23.03.2018
Smarte Algorithmen
So setzt die Finanzbranche KI-Modelle ein
Autor: Alexandra Lindner
Phonlamai Photo / Shutterstock.com
Künstliche Intelligenz kommt in immer mehr Branchen zum Einsatz. Inzwischen setzt auch der Finanzsektor vermehrt auf das maschinelle Lernen. Die Trendtechnologie ist allerdings kein Allheilmittel.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt in immer mehr Branchen und Teilbereichen zum Einsatz. Auch die Finanzbranche setzt immer mehr auf die Algorithmus-gesteuerte Intelligenz. Das Financial Stability Board (FSB) hat sich die Thematik näher angesehen und herausgearbeitet, wie und wo KI im Finanzwesen eingesetzt wird.
Laut FSB kommt KI im Finanzwesen vor allem zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit eines Kunden, bei Versicherungsverträgen sowie bei der automatisierten Interaktion mit den Kunden (zum Beispiel in Form von Chatbots) zum Einsatz. Aber auch für Backtesting-Modelle und Analysen der Marktentwicklung nutzt die Branche gerne KI.
Indessen versuchen Broker etwa mit Hilfe der smarten Algorithmen vorherzusagen, wie sich die Rendite entwickeln wird und leiten daraus Handlungsabläufe ab. Als weiteres Einsatzgebiet nennt das FSB schließlich noch regulatorische Zwecke. Etwa wenn es um Compliance, Überwachung, Datenqualitätsbewertung oder die Früherkennung von Betrugsversuchen geht.
Diskriminierung von Minderheiten bei der Kreditvergabe
Problematisch sei jedoch bei all diesen Einsatzmöglichkeiten, dass sich die Algorithmen nur schwer überprüfen lassen. Dadurch sei letztlich sogar die Finanzstabilität insgesamt in Gefahr, so das FSB. Zudem geht die Transparenz gegenüber den Kunden in großen Teilen verloren.
Kommt KI etwa zur Bewertung einer Kreditwürdigkeit zum Einsatz, werden inzwischen nicht nur traditionelle Finanzfaktoren berücksichtigt. Viel mehr wird oft auch das Online-Verhalten analysiert. Dies könnte zu einer Verzerrung bei Kreditentscheidungen führen. Etwa dann, wenn der Algorithmus Kreditnehmer aus ethnischen Minderheiten mit einem höheren Ausfallrisiko beurteilen soll.
Ebenfalls bedenklich ist dies, wenn es etwa um Versicherungspolicen geht. Zeichnet sich durch das Online-Verhalten eines potenziellen Kunden ein höheres Risiko ab, kann es passieren, dass die Police zu schlechteren Konditionen angeboten wird als bei anderen Kunden.
Bei den berücksichtigten Daten geht es unter anderem um Online-Shopping, Telemetrie (Sensoren in "intelligenten Fahrzeugen" wie etwa dem Kilometerzähler) und mehr. Oft bestehen Kooperationen zwischen dem Versicherungsanbieter und den Betreibern entsprechender Online-Services. Allerdings muss der Kunde der Verwendung seiner Daten meist aktiv zustimmen. Wird dies jedoch verweigert, kann es ebenfalls zu einer Herabstufung kommen.
Die gesamte Studie "Artificial intelligence and machine learning in financial services [PDF]" des Financial Stability Boards umfasst 45 Seiten und steht kostenlos zum Download zur Verfügung.
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