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Wenn ich mir die Hauptschulen in Ballungszentren anschaue, sehe ich es als zentralen bildungspolitischen Auftrag für diese Schulart, dass sie […] Schülern ein niederschwelliges Bildungsangebot macht […]. Gerade für Jugendliche mit Migrationshintergrund.

Präsident der Kultusministerkonferenz Ludwig Spaenle (CSU), taz, 20. Januar 2010

Gefahr der Benachteiligung

Maschinen, die Kredite gewähren? KI in der Fintech-Branche!

Künstliche Intelligenz spielt immer stärker eine Rolle im Alltag. Computer und Maschinen übernehmen zunehmend die Kontrolle, sie entscheiden und beantworten Fragen nach vorgegebenen Algorithmen. Die Gefahr, dass sie in starren Mehrheitsmustern handeln und Minderheiten benachteiligen, liegt nahe.

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Euro © Images_of_Money @ flickr.com (CC 2.0), bearb. MiG

DATUM21. September 2019

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RESSORTWirtschaft

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Künstliche Intelligenz (KI) dringt in immer mehr Bereiche der Wirtschaft und des Alltagslebens ein. Die Finanztechnologie bildet da keine Ausnahme. Hier optimiert sie beispielsweise die Kreditvergabe. Darüber hinaus können Finanzdienstleister potenziellen Kunden durch KI individuell passendere Angebote präsentieren und lernende Chatbots unterstützen menschliche Berater in der Kommunikation mit Kunden. Vieles ist bereits jetzt möglich. Und künftig wird KI in der Fintech-Branche voraussichtlich noch weitaus mehr Potenzial entfalten, was auch Chancen auf lukrative Investments bietet. Wie sehr sich der Fintech-Bereich aktuell entwickelt, zeigen diverse Artikel von Experten und Fintech-Guides. Was bisher aber kaum berücksichtigt wird, ist die Gefahr, dass KI bestimmte Personen beispielsweise aufgrund ihres Verhaltens, ihrer Sprache oder statistischer Merkmale benachteiligen könnten.

Was genau ist künstliche Intelligenz?

Nicht alles, was als künstliche Intelligenz bezeichnet wird, hat den Namen tatsächlich verdient. Im engeren Sinn besitzen Technologien nur dann künstliche Intelligenz, wenn sie lernfähig sind. Sie schlagen potenziellen Kunden im Internet beispielsweise aufgrund von bereits vorhandenen oder in Echtzeit erhobenen Daten Finanzprodukte vor. Sie messen aber auch den Erfolg ihrer Vorschläge und korrigieren sich selbstständig, falls der zu gering ausfällt. Der Mensch kann in diesen Prozess eingreifen, aber er muss es nicht.

Abgrenzen muss man solch eine KI beispielsweise von reinen Big-Data-Lösungen. Sie führen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und können große Datenmengen so verarbeiten, dass sie mit ihnen anstehende Aufgaben in kurzer Zeit erledigen. Das haben sie mit KI-Lösungen gemeinsam. Allerdings fehlt ihnen der Feedback- und Lernprozess.

Fintech ist ein Megathema

Fintech ist nicht zuletzt für die Bundesregierung in Deutschland ein wichtiges Thema. Im Rahmen ihrer Digital-Hub-Initiative entwickelt sie an zwölf Kompetenzstandorten im Land Netzwerke aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gründerszene, um digitale Innovation in Deutschland zu fördern. Gleich zwei davon – in Berlin und Frankfurt am Main – beschäftigen sich mit Fintech. Der Künstlichen Intelligenz kommt in der Finanztechnologie eine Schlüsselrolle zu.

Die Branche hinkt bei der Implementierung passender Lösungen allerdings noch hinterher. So lautet zumindest das Urteil von Experten in dem Artikel mit dem Titel „Finanzdienstleister müssen KI-Chancen besser nutzen“. Den Vorwurf, dass sie das Thema „KI“ komplett verschläft, muss sich die Branche aber wohl nicht gefallen lassen. Laut einer Studie des Marktforschungsinstituts IDC hat der globale Finanzsektor 2018 immerhin über drei Milliarden US-Dollar für Künstliche Intelligenz ausgegeben.

KI kann bei der Kreditvergabe hilfreich sein!

Grundsätzlich kann man zwei Arten des KI-Einsatzes im Fintech-Bereich unterscheiden: den Einsatz in der Kommunikation mit Kunden und im Backoffice-Bereich für Aufgaben wie Analysen der Kreditwürdigkeit. Im bereits erwähnten Artikel ist zum Beispiel von Tests US-amerikanischer Banken die Rede, bei denen eine KI potenzielle Kunden virtuell zu Krediten berät. Aber KI kann nicht alleine in der Kundenberatung tätig sein. Experten sehen drei Aufgaben, die KI rund um Kredite übernehmen kann:

  • Social Network Intelligence. Damit meint Tahedl Netzwerkanalysen zu Interessen und Präferenzen des potenziellen Kunden, um ihm passende Angebote zu unterbreiten.
  • Predictive Analytics durch die Auswertung großer Datenmengen, um die Kreditwürdigkeit des Kunden vor dem Abschluss eines Kreditvertrags zu beurteilen. Darüber hinaus kann man mögliche Zahlungsschwierigkeiten bei einem laufenden Kreditvertrag frühzeitig erkennen, um rechtzeitig passende Lösungen zu entwickeln. Hier kann sich bei Personen, deren Biografie oder Einkommenssituation nicht der Norm entspricht oder atypisch sein kann, schon Probleme ergeben.
  • Text-Analytics (Erkennen und Verarbeitung von Sprache). Sie ermöglicht zum Beispiel die Kommunikation zwischen dem Finanzdienstleister und seinen Kunden mithilfe von Sprachassistenten. Auch hier sind Benachteiligungen denkbar. Die KI müsste auch in der Lage sein, etwaige Akzente oder nicht fehlerfrei gesprochene Sprache richtig zu erkennen und zuzuordnen.

Die Ziele der Finanzbranche sind dabei ein passgenaueres Marketing und eine optimierte Kreditvergabe, die das Ausfallrisiko senkt.

Auch Kunden (können) profitieren von KI

Neben dem Einsatz in der Kreditvergabe gibt es natürlich weitere Einsatzgebiete für KI im Finanzsektor. Im Backoffice soll sie zum Beispiel Betrugsversuche erkennen und effizientere Rating-Prozesse ermöglichen. Aufgelistet werden einige aktuelle Anwendungen unter anderem in den Betriebswirtschaftlichen Blättern (bpsw. Sparkassenzeitung). Sie zeigen auch, dass nicht alleine die Finanzdienstleister Vorteile durch eingesetzte KI haben, sondern oft auch die Kunden.

So bieten etwa die Sparkassen mittlerweile Voice-Banking an, bei dem Sprachassistenten dem Kunden Informationen zu Kontoständen und Umsätzen geben. In manchen Unternehmen übernimmt ein Chatbot die Antwort auf solche Fragen – sofern der Kunde klar und deutlich spricht, was bei Einwanderern nicht immer der Fall ist. Sicher ist jedoch: Die mögliche Spracheingabe steigert für Kunden, die der Sprache mächtig sind, den Komfort. Profitieren kann der Kunde möglicherweise aber auch durch KI bei Investments. Eingesetzt wird Künstliche Intelligenz auf diesem Gebiet zum Beispiel von der Wallrich Wolf Asset Management AG aus Frankfurt am Main. Sie hat mittlerweile sogenannte KI-Fonds etabliert, bei denen Künstliche Intelligenz auf Basis von Daten Investment-Entscheidungen trifft.

Ein weiteres in den der Betriebswirtschaftlichen Blättern genanntes Beispiel sind ungefähr 750 Software-Roboter, die bei der ICICI Bank „täglich 20 Millionen Transaktionen durchführen“. Sie sollen die Reaktionszeit für Kunden um bis zu 60 Prozent reduzieren.

Die Zukunft hat bereits begonnen

Die genannten Beispiele zeigen, dass die Zukunft mit KI in der Finanztech-Branche längst begonnen hat. Dennoch dürfte das Potenzial noch lange nicht ausgeschöpft sein – und leider immer noch sehr fehleranfällig. Sollte der Fortschritt das Tempo beibehalten, das er in den letzten Jahren gehabt hat, könnte künstliche Intelligenz zumindest einige Bereiche der Finanzbranche schon bald weiter verändern. Ob irgendwann alleine die KI Kreditentscheidungen treffen wird, bleibt abzuwarten. Ob es zu wünschen wäre, ist eine ganz andere Frage – vor allem im Hinblick auf Personen, deren Daten nicht der Norm entspricht. (dd)

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