Die Finanzbranche ist im Kern eine stark datengetriebene Branche.
Täglich fallen große Mengen an Daten an:
Marktpreise
Transaktionsdaten
Finanzdaten von Unternehmen
Kundendaten
Makroökonomische Daten
Nachrichten
Research-Berichte
Regulatorische Dokumente
sowie:
Sonstige unstrukturierte Informationen.
Herkömmliche Systeme können klar definierte und strukturierte Finanzdaten sehr effizient verarbeiten.
Wenn jedoch die Datenmengen wachsen und die Zusammenhänge zwischen Variablen komplexer werden, stoßen manuelle Analysen und regelbasierte Systeme oft an ihre Grenzen.
Einer der wichtigsten Vorteile von KI ist ihre Fähigkeit, Finanzsysteme dabei zu unterstützen:
Größere Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten
Komplexe Zusammenhänge zu erkennen
Ungewöhnliche Muster aufzuspüren
Textinformationen zu analysieren
Bestimmte wiederkehrende Prozesse zu automatisieren
Daher gilt:
Der eigentliche Mehrwert von KI im Finanzwesen liegt nicht einfach im Ersatz von Menschen, sondern in der Erweiterung des Spektrums an Informationen, die Finanzsysteme verarbeiten und verstehen können.
Welche Kerntechnologien kommen bei KI im Finanzwesen zum Einsatz?
KI im Finanzwesen ist keine einzelne Technologie.
Sie kombiniert in der Regel mehrere wichtige Technologiebereiche.
Maschinelles Lernen (Machine Learning)
Maschinelles Lernen ist eine der wichtigsten Technologien im Bereich der Finanz-KI.
Modelle des maschinellen Lernens können historische Daten nutzen, um statistische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen zu untersuchen.
Zum Beispiel:
Ein Modell kann Folgendes analysieren:
Transaktionsverhalten von Kunden.
Finanzdaten von Unternehmen.
Marktvolatilität.
Vermögenspreise.
Kredithistorie.
und versuchen, Folgendes zu identifizieren:
Risikomuster oder ungewöhnliche Veränderungen.
Maschinelles Lernen lässt sich anwenden auf:
Kreditwürdigkeitsprüfung
Risikoklassifizierung
Betrugserkennung
Marktforschung
Portfolioanalyse
und viele weitere Bereiche des Finanzwesens.
Der Wert von Modellen des maschinellen Lernens hängt jedoch stark ab von:
Datenqualität und Validierungsmethoden.
Zusammenhänge, die in historischen Daten gefunden wurden, müssen in der Zukunft nicht zwangsläufig weiterbestehen.
Wie wird Natural Language Processing (NLP) im Finanzwesen eingesetzt?
Ein Großteil wichtiger Informationen im Finanzwesen liegt nicht in numerischer Form vor.
Sie sind enthalten in:
Texten.
Beispiele hierfür sind:
Ergebnisberichte von Unternehmen.
Finanznachrichten.
Unternehmensmitteilungen.
Erklärungen von Zentralbanken.
Grundsatzdokumente.
Analystenberichte.
Herkömmliche Computersysteme haben Schwierigkeiten, diese Art von Informationen wirklich zu verstehen.
Natural Language Processing (NLP) kann Computern helfen, Folgendes aus Texten zu extrahieren:
Unternehmensnamen
Ereignisse
Branchenrelevante Themen
Schlagwörter
Marktstimmung
sowie weitere strukturierte Informationen. Das bedeutet, dass Finanzinformationen, die zuvor hauptsächlich auf menschliches Lesen angewiesen waren, zunehmend Teil von Datenanalyse-Workflows werden können.
Wie verändert generative KI die Finanzdienstleistungsbranche?
Die Entwicklung generativer KI erweitert den Einsatz von KI im Finanzwesen:
von der Analyse von Zahlen
hin zum:
Verständnis von Wissen und Inhalten.
Große Sprachmodelle (Large Language Models) können Finanzexperten dabei unterstützen:
Research-Berichte zusammenzufassen.
Unternehmensmitteilungen zu strukturieren.
Internes Wissen zu durchsuchen.
Große Mengen an Finanzdokumenten zu analysieren.
Wichtige Informationen zu extrahieren.
Vorläufige Zusammenfassungen von Analysen zu erstellen.
Zum Beispiel:
Früher musste ein Analyst womöglich zahlreiche Unternehmensdokumente lesen, um eine bestimmte Information zu finden.
In Zukunft kann ein entsprechend autorisiertes KI-System dabei helfen, relevante Informationen schneller aufzufinden.
Daher liegt einer der wichtigsten Mehrwerte generativer KI im Finanzwesen in:
der Effizienzsteigerung bei der Suche nach und der Verarbeitung von Finanzwissen.
Dies bedeutet jedoch nicht:
dass große Sprachmodelle Finanzmärkte automatisch und präzise vorhersagen können.
Wichtige finanzwirtschaftliche Schlussfolgerungen erfordern weiterhin:
Datenvalidierung + professionelle Analyse + menschliche Überprüfung.
Wie wird KI beim Kreditscoring eingesetzt?
Die Bonitätsprüfung ist seit Langem ein wichtiger Bestandteil der Finanzbranche.
Beim traditionellen Kreditscoring werden üblicherweise analysiert:
Einkommen.
Schulden.
Rückzahlungshistorie.
Kredithistorie.
sowie weitere Finanzinformationen.
Maschinelles Lernen kann Systeme dabei unterstützen, mehr Variablen gleichzeitig zu analysieren und komplexere Zusammenhänge innerhalb der Daten zu erkennen.
Dies kann potenziell eine detailliertere Analyse ermöglichen von:
Kreditrisiken.
Allerdings ist KI-basiertes Kreditscoring auch eine Anwendung mit hohem Risiko.
Wenn historische Daten Verzerrungen (Bias) enthalten:
kann das Modell diese Probleme erlernen und verstärken.
Finanzinstitute müssen daher besonderes Augenmerk legen auf:
Fairness
Modelltransparenz
Rechtmäßige Datennutzung
Erklärbarkeit
sowie:
Menschliche Aufsicht.
Wie wird KI bei der Betrugserkennung eingesetzt?
Die Betrugserkennung ist eine der häufigsten Anwendungen von KI im Finanzwesen.
Finanzsysteme verarbeiten täglich enorme Mengen an Transaktionen.
Nur ein sehr geringer Prozentsatz dieser Transaktionen ist tatsächlich ungewöhnlich.
Eine manuelle Überprüfung jeder einzelnen Transaktion ist ineffizient.
KI kann dabei helfen, Folgendes zu analysieren:
Transaktionsbeträge
Transaktionshäufigkeit
Geräteinformationen
Kontoverhalten
Anmeldeort
Zeitliche Muster
sowie:
Kombinationen mehrerer Variablen. Wenn das Verhalten erheblich von normalen Mustern abweicht:
Kann das System einen Risikohinweis generieren.
Dies wird häufig bezeichnet als:
Anomalieerkennung.
Jedoch:
Eine Anomalie bedeutet nicht zwangsläufig Betrug.