In den 1980er Jahren gründete der Mathematiker Jim Simons Renaissance Technologies, einen Hedgefonds, der statistische Mustererkennung – eine Form der künstlichen Intelligenz – verwendet, um Investitionsrenditen vorherzusagen. Der Medaillonfonds des Unternehmens ist bekannt für einen fast 40%igen durchschnittlichen Jahresnettoertrag bis 2018. Der Einsatz von KI im Finanzdienstleistungssektor ist also nicht neu, wie der Direktor für generative KI-Wissenschaft bei Amazon Web Services (AWS), Dr. Sherry Marcus, betonte. Tatsächlich nutzen Versicherungsunternehmen seit einem Jahrzehnt maschinelles Lernen, um betrügerische Ansprüche zu erkennen, und Kreditgeber haben prädiktive Modelle für die Analyse von Kreditstandard entwickelt.
Die Evolution von KI im Finanzdienstleistungsbereich wurde durch mehrere Faktoren vorangetrieben, darunter die Verfügbarkeit großer Datensätze, die gestiegene Rechenleistung und die Entwicklung fortschrittlicherer Algorithmen. “Mit der weiteren Entwicklung von KI besteht das Potenzial, die Branche noch weiter zu transformieren und Finanzinstituten zu ermöglichen, ihren Kunden persönlichere und effizientere Dienstleistungen anzubieten”, sagte Dr. Eric Ludwig, Direktor des Programms für zertifizierte Renteneinkünfte am American College of Financial Services.
Bis vor Kurzem war KI hauptsächlich das Reich erfahrener Datenwissenschaftler. Durch die Einführung von generativer KI wird der Zugang zur Technologie nun demokratisiert, so Richard Winston, globaler Branchenleiter für Finanzdienstleistungen bei der Unternehmensberatung Slalom. Dieser Trend, bekannt als “Bürger-KI”, ermöglicht es einem breiteren Spektrum von Benutzern, KI-Werkzeuge zu nutzen.
Über die Jahre hinweg haben verschiedene Anwendungen, darunter die Betrugsbekämpfung, Portfoliooptimierung und verbesserte Kundenbetreuung, KI genutzt. Beispielsweise verwendet MasterCard’s Decision Intelligence historische Kauf- und Ausgabemuster, um für jeden Kunden eine Ausgangsbasis zu schaffen. Neue Transaktionen werden mit der Basislinie verglichen, um Anomalien zu erkennen. Sentient Technologies, ein in den USA ansässiges KI-Startup, betrieb einen Handelshedgefonds, der Millionen von Datensätzen und Transaktionen verarbeitete, um Trends vorherzusagen. Bank of America’s KI-Chatbot, Erica, analysiert Transaktionen, um Benutzern bei der Verwaltung ihrer Finanzen zu helfen.
Eine der Herausforderungen bei der Nutzung von KI im Finanzdienstleistungsbereich sind die vielen Erfolge, die oft die Herausforderungen übersehen. Es ist schwierig für viele Unternehmen, KI zu übernehmen, weil Anwendungen strenge Sicherheits- und Datenschutzpraktiken erfordern. KI-Systeme erfordern riesige Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwirft. Finanzinstitute müssen sicherstellen, dass sie die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und dem CCPA gewährleisten, während sie sensible Kundendaten schützen.itledBorder Stand: 28.10.2021, bearbeitet – Lingvanex