Kann KI mit Geld umgehen? Konferenz beim Münchner Kreis
München [ENA] Seit einigen Jahren sind die Auswirkungen der Digitalisierung auch in der Finanzbranche deutlich zu spüren. Dabei wirken verschiedene, ganz heterogene Faktoren zusammen, das Disruptions-Modell der kalifornischen Tech-Konzerne, die EZB-Politik, die Smartphonisierung, und der Generationswechsel.
Darüber hinaus erhebt auch die Künstliche Intelligenz Anspruch auf maßgebliche Mitwirkung an der Neugestaltung von Finanztransaktionen. Daher stellte der Münchner Kreis Ende Januar 2022 in einem kleinen "Online-Networking-Frühstück" erfolgreiche Anwendungen Künstlicher Intelligenz im Bereich Finanzen und Versicherung vor. Der Einsatz von KI liegt insofern ja nahe, als es im Geldgewerbe letztlich nur um Zahlen geht, die leicht gerechnet werden können sollten.
Für den primär digitalen Zweig dieses Gewerbes hat sich der Begriff Fintech eingebürgert, ein Kunstwort aus Finanzdienstleistung und (IT-)Technik. Die Konkurrenz zwischen dem traditionellen, auf einem Filialnetz basierenden Bankgewerbe und der ausschließlich virtuellen Fintech-Branche hat sich verschärft und läßt inzwischen den gleichen Disruptionsmechanismus erkennen, der schon bei Uber, Airbnb und Digitalwährungen wie Bitcoin auf der Basis der Blockchain sichtbar geworden ist.
Die Bank als Intermediär zwischen Anleger und Kreditnehmer oder Börse wird ausgeschaltet. Prof. Dr. Stefan Mittnik, LMU München und Mitgründer von Scalable Capital, nannte das in seinem Referat daher Disintermediation. Tatsächlich handelt es sich eher um die Einrichtung einer Plattform als neuem Intermediär. Dessen Zwecke sind u.a. die Effizienzsteigerung bei Finanztransaktionen, die Erkennung von Kreditkarten- und Versicherungsbetrug oder die automatisierte Depotverwaltung auf Basis individueller Anlageziele.
Effizienz - für wen?
Im Vergleich mit der bisher üblichen Vermögensverwaltung, wie ihn Mittnik anstellte, läßt sich tatsächlich eine Effiziensteigerung festellen; allerdings bleibt die Frage: für wen? Man könnte das Geschehen als Demokratisierung des Kapitalmarktes beschreiben, der nun durch Senkung der (finanziellen wie auch technischen) Einstiegshürden für breitere Schichten zugänglich wird. Ebensogut könnte man es aber als Auslagerung und Ausweitung des dem Finanzmarkt inhärenten Anlagerisikos auf breitere Schichten beschreiben. Was bisher durch die intermediären Banken gepuffert wurde, das risikoreiche Investment in Aktien und die Vergabe von Krediten, woraus eine verläßliche Honorierung von Einlagen durch Zinsen möglich wurde, ist seit Jahren weggefallen.
Aus der bisherigen Anlagesicherheit wird der Anleger vertrieben, muß seine Bankgeschäfte nun alle selbst führen und aus hunderten von ihm völlig unbekannten ETFs auswählen, wird bei jedem Online-Zugriff mit der 2-Faktor-Authentifizierungsnötigung konfrontiert und hat es statt mit einem verständigen oder zumindest natürlichsprachigen Bankmitarbeiter mit einem Robo-Advisor zu tun, der nur formatierte Eingaben/Anfragen erlaubt. Ob eine solche "Intelligente Vermögensverwaltung durch digitale Anlagetechnologie", wie Mittnik sein Referat überschrieb, also wirklich ein Segen ist, bleibt dahingestellt.
