Wie KI das Bank- und Finanzwesen verändert

In dem Finanzkrisen-Drama „ The Big Short “ von 2015 starrt der schrullige Wall-Street-Wise Michael Burry – gespielt von Christian Bale – konzentriert auf eine Tabellenkalkulation und knirscht Zahlen in seinem Kopf.

Seine endgültige Verwirklichung? Ein großer Teil der US-Subprime-Wohnungsbaudarlehen läuft Gefahr, zahlungsunfähig zu werden. Und Spoiler-Alarm hier: Burry kassiert am Ende – ganz schön viel – indem er gegen den Immobilienmarkt wettet und mehr als 1 Milliarde Dollar des Geldes seiner Investoren in Credit Default Swaps steckt, bevor die amerikanische Immobilienblase Ende der 2000er Jahre platzte.

Ein Jahrzehnt später ist es unwahrscheinlicher, dass ein Typ wie Burry derjenige ist, der einen großen Finanztrend oder eine Investitionsmöglichkeit unter dem Radar bemerkt.

Stattdessen ist dies zunehmend die Aufgabe der künstlichen Intelligenz.

Experten sagen, dass die gesamte Bank- und Finanzdienstleistungsbranche – vom Handel über Vermögensanlagen bis hin zur Betrugsprävention – in den kommenden Jahren durch maschinelles Lernen radikal verändert werden wird, seien es Chatbots, die Finanzfragen bearbeiten, oder Algorithmen, die Kreditkartenbetrug aufdecken.

„Finanzinstitute auf der ganzen Welt investieren in großem Umfang in KI, während Regierungen und Aufsichtsbehörden versuchen, sich mit den erheblichen Unsicherheiten und der wachsenden öffentlichen Besorgnis auseinanderzusetzen, da KI zu einem zentralen Bestandteil des Gefüges von Institutionen und Märkten wird“, heißt es in einem kürzlich erschienenen Bericht von The Weltwirtschaftsforum (WEF).

KI wird das Kundenerlebnis verändern

Bankangestellte werden in unserem Leben vielleicht nicht durch humanoide Roboter ersetzt, aber die Erfahrung für Kunden im Finanzdienstleistungssektor wird sich auf subtilere Weise verändern.

KI verändert bereits die Vermögensverwaltung durch mobile Banking-Angebote und Robo-Berater wie die der in Toronto ansässigen Firma Wealthsimple, schreibt Joel Schlesinger in The Globe and Mail.

„Das Unternehmen wurde 2014 vom Tech-Wunderkind Michael Katchen gegründet, einem Millennial, der sein Vermögen im Silicon Valley gemacht hat“, fügt er hinzu. „Seitdem hat es mehr als 30.000 Investoren mit einem verwalteten Vermögen von 1 Milliarde US-Dollar überzeugt.“

Und es gibt eine wachsende Zahl immer beliebterer Apps, die jetzt ähnlich personalisierte Finanzberatung anbieten, die von KI unterstützt wird.

„Diese intelligenten Systeme verfolgen Einkommen, wesentliche wiederkehrende Ausgaben und Ausgabegewohnheiten und erstellen einen optimierten Plan und Finanztipps“, so Arthur Bachinskiy, COO des in Delaware ansässigen Unternehmens für Unternehmenslösungen Django Stars.

Die große Umstellung für Kunden? All dies ist jetzt nur einen Klick entfernt, ohne dass ein persönlicher persönlicher Berater erforderlich ist.

„KI kann ein radikal neu gestaltetes Kundenerlebnis bieten, indem sie es den Kunden ermöglicht, ihre Finanzen selbst zu verwalten, und in Momenten der Not als vertrauenswürdiger Berater fungiert“, so das WEF.

Der Entscheidungsprozess wird überarbeitet

Ob beim Navigieren durch potenzielle Risiken oder beim Bewerten von Kreditratings, KI bietet eine neue Möglichkeit, finanzielle Entscheidungen zu rationalisieren.

„Es ist schwierig, die Auswirkungen von KI auf Finanzdienstleistungen zu überschätzen, wenn es um das Risikomanagement geht“ , schreibt Bachinskiy.

Das liegt daran, dass die große Verarbeitungsleistung des Cognitive Computing es ermöglicht, riesige Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten, fügt er hinzu – schnelle Erkennung von Frühwarnzeichen und Revolutionierung einer Aufgabe, für die Menschen viel länger brauchen würden.

