AI in Finance: Die Kraft der künstlichen Intelligenz

Die Kraft der künstlichen Intelligenz,  so lautet der Titel der Key Note von Andy Fitze für den Event des Swiss Finance Chapter am 7. Mai in Zürich (Link).

Andy Fitze kennt sich aus, er ist Serial Digital Entrepreneur und global anerkannter Strategieberater für digitale Transformation und AI. Zusammen mit Dalith Steiger gründete er das preisgekrönte Start-up SwissCognitive und die CognitiveValley Foundation. Seit 2014 ist er Präsident des Swiss IT Leadership Forum und seit 2016 Mitglied des Vorstandes von SwissICT.

Andy denkt kontinuierlich über AI Transformation nach, schärft sein wachsames Auge und spricht über seine Erkenntnisse. Davon werden wir uns am 7. Mai ein Bild machen können.

Mit dem Titel Die Kraft der Künstlichen Intelligenz verdeutlicht Andy Fitze die transformative Energie, die AI in unserer Gesellschaft und in Finance im Besonderen entfalten kann. Transformation bedeutet auch immer Abschied von lieb gewonnenem Alten und Unsicherheit über eine unbekannte Zukunft. Chance und Risiko sind nur im Tandem zu haben, wenn es um Erneuerung in eine unsichere Zukunft hinein geht.

Folgende allgemeinen Bereiche stehen im Zentrum der Transformation:

AI kann repetitive Aufgaben automatisieren und somit menschliche Arbeitskraft und Zeit freigeben. Dies kann zu einer Steigerung der Effizienz in zahlreichen Bereichen führen, z. B. in der Produktion, Logistik, Verwaltung und Kundenservice. Andy Fitze nennt AI “die Rettung vor Bullshit-Jobs”.

Diese Entwicklung verändert gleichermassen unser Verständnis von Arbeit und die Aufgaben, die wir als Menschen noch zu tun haben. Chance und Risiko stehen hier Schulter an Schulter. Wer hat in Zukunft noch einen Job? Welche Fähigkeiten garantieren in Zukunft Arbeit? Wie wird der Produktivitätsgewinn in der Gesellschaft verteilt? Je nach persönlicher, gesellschaftlicher und regulatorischer Antwort wird AI auch in Finance zu einer Chance und zu einem Risiko.

AI ermöglicht die Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, die zuvor nicht möglich waren. Beispielsweise kann KI für die personalisierte Medizin, die Entwicklung intelligenter Städte oder die Optimierung von Finanzmärkten eingesetzt werden.

Nehmen wir das Beispiel Optimierung der Finanzmärkte: Early Adopters ergreifen die Chance, indem sie AI-gestützt Bewegungen an den Märkten früher erkennen. Und stellen sich gleichzeitig dem Risiko eines finanziell einschneidenden Investment-Fehlers, wenn die Statistik im AI in Finance Modell oder die zugrundeliegenden Daten die Trends falsch wiedergeben.  

AI kann grosse Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die für Menschen unsichtbar bleiben. So kann AI Finance-Unternehmen dabei unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen, z. B. in Bezug auf Marketing, Risikomanagement oder Ressourcenallokation.

Im Moment tüfteln viele Organisationen, wo Entscheidungen weiterhin von Menschen und wo AI in Finance übernehmen kann. Das Problem gemäss Andy Fitze: Die Personen, die jetzt die Entscheidungen darüber treffen, wer in Zukunft die Entscheidungen treffen soll, kennen sich nicht wirklich mit AI in Finance aus. In einem Interview nennt er sie “Chamäleon-CxOs”: Sie wechseln zwar bei neuen Trends die Farbe, aber das ändere nichts an den eigenen Kompetenzen. Diese CxO seien dafür besser vor Gefahr getarnt. Und vor dem Sturz holen sie tief Luft, um weicher zu fallen.

AI kann menschliche Fähigkeiten ergänzen und erweitern, z. B. in Bereichen wie der Sinneswahrnehmung, der Kognition und der Kreativität. So kann AI Menschen mit Behinderungen helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern, oder Künstlern, Wissenschaftlern und Fondsmanagern neue kreative Möglichkeiten eröffnen.

Wird AI in Finance von den Akteuren der Wirtschaft angenommen? Fitze sieht das Gesamtbild der Schweiz und meint: «Jein». Einerseits sei die Schweiz durchaus ein Ort, an dem technische Fortschritte geschehen. Andererseits lebten wir heute in einem Peak hinsichtlich Sicherheit und Wohlstand, was uns avers für echte, disruptive Veränderung macht. Er vermisst eine neue Visionskraft für AI im allgemeinen.

Schauen wir uns doch noch etwas genauer an, wie sich die vier obigen allgemeinen AI Trends in Finance konkret manifestieren.

• Backoffice-Prozesse: AI in Finance kann repetitive Aufgaben wie Dateneingabe, Kontoauszüge und Transaktionsverarbeitung automatisieren. Dies kann zu Kosteneinsparungen und einer Steigerung der Effizienz führen.
  
• Kundenbetreuung: Chatbots und virtuelle Assistenten können Kundenanfragen rund um die Uhr beantworten und einfache Aufgaben wie Kontostandsabfragen oder Überweisungen erledigen.
• Betrugserkennung: AI-Algorithmen können Muster in Transaktionsdaten erkennen und so Betrugsfälle schneller und effizienter identifizieren.

• Personalisierte Finanzberatung: AI in Finance kann Kunden basierend auf ihren individuellen Bedürfnissen und Risikoprofilen personalisierte Finanzberatungen anbieten.
• Robo-Advisors: Digitale Anlageplattformen nutzen AI, um automatisierte Anlagestrategien zu erstellen und zu verwalten.
• Digitale Währungen: Blockchain-Technologie und AI spielen eine zentrale Rolle in der Entwicklung und Nutzung von digitalen Währungen.

• Risikomanagement: AI in Finance kann Kreditrisiken bewerten und so die Ausfallwahrscheinlichkeit von Krediten reduzieren helfen.
• Investmentanalyse: AI in Finance kann grosse Datenmengen analysieren und so Trends und Muster an den Finanzmärkten erkennen.
• Portfolio-Optimierung: AI in Finance kann Anlegern helfen, ihre Portfolios effizienter zu gestalten und ihre Rendite zu optimieren.

• Kreativität: Durch AI in Finance können Produkt-Entwickler neue Ideen modellieren und in Szenarien simulieren, die vorher unmöglich waren. Ebenso kann AI Produkte für neu erkannte Zielgruppen vorschlagen. AI erkennt bisher unbekannte Muster, der Mensch ordnet das Muster ein und benennt es sinnvoll.
• Zusammenarbeit: Grosse Finanz-Unternehmen stehen vor der Herausforderung, silo-übergreifende Zusammenarbeit zu etablieren, indem die Daten der Abteilungen, Teams, Business Units miteinander in Bezug gesetzt werden. AI in Finance kann helfen, ähnliche Projekte zu erkennen und in Verbindung zu bringen.
• Emotionale Intelligenz: AI in Finance kann Emotionen und Stimmungen in Kundengesprächen, Fachartikeln, Börsenstatements erkennen und so die Kundeninteraktion und Prognose-Sicherheit verbessern.

Der Einsatz von Chatbots ist mittlerweile sehr verbreitet. Die Hälfte der in einer Studie der HSLU im Jahr 2023 befragten Finanzunternehmen setzt diese Technologie bereits ein, 46 Prozent davon im Kundenservice, gefolgt vom Marketing (14 Prozent) und dem internen IT-Helpdesk (11 Prozent). "Finanzunternehmen verfolgen mit solchen Technologien grundsätzlich drei Ziele: bessere Kundenzufriedenheit, Kostensenkung und Effizienzsteigerung", sagt Studienautorin Sophie Hundertmark.

(Link zu unserer Zusammenfassung vom 21.09.2023)

Quelle: Hochschule Luzern: Conversational und Generative AI in Finance

Allerdings zeigt die Studie auch, dass die meisten eingesetzten Bots derzeit regelbasiert arbeiten, d.h. nur Antworten auf vordefinierte Fragen geben. Generative Chatbots, die ihren Dialog an die Adhoc-Fragen eines Menschen anpassen können, gehören gemäss der Studie aber mit 71% Zustimmung zu den zukünftigen Anwendungen.

81% der Antwortenden sehen die automatische Beantwortung von E-Mail-Anfragen durch generative AI wie ChatGPT auf Platz eins der zukünftigen Verwendung von AI in Finance. 72% nennen Datenschutzbedenken als grösstes Hindernis für generative AI in Finance.

80% beschäftigen sich mit dem Thema, 42% diskutieren, 12% pilotieren, 6% haben produktive Anwendungen im Einsatz - so die Kurzzusammenfassung der Studie von EY. Hier gibt es viel Raum für Veränderungen in den nächsten Jahren. AI in Finance wird die Branche genauso durchdringen, wie es IT seit den 1990er Jahren tut. Werden Banken in Zukunft Tausende von AI Mitarbeitenden beschäftigen?

Vielleicht ist es auch umgekehrt und jede Person, die in einer Finanzunternehmung arbeitet, wird sich in AI auskennen müssen. Prompting z.B., also das kunstvolle Fragestellen an eine generative AI, wird zur Kernkompetenz im Backoffice und in der Compliance.

Wir sind gespannt, wie sich die Zahlen bezüglich Beschäftigung mit dem Thema in einem, zwei oder fünf Jahren verändern werden.

Unser Tipp: In fünf Jahren werden über 90% angeben, dass sie produktive Anwendungen im Einsatz haben. Unsere Branche sollte sich intensiv mit dem Thema beschäftigen.