Die Werbung der Fintech-Firmen, solchermaßen beim Vermögensaufbau nützlich sein zu wollen, klingt zunächst gut. Sie kontrastiert freilich seltsam damit, daß der Staat seit längerem und mit wachsender Nachhaltigkeit (im doppelten Wortsinne) den Vermögensabbau beim Bürger betreibt. Die von den EU-Staaten oktroyierte und von der EZB exekutierte Nullzinspolitik hat die traditionelle, lokal und regional aufgestellte Bankbranche in starke Bedrängnis gebracht. Selbst wenn diese Banken ihren Online-Kunden noch eine etwas bessere Kostenstruktur als den stationären Kunden anbieten, konkurrieren sie doch online mit den genuinen Direktbanken und können diesen Wettbewerb nicht gewinnen.
Steinige Wege in der Praxis
Im Referat von Dr. Christian Kastner, Geschäftsführer der Fingentia GmbH, die für die Sparkassen den Kundendienst automatisieren will, konnte man dieses Dilemma en detail nachverfolgen. Er schilderte den Stand des "Kundenservice im Mobile Banking: KI als Enabler für mehr Effizienz und Kundennähe". Der Begriff KI scheint hier allerdings etwas hochgegriffen. Im Wesentlichen geht es um die Definition geeigneter Algorithmen für die automatisierte Abwicklung von Finanzgeschäften oder vielmehr der dabei anfallenden Anfragen.
Jeder, der schon einmal auf einer Hilfeseite oder einem Telefonmenü eines Dienstleisters sein Problem vortragen oder wiederfinden wollte, ein blockierter Zugang, eine unspezifische Fehlermeldung, eine falsche Tarifeinstufung etc., hat meist rasch festgestellt, daß das ihm gegenüberstehende System nicht von Künstlicher Intelligenz, sondern von Absichtlicher Dummheit geleitet war. Die kategoriale Erfassung aller denkbaren Konstellationen zwischen Kunde und System wäre sehr viel aufwendiger, als es die von Kosteneinsparung fanatisierte Geschäftsleitung wahrhaben will, und unterbleibt daher.
Laut Kastner konnte der Anteil der automatisierten Prozesse bisher erst auf 35 % gebracht werden. Dabei geht es erst einmal nur um die Unterstützung des noch menschlichen Kundendienstpersonals durch das digitale System. Man hat mittlerweile 13 Ticket-Kategorien aufgebaut und für die künftige Lerndatenbank der KI etwa 3000 Tickets rekategorisiert. Der Betrieb eines KI-Systems ist auch keineswegs ein wartungsfreier Selbstläufer.
Vielmehr muß die Datenbank anhand der gemachten Erfahrungen immer wieder nachjustiert werden, damit der Lernfortschritt der KI in den erwünschten Bahnen bleibt. Darauf verwies Dr. Eric Falk von der NIUGroup in seinem Vortrag über "Compliance/Governance bei der Nutzung von Unternehmensdaten im Finanzwesen". Dabei kam auch eine neue IT-Metapher - oder ist es nicht nur ein Euphemismus? - zum Vorschein: der data lake. Nachdem die Wolke anscheinend bereits besiedelt ist, sollen sich die Daten nun im See sammeln.
Vielleicht war die Cloud-Metapher auch schon zu sehr mit Assoziationen ihrer jetzigen Nutzer besetzt, denn bei Falks Datenseeprojekten ging es sozusagen um Probleme unternehmensinterner Entwicklung und Implementierung von KI-Strukturen, also u.a. um die Handhabung der Anonymisierung von Kundendaten. Auch wenn solche Strukturen und Prozesse dem Außenstehenden vorerst verborgen bleiben, werden wir doch alle eines Tages mit ihren mehr oder weniger überzeugenden Ergebnissen konfrontiert sein, wenn wir an irgend einer - unvermeidlichen - Stelle des Alltags mit einem algorithmisch konfigurierten System zu tun haben.
Da wird uns dann auch keine perfekt digitalisierte jugendliche Frauenstimme mit dem Eingeständnis "Ich habe Sie leider nicht verstanden" über die Unmöglichkeit der Kommunikation hinweghelfen.