Digitale Banken nutzen auch maschinelles Lernen, um die Kreditwürdigkeit zu bewerten, fährt Bachinskiy fort. Der Prozess ist schneller, genauer, kostengünstiger und dennoch möglicherweise komplexer und umfassender als herkömmliche Kreditbewertungssysteme.

„Objektivität ist ein weiterer Vorteil des KI-gestützten Mechanismus“, fügt er hinzu. „Im Gegensatz zu einem Menschen ist eine Maschine wahrscheinlich nicht voreingenommen.“

Eine klügere Entscheidungsfindung wird auch in Form der Nutzung fortschrittlicher Datenwissenschaft zur Optimierung der Geschäftsergebnisse – wie zum Beispiel der Erzielung niedrigerer Ausfallraten – und des Gewinnens von Erkenntnissen über Geschäftsbereiche hinweg erfolgen, um eine bessere Kapitalallokation zu erreichen, stellt das WEF fest.

KI wird die Bemühungen zur Betrugsprävention verbessern

In einem aktuellen Bericht schätzt das Sicherheitsunternehmen McAfee, dass Cyberkriminalität die Weltwirtschaft rund 600 Milliarden US-Dollar oder 0,8 Prozent des globalen Bruttoinlandsprodukts kostet.

Aber im Moment werden die Bemühungen zur Betrugsprävention laut WEF ineffizient und ineffektiv durchgeführt – etwas, das sich glücklicherweise ändern wird, da KI im Bereich der Finanzdienstleistungen immer häufiger vorkommt.

„Seit einigen Jahren ist künstliche Intelligenz sehr erfolgreich im Kampf gegen Finanzbetrug – und die Zukunft sieht jedes Jahr besser aus, da maschinelles Lernen die Kriminellen einholt“ , schreibt Bachinskiy.

Es ist besonders gut bei der Verhinderung von Kreditkartenbetrug, fügt er hinzu, der dank der wachsenden Popularität des Online-Shoppings zunimmt. „ Betrugserkennungssysteme analysieren das Verhalten, den Standort und die Kaufgewohnheiten der Kunden und lösen einen Sicherheitsmechanismus aus, wenn etwas nicht in Ordnung zu sein scheint und dem etablierten Ausgabeverhalten widerspricht.“

In traditionellen Systemen sind Fehlalarme zu häufig, da die Frameworks alles außerhalb eines bestimmten Satzes von Parametern kennzeichnen, bemerkt Vian Chinner von Forbes.

„Wenn Sie beispielsweise eine Auslandsreise planen und anfangen, Flugtickets und Unterkünfte zu kaufen, kann dies eine Betrugswarnung auslösen“, fährt er fort.

Aber ein intelligenteres System könnte Ihre vollständigen Kundendaten verwenden, um ein breiteres Bild zu zeichnen und Sie mit anderen ähnlichen Benutzern zu vergleichen – wie zum Beispiel Urlaubsreisenden – bevor ein Betrugs-Flag auf Ihrem Konto gesetzt wird, erklärt Chinner.

Es wird den Handel verändern

Was ist ein passenderer Einsatz von KI, als Zahlen für ein optimales Ergebnis zu knacken?

„Datengesteuerte Investitionen sind in den letzten fünf Jahren stetig gestiegen und erreichten 2018 eine Billion Dollar“ , schreibt Bachinskiy. „Diese Art des Handels hat sich an den Aktienmärkten der Welt schnell ausgebreitet, und das aus gutem Grund: Künstliche Intelligenz bietet mehrere bedeutende Vorteile.“

Vorteile wie eine erhöhte Genauigkeit, sagt er, dank der schnellen algorithmusbasierten Analyse riesiger Datenbestände aus der Vergangenheit – was zu einer schnelleren Verarbeitung, schnelleren Entscheidungen und damit zu schnelleren Transaktionen führt.

Das taiwanesische KI-Trading-Startup HiHedge drückt es so aus: Ihre Software kann Handelsmuster erkennen, die für Menschen nicht erkennbar sind, einschließlich Preis und Volumen von Börsen auf der ganzen Welt, globale Nachrichten in mehreren Sprachen, makroökonomische Daten und Buchhaltungsdaten von Unternehmen und mehr.

„Maschinelles Lernen, insbesondere Deep Reinforcement Learning, entfaltet das Potenzial von Computern, unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen“, sagt der CEO und Gründer des Unternehmens, Chiachi Ku. „Das verspricht die Zukunft.“

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