FONDS professionell Deutschland, Ausgabe 3/2023

siert werden. „Prozesse, bei denen ein Team die Daten analysieren und bewerten muss- te, können nun von KI-Anwendungen übernommen werden“, sagt Schmid. Denn KI kann etwa nicht mehr nur Kreditrisiken bewerten, sondern dank der generativen Komponente auch Bestätigungs- oder Ablehnungsschreiben verfassen. Dinosaurier ablösen Gerade im Dialog mit den Kunden spielt KI ihr Können aus. Denn sie kann wie am Fließband mit unstrukturierten Daten umgehen, die sich aus formlosen Anfragen oder Mitteilungen ergeben. „Ban- ken führen ihre Konditionen oft noch in Form einer Tabelle, über FAQs oder in komplexen und unübersichtlichen Doku- menten auf“, nennt Lukas Wolf von der Unternehmensberatung KPMG ein Bei- spiel. „Diese Formate zählen heute schon zu den Dinosauriern.“ KI beantwortet da- gegen Fragen nach Konto-, Karten- oder Kreditkonditionen oder liest Umzugsbe- nachrichtigungen aus und bearbeitet sie. „Kunden werden von Chatbots so gut betreut, dass sie den Unterschied nicht erkennen können, ob hier Mensch oder Maschine agiert“, meint Dominik Nittner von Arthur D. Little. „Auch das Onboar- ding lässt sich durch KI einfa- cher gestalten.“ Die künstliche Intelligenz kann etwa Formula- re vorab ausfüllen, Angaben er- gänzen oder Fehler korrigieren. Zudem lässt sich die Servicezeit ausweiten. „Der Einsatz von KI ermöglicht etwa Zahlungsbe- willigungen rund um die Uhr“, sagt LPA-Fachmann Schmid. „Banken kommen damit ih- rem Ziel näher, 24 Stunden am Tag und sieben Tage die Wo- che für die Kunden da zu sein. Und das sollten sie auch.“ Neben Chatbots identi ziert Schmid bei der Übertragung von Sprache in Text, etwa beim Erstellen von Protokollen von persönlichen Beratungsterminen, ein Einsatzfeld. „Ein anderer Anwendungsfall ist die Sammlung des internen Wissens eines Instituts in einem KI-Tool“, so der Experte. Solche Sammlungen können etwa bei der Com- pliance helfen. Die KI assistiert dann bei der Interpretation von Regeln. Gut geeignet sind die Denkmaschinen auch für das Aufspüren verdächtiger Trans- aktionen. „So funktioniert die Betrugs- und Geldwäscheerkennung deutlich besser, wenn sie anhand echter Fälle trainiert und nicht mittels Stichproben ermittelt wurde“, berichtet KPMG-Experte Wolf. „Mithilfe von KI lassen sich falsch positive oder falsch negative Fälle einkreisen“, ergänzt LPA-Mann Schmid. „Dies ermöglicht in Bereichen wie der Geldwäscheerkennung oder der Risikoanalyse bei Krediten deut- lich bessere und genauere Ergebnisse.“ Ein anderes Beispiel ist der Einsatz in der Marktforschung. „Szenarioanalysen oder Praxistests lassen sich über die KI erstellen“, sagt Wolf. „Somit lassen sich Kundenbefra- gungen gezielter ausgestalten und müssen nicht mehr so umfangreich ausfallen.“ Bankgeheimnis wahren Der KI-Einsatz birgt aber auch Hinder- nisse. „Der Umgang mit unstrukturierten Daten ist viel einfacher geworden“, sagt Forst von Arthur D. Little. „Doch aktuell arbeiten Institute immer noch mit Daten der Vergangenheit. Wenn es darum geht, neue Aussagen zu nden, kann KI helfen – aber nur auf Basis der Daten der Vergan- genheit.“ Grund dafür ist der erhebliche Aufwand, um die Denkroboter zu schulen und auf dem aktuellen Stand zu halten. Für das Training von generati- ver KI ist eine enorme Rechen- leistung notwendig. Das Erler- nen dauert Monate. Eine zweite Hürde liegt im Datenschutz. „Fi- nanzdienstleister dürfen sensible In- formationen nicht einfach an ChatGPT geben,“ sagt Benedikt Höck von KPMG. „Die Sicher- heit der Daten muss gewähr- leistet sein.“ Die Eingaben wer- den aber außerhalb des Insti- tuts verarbeitet. „Einige Banken haben die Nutzung von ChatGPT daher untersagt“, be- richtet LPA-Experte Schmid. Hier lohnt sich KI Branchen, deren Produktivität durch KI-Einsatz steigt McKinsey schätzt für alle 21 untersuchten Wirtschaftszweige den jährlichen Produktivitätszuwachs auf 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar. Quelle:McKinsey Elektrotechnik Verarbeitendes Gewerbe Medien & Unterhaltung Versicherungen Gesundheit Telekommunikation Bildung Pharma &med. Produkte Banken High-Tech Maximale Steigerung der Produktivität in %* 9,3 % 4,7 % 4,5 % 4,0 % 3,7 % 3,2 % 2,8 % 2,6 % 2,4 % 2,3 % *gemessen am Branchenumsatz Benedikt Höck, KPMG: „Finanzdienstleister dürfen sensible Informationen nicht einfach an ChatGPT geben. Die Sicherheit muss gewährleistet sein.“ BANK & FONDS ChatGPT 418 fondsprofessionell.de 3/2023 FOTO: © KPMG