese Technologie. Darüber hinaus offenbart sich dabei die Spannweite zwischen den unterschiedlichen Entwicklungsstufen. Die Rede ist hier von „schwachen“ und „starken“ künstlichen Intelligenzen.
Die sogenannten „schwachen AI“-Lösungen, deren Anwendungsbreite eng umrissen ist, sind bereits seit längerem in unserem Alltag angekommen. In der Finanzbranche zeigt sich dies neben der Nutzung von einfachen Expertensystemen, etwa im Bereich der Kundenberatung oder der Kreditentscheidung im Konsumentenkreditgeschäft, besonders deutlich im Rahmen des Robo-Advisory-Geschäfts, also der auf AI-Lösungen basierenden Anlageberatung und –verwaltung. Entsprechende Lösungen sind bereits vielfach implementiert und für Endkunden verfügbar. Dies führt nicht zuletzt dazu, dass auch Aufsichtsbehörden den Lösungen zusehends Aufmerksamkeit schenken. Bereits im letzten Jahr hat die ESMA (European Securities and Markets Authority) im Rahmen ihres „Consultation Paper on draft guidelines on certain aspects of the suitability requirements under the Markets in Financial Instruments Directive (MiFID II)“ Vorschläge zur Konkretisierung der Anforderungen an Anbieter und Lösungen vorgelegt.; die Finalisierung der Anforderungen an Robo Advisor-Lösungen wird für das erste Halbjahr 2018 erwartet. Letztendlich wird dies deren Verbreitung weiter fördern.
Hinzu kommt der vermehrte Einsatz von Robo-Advice-Plattformen in weitere Produktbereiche neben dem Anlagegeschäft; denkbar ist hier etwa die Zusammenstellung komplexerer Darlehensgeschäfte oder der Aufbau umfassender Finanzlösungen für Privatkunden und kleinere Unternehmenskunden.
Public Clouds bleiben die Ausnahme
Aus technologischer Sicht wird eine weitere Verbreitung von Robo Advisory einen zunehmenden Einsatz von Private- und Hybrid-Cloud-Lösungen zur Realisierung der Anforderungen an Auswertbarkeit, Performanz und Flexibilität gepaart mit Sicherheit mit sich bringen. Der Einsatz von Hybrid-Cloud-Lösungen erfordert vor Implementierung zwangsläufig jedoch noch die konsequente Trennung von Daten und Teilprozessen in schutzkritische und nicht-schutzkritische Teile. Aufgrund unterschiedlicher Sichtweisen auf den Bereich Datenschutz und Privacy wird die Nutzung von – echten – Public Clouds in der Finanzbranche bis auf weiteres wohl eher die Ausnahme bleiben und ist nur denkbar, wenn es sich um nicht-kundenspezifische Informationen handelt. Auch der Standort des Hostings ist in diesem Zusammenhang nach wie vor ein Thema.
„Schwache AI“-Lösungen werden auf kurze Sicht ebenfalls immer stärker an der Kundenschnittstelle und zur Prozessautomatisierung in Banken ankommen.
Im Bereich Customer Experience bietet sich dem Kunden so eine individuellere Interaktion (auch in Verbindung mit Elementen von Enhanced / Virtual Reality), etwa durch die Bereitstellung von Chatbots und virtuellen Assistenten, stärker kundenindividuellen Angeboten auf der Basis von Auswertungen von Verhaltensparametern und Kundenprofilen sowie durch schlankere, einfachere Prozesse, die dem Kunden ein alltagsbegleitendes und deutlich stärker kontextbezogenes Banking bieten können. Diese Themen werden im Jahr 2018 noch stärker in den Fokus rücken.
Auf Bankseite ist vor allem der Effizienzsteigerungseffekt durch die Automatisierung sich wiederholender Prozesse relevant. Sind Prozesse einerseits stark vorstrukturierbar, beinhalten jedoch ein hohes Mass an manuellem Aufwand, können sich bei Nutzung selbstlernender Expertensysteme interessante Kostenhebel, bei gleichzeitigen positiven Qualitätseffekten eröffnen. In einem Umfeld, welches von nach wie vor hohem Kostendruck geprägt ist, werden diese Aspekte zu einer immer rascheren Verbreitung der Technologie führen, insbesondere da die Aufsichtsorgane nunmehr deren Bedeutung erkannt haben und stufenweise mehr Rechtssicherheit schaffen.
Neben dem Einsatz in Bereichen wie der Transaktionsabwicklung bei Standardprozessen wie Kontoeröffnungen oder Buchungen kann der Einsatz bei Anwendungen im Bereich Know Your Customer (KYC), der Fraud Prevention, dem Anti Money Laundering (AML) und der Verhinderung von Terrorfinanzierung auf der Basis der Erstellung und Auswertung von Kundenprofilen und Interaktionsmustern weitere vielversprechende Anwendungsbereiche darstellen. Lernfähige Anwendungen analysieren die Vorgehensweise bzw. das Verhalten menschlicher Benutzer und machen im Rahmen von Regelwerken Optimierungsvorschläge bzw. können nach Freigabe entsprechende Arbeitsschritte ausführen.
Was bringt die Zukunft?
Im Gegensatz hierzu stehen „starke AI“-Anwendungen, das heißt Anwendungen für einen deutlich breiteren Anwendungsbereich mit deutlich größeren Möglichkeiten der autonomen Weiterentwicklung. In diesen Anwendungsbereich fällt beispielsweise ein echtes „Cognitive Banking“ – selbstlernende, alle Umweltfaktoren berücksichtigende und humansprachliche Plattformen, die in Echtzeit optimale (Angebots- bzw. Produkt-)Szenarien für Kunden und Banken entwickeln. Während auch hier bereits Vorstufen existieren, ist die Marktreife von fortgeschrittenen Plattformen aber eher noch Zukunftsmusik.
