Banken machen erste Gehversuche mit Künstlicher Intelligenz und planen in den kommenden Jahren den Ausbau der Technologie. Sie versprechen sich u.a. Kosteneinsparungen und eine Unterstützung bei menschlichen Entscheidungen. Welche Voraussetzungen gegeben sein müssen, damit der KI-Einsatz auch erfolgreich wird, beschreibt René Dufrene im Blog „The Financial Brand“.
Wesentlicher Treiber für die Verwendung von KI-Verfahren in Banken ist die Automatisierung insbesondere von einfachen Prozessen und damit verbundene Effizienzsteigerungen sowie die Beschleunigung von Bearbeitungsschritten. Voice- und Chat-Bots können am Frontend den Erstkontakt mit dem Kunden aufnehmen und einfache Geschäftsvorfälle direkt end-to-end bearbeiten.
KI hilft aber auch menschlichen Sachbearbeitern im Backoffice und kann die Entscheidungsfindung verbessern, z.B. bei der Risikobewertung im Rahmen der Kreditvergabe an einen Kunden oder bei der Bearbeitung regulatorischer Tätigkeiten.
„A cloud infrastructure is recommended to handle the large computing power that is needed with AI.”
Der Autor weist darauf hin, dass bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit der Einsatz von KI auch reibungslos klappt. So haben viele Banken bisher noch keine ausreichende Infrastruktur aufgebaut, um große Mengen an Daten zu speichern und schnell transferieren zu können. Das ist allerdings eine Grundvoraussetzung für die Verwendung von KI-Verfahren, die Big-Data-Fähigkeit z.B. für das Anlernen von neuronalen Netzen benötigen.
Weiterhin wird die Verlagerung von Anwendungen in die Cloud empfohlen, um Skalierbarkeit hinsichtlich der Rechenpower zu gewährleisten, da die On-Premise-Server der meisten Banken nicht ausreichend Leistung bereitstellen können.
Ein weiterer limitierender Faktor ist das Know-how der Mitarbeiter, die bislang kaum Erfahrung haben, mit KI-Unterstützung zu arbeiten. Die Sachbearbeiter müssen lernen, dass die KI ihnen Routinetätigkeiten abnehmen und sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen kann. Positiv ist zu sehen, dass laut Umfragen offenbar eine überwiegende Mehrheit der Bankmitarbeiter dem bereits aufgeschlossen gegenübersteht.
Darüber hinaus ist die Sicherstellung von Data Privacy und Security insbesondere für Banken eine besondere Herausforderung, weil sie besondere regulatorische Vorgaben beachten müssen.
In einem Punkt liegt der Autor aus meiner Sicht allerdings falsch: Dass der KI emotionale Intelligenz fehlt und es daher wichtig ist, dass regelmäßig ein Sachbearbeiter mit dem Kunden spricht, um dessen Bedürfnisse abzuholen.
KI kann hinsichtlich Empathie sicher noch keinen Sachbearbeiter ersetzen, aber KI-Lösungen können z.B. anhand der Analyse der Stimme durchaus Emotionen beim Kunden erkennen und dem menschlichen Berater so wichtige Hinweise geben, um Kündigungen zu vermeiden oder Anlageentscheidungen herbeizuführen. Trotzdem ist es natürlich richtig, dass insbesondere für komplexere Beratungen der Sachbearbeiter weiterhin nicht ersetzbar ist.
Der Autor hat auch eine wichtige Voraussetzung für KI nicht erwähnt: Um KI-Lösungen „anlernen“ zu können, werden große Mengen an Referenzdaten benötigt. Neben der oben genannten technischen Herausforderung der Datenspeicherung und des Datentransfers ist aber eher die Datengewinnung ein Problem. Denn viele Banken speichern und verwerten die im Rahmen von Kundenkontakten gewonnene Daten – auch wenn es die Compliance zulässt – nicht systematisch. Zudem reichern Banken ihren Datenbestand durch weitere Datenquellen wie z.B. Informationen von IoT-Geschäftsmodellen unzureichend an.
Bis die Künstliche Intelligenz in Bankprozessen etabliert hat, wird also noch ein bisschen Zeit vergehen.
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