Künstliche Intelligenz - Einführung und Anwendungen in der Finanzindustrie

Dr. Kirsten Bremke

Zur Einführung stellte Prof. Dr. Muck kurz den Werdegang der Referentin vor. Nachdem Frau Dr. Bremke am MIT (Cambridge, USA) in der Studienrichtung Mathematik promovierte und den Titel Ph.D. erlangte, trat sie eine Stelle im Risk Management der Deutschen Bank AG an. Anschließend wechselte sie nach kurzer Zeit zur Unternehmensberatung A.T. Kearney. Schließlich kehrte sie zur Deutschen Bank AG zurück, wo sie nun seit mehr als zehn Jahren im Wealth Management tätig ist und sich auf das Themenfeld "Künstliche Intelligenz" spezialisiert hat. 

Zu Beginn ihres Vortrags stellte Frau Dr. Bremke heraus, dass Künstliche Intelligenz (KI) bereits sowohl in den privaten als auch beruflichen Alltag Einzug gehalten hat. Hierbei verwies sie z.B. auf autonomes Fahren und Internetsuchmaschinen, aber auch auf die von der Industrie verwendeten Marketingmethoden. Sie erläuterte allgemein, dass die aktuellen Ausprägungsformen der KI noch weit davon entfernt sind, Maschinen dieselben Aufgaben übernehmen zu lassen, wie es ein Mensch könne. Dies ließe sich anhand verschiedener Test feststellen.

Im Anschluss an die allgemeine Einführung zur KI ging Frau Dr. Bremke intensiv auf die Anwendungsbereiche von KI in der Finanzindustrie ein, welche durch den umfangreichen Bestand an Kundeninformationen die für die KI unweigerlich notwendige Masse an Daten problemlos zur Verfügung hat.

Ein erster Anwendungsbereich findet sich in der Erstellung von Kundenscorings (z.B. im Rahmen einer Kreditvergabe) wieder, wobei Algorithmen verwendet werden, die durch „superviced learning“ aus allen vorhandenen Kundendaten die Kreditwürdigkeit ermitteln. Hierbei errechnet der Algorithmus selbst, welche Daten wichtig sind und verbessert sich fortlaufend durch das Feedback des Beraters.

Eine weitere Möglichkeit KