DIGITALISIERUNG
DIGITALISIERUNG spezifische Problemstellungen, Herausforderungen, Risiken etc. systematisch erhoben und jeweils intensiv mit dem Modell verprobt. Die daraus resultierenden Erkenntnisse flossen in die Weiterentwicklung und Verfeinerung des Modells ein. FAZIT UND AUSBLICK Die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Finanzdienstleistung sind vielfältig – sowohl in ihrer Anzahl als auch in ihrer Ausprägung. Sie reichen von der Kundenschnittstelle bis in das Backoffice, von der Übernahme von Routinetätigkeiten bis hin zur Generierung von (neuen) Geschäftspotenzialen. Wichtig ist dabei stets eine klare Fokussierung innerhalb eines Geschäftsprozesses (Scoping des KI-Projekts), der mittels KI optimiert werden soll. Je konkreter das Einsatzszenario von KI beschrieben und damit die Erwartungshaltung aller Projektbeteiligten gesteuert werden kann, desto erfolgsträchtiger können KI-Projekte durchgeführt werden. Sie sollten vorzugsweise mit agilen Entwicklungsverfahren umgesetzt werden und nicht zu groß dimensioniert sein. Meist können sie nicht bereits vom Start bis zum Ende durchgeplant werden. Die intensive Diskussion im Konsortium hat gezeigt, dass eine Konzentration zunächst auf eine oder wenige Anwendungsklassen ratsam ist, um dann das KI-Projekt schrittweise und modular zu erweitern. Künstliche Intelligenz wird in den nächsten Jahren zu einem dominierenden Gestaltungselement für Finanzdienstleister. In zehn Jahren wird es kaum einen Prozess geben, der nicht durch KI verbessert oder sogar radikal verändert worden sein wird. Autor Prof. Dr. Hans-Gert Penzel ist Honorarprofessor für Wirtschaftsinformatik an der Universität Regensburg sowie Geschäftsführer und Mitgründer von ibi research an der Universität Regenburg GmbH. Zuvor war er Generaldirektor in der Europäischen Zentralbank sowie in mehreren C-Positionen in der HypoVereinsbank tätig. 1 Marvin Minsky (1954): Theory of Neural-Analog Reinforcement Systems and Its Application to the Brain Model Problem. Thesis, Princeton University, 1954. 2 Turing, Alan M. (1950): Computing Machinery and Intelligence. In: Mind 59 (236), 1950, S. 433-460. 3 McKinsey Global Institute (2018): Notes from the AI Frontier. Insights From Hundreds of Use Cases, Discussion Paper, 2018. 4 ibi research (2018): Whitepaper: Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistung – ausgewählte Ergebnisse eines Konsortialprojekts von der Analyse der Einsatzszenarien bis zur Entwicklung eines Frameworks für den KI-Einsatz, www.ibi.de/KI-Whitepaper, Regensburg, 2018. 5 Zacherl, Valentin (2018): Strukturierte Darstellung von Einsatzfeldern der Künstlichen Intelligenz in der Finanzdienstleistung – Status quo und Ausblick. Masterarbeit, Universität Regensburg, 2018, S. 48 ff. 6 Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (2018): Big Data trifft auf künstliche Intelligenz. Herausforderungen und Implikationen für die Aufsicht und Regulierung von Finanzdienstleistungen. Berlin, 2018. 7 Bank-Verlag GmbH, Datev eG, Deutsche Leasing AG, Fidelity Information Services GmbH, Fiducia & GAD IT AG, Kreissparkasse Köln, PPI AG, SIZ GmbH, Targobank AG & Co. KGaA, van den Berg AG, Volksbank in der Ortenau eG. Der Autor dankt Prof. Dr. Dieter Bartmann, Stefan Mesch, Dr. Anja Peters und Stephan Weber (alle ibi research) für ihre Mithilfe bei der Erstellung dieses Beitrags. 50 09 // 2018
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