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KINOTE 02.2019

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Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.

40 02 | 2019

40 02 | 2019 Watson-Software des US-amerikanischen IT- Unternehmens IBM für den Einsatz von Chatbots. Kleiner Exkurs: Vor einigen Jahren schlug der Computer Watson beim US-Gameshow-Klassiker Jeopardy zwei menschliche Champions. Der Rechner gewann das Spiel mit einem Endstand von mehr als 77.000 US-$ gegenüber 24.000 bzw. 21.600 US-$ seiner menschlichen Mitbewerber. Anfang 2017 ersetzte eine japanische Versicherung mehr als 30 Angestellte durch Watson. Die KI soll Namen und Daten der Versicherten prüfen sowie Dokumente einscannen, um mögliche Auszahlungen zu berechnen. Hilfe bei knifflige Kundenanfragen In der Targobank hilft die Software dabei, Kundenanfragen zu beantworten, erklärt Zirek. Verbraucher kommen nicht selten mit komplexen Anliegen in die Filialen. Mit bestimmten Fragestellungen werden die Mitarbeiter jedoch allenfalls ein oder zwei Mal im Jahr konfrontiert. Vor dem Einsatz von IBM-Watson mussten die Berater der Targobank die Fachexperten im Service-Center in Duisburg zurate ziehen, wenn sie eine Anfrage nicht ad hoc beantwortet konnten. Kunden mussten daher manchmal bis zu 15 Minuten warten, bis sie eine präzise Auskunft bekamen. Dieses zeitraubende Procedere ist Schnee von gestern: „Jetzt kann der Bankberater dem Chatbot die Frage stellen und bekommt in Echtzeit die passgenaue Antwort“, betont Zirek. Watson ist auch dann in der Lage, die richtige Antwort zu geben, wenn die Ausgangsfragen unterschiedlich formuliert sind oder Rechtschreibfehler darin vorkommen. Vorrausetzung dafür ist die richtige Programmierung im Vorfeld. Enorm viel Fleiß- und Denkarbeit Ein Beispiel: Die KI nimmt 30 verschieden formulierte Fragen in ihren Datenspeicher auf. Das Thema ist stets das Gleiche, es variieren nur Satzstellung, Wortwahl oder Satzzeichen. Die KI lernt nun, dass die unterschiedlich gestellten Fragen immer zu genau einer Antwort führen. Für die Entwickler bedeutet das enorm viel Fleiß- und Denkarbeit: Wie lautet die richtige Antwort, und welche Fragevariationen gibt es? Basis für die Programmierung ist das komplexe Wissen der Fachexperten. Der Chatbot arbeitet fehlerfrei, sobald er die Zusammenhänge verstanden hat. Schwierig wird es für ihn erst dann, wenn eine Sondersituation eintritt. Das ist etwa der Fall, wenn in einer Frage die Parameter zu sehr vom programmierten Standardmodell abweichen und die Komplexität somit zu hoch wird. Der Kunde könnte etwa aus Indien stammen und nicht aus Deutschland und den indischen statt den deutschen Produktnamen nennen. Aber selbst dann ist der Bot nicht ganz aufgeschmissen. „Er hat noch immer so viel Intelligenz zu sagen: ‚Die Ant ­ wort, die jetzt kommt, passt nicht‘“, so Zirek. Auch bei zu vielen Rechtschreibfehlern könne er sagen, dass er überfragt ist. Angst vor Jobverlusten Die dargelegten Beispiele für technische Innovationen werfen die Frage auf, welche Relevanz die menschliche Arbeitskraft im Zuge der Digitalisierung überhaupt noch hat. Viele Arbeitnehmer befürchten, dass Roboter ihre Jobs gefährden könnten. Eine Studie der Organisation für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) kommt zu dem Schluss, dass diese Angst nicht unbegründet ist: Demnach werden rund die Hälfte aller Arbeitsplätze in den 32 Ländern, die an der Befragung teilgenommen haben, durch Maschinen ganz oder teilweise bedroht. Noch schlechter sieht es in der Finanzbranche aus: Mehrere Untersuchungen der Management- und Technologieberatung Sopra Steria Consulting zeigen, dass die Angst vor einem Netto-Jobabbau bei Banken deutlich stärker ausgeprägt ist als in anderen Branchen. Demnach schätzen 67 Prozent der Entscheider in Finanzdienstleistungsunternehmen, dass durch die Digitalisierung die Zahl der Arbeitsplätze im eigenen Unternehmen langfristig sinken wird. Zumindest bei der Targobank ist von diesen Befürchtungen nichts zu spüren. Die Bank stellt weiter Mitarbeiter ein, und die Technik unterstützt das Wachstum. Im Prinzip arbeitet in dem Institut so gut wie jeder Bankberater mit den neuen zur Verfügung stehenden Technologien. „Jeder, der mit Whatsapp zurechtkommt, kann auch den Chatbot bedienen“, so Zirek.

02 | 2019 41 Wie kann ich helfen? Bot ... Bot Bot Kooperation in den KI-Teams Das Kreditinstitut legt großen Wert darauf, keine künstliche Trennlinie zwischen den Bankberatern auf der einen Seite und den Projektmanagern und Programmierern auf der anderen Seite zu ziehen. Im Gegenteil: In den KI-Teams arbeiten IT-Experten, Bankfachleute und Analysten aus dem Haus Hand in Hand. Das macht Sinn. Denn die Bankfachleute verfügen über das Wissen, das zur Programmierung der Software- Anwendungen notwendig ist. Die Entwickler erklären die Anwendungen und zeigen, was technisch machbar ist. Jeder soll von jedem lernen, sich in die Arbeitsabläufe des anderen hineindenken, was eine wesentliche Vorrausetzung für eine am Ende ausgereifte KI-Anwendung ist. ... Um schnell voranzukommen nutzt die Targobank agile Methoden. Dabei werden große Projekte in überschaubare Aufgaben aufgeteilt, und bevor etwas Neues begonnen wird, muss zuvor eine Aufgabe abgeschlossen sein. Auch bei der Bank Creditplus will man nicht auf KI verzichten. Das Geldhaus setzt sie im Bereich des Kreditrisikomanagements ein. Bei der Berechnung eines Kreditrisikos geraten klassische mathematische Methoden oft an ihre Grenzen. Zum einen können damit nur überschaubare Datenmengen verarbeitet werden. Zum anderen bleiben wesentliche Zusammenhänge zuweilen unerkannt. Mithilfe von KI-Algorithmen ist es jedoch möglich, sehr große Datenmengen zu untersuchen und deutlich mehr Zusammenhänge zwischen den einzelnen Informationen über Kunden zu erkennen. Die Banken können auf diese Weise etwa herausfinden, welche Bedingungen zu ungewöhnlich hohen Kreditausfällen führen. Hierbei geht es darum, auch weniger hervorstechende Risikofaktoren zu erkennen, etwa ob und wie stark das häufige Auftreten einer bestimmten Krankheit mit hohen Kreditausfällen in bestimmten Berufen korreliert. Wohnort fließt in Bewertung ein Damit eine KI im Rahmen der Kreditrisikoermittlung Ergebnisse liefern kann, benötigt sie Daten: „Wir wenden uns an Auskunftsstellen wie die Schufa, um zu erfahren, ob der Kunde verschuldet ist“, erklärt Milko Hascher, Generalbevollmächtigter und Head of Operations and Insurance bei der Creditplus

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