Mehr als anderthalb Jahre nach der Einführung von ChatGPT erfüllt die generative künstliche Intelligenz (GKI) langsam ihr Versprechen einer verbesserten Kundeninteraktion, leistungsstärkeren Datenanalysen, verbesserten Entscheidungsfindungen und Automatisierung von Routineprozessen. Trotz des Hypes, den GKI ausgelöst hat, darf nicht vergessen werden, dass die Technologie noch in den Anfängen steckt. Wir haben eine Ahnung davon, wozu sie fähig ist, aber das wahre Ausmaß ihrer Anwendung wird sich in den kommenden Monaten und Jahren nach und nach enthüllen.
Für Finanzinstitute und Finanzabteilungen von Unternehmen gibt es gute und schlechte Nachrichten. Die gute Nachricht ist, dass jedes Unternehmen das Potenzial hat, Anwendungen von GKI zu entwickeln, die echten Mehrwert bieten und ihren spezifischen Bedürfnissen gerecht werden. Die schlechte Nachricht ist, dass es kein Modell dafür gibt, wie das gemacht werden soll. Es gibt bisher keine ausgereiften branchenweiten Lösungen für generative künstliche Intelligenz”, sagt Bahadir Yilmaz, Chief Analytics Officer bei ING, einer führenden europäischen Bank mit mehr als 60.000 Mitarbeitern und über 38 Millionen Kunden in über 40 Ländern.
Auf der einen Seite besteht ein starker Anreiz für Unternehmen, frühzeitig auf die generative künstliche Intelligenz aufzuspringen. Auf der anderen Seite bringen GKI-Lösungen ernsthafte Sicherheits-, Datenschutz-, ethische und regulatorische Bedenken mit sich. Unternehmen, die Geschwindigkeit mit Sorgfalt abwägen, werden wahrscheinlich am ehesten Wettbewerbsvorteile aus dieser noch aufstrebenden Technologie ziehen.
Yilmaz sieht drei Hauptvorteile, die generative künstliche Intelligenz der Unternehmensfinanzierung bietet. Erstens kann sie Back-Office-Aktivitäten effizienter gestalten, indem sie den Mitarbeitern einen Großteil der Dokumentations- und Softwareentwicklungsarbeit abnimmt. Zweitens kann sie Mitarbeitern auf allen Ebenen der Organisation helfen, Aufgaben effizienter zu bewältigen, einschließlich der Optimierung ihrer Kalender, Verfassen von E-Mails und Planung von Meetings. Und drittens kann sie durch riesige Mengen unstrukturierter Daten sortieren und zuvor nicht verfügbare Einblicke liefern.
ING und andere Finanzinstitute erkunden diese Anwendungen und führen nach außen gerichtete Anwendungen ein, die die Kundenerfahrung verbessern und Mitarbeitern mehr Zeit für komplexe Arbeiten lassen. ING hat beispielsweise einen kundenorientierten Chatbot entwickelt, der mit Generative-AI-Technologie einzigartige Antworten auf jede Frage liefert. Anstatt vordefinierter Dialoge oder Standardantworten erhalten Kunden Antworten auf ihre Fragen von GKI, die mit Informationen von der ING-Website geschult wurden.
Die Implementierung von generativen KI-Tools bringt jedoch ihre eigenen Herausforderungen mit sich, angefangen bei der Cybersicherheit. Unternehmen müssen sich gegen Angriffe schützen, die KI verwenden, und ihre KI vor Cyberangriffen schützen. Es wird auch notwendig sein, sich durch unterschiedliche Vorschriften in verschiedenen Ländern und Regionen zu navigieren. Yilmaz betont, dass es entscheidend ist, bei allen generativen KI-Initiativen den Menschen ins Zentrum zu stellen. Dies bedeutet, GKI-Lösungen zu entwerfen, die den Bedürfnissen von Kunden oder Mitarbeitern entsprechen, und sicherzustellen, dass alle GKI-Projekte von echten Menschen beaufsichtigt werden, die bei Bedarf eingreifen und Korrekturen vornehmen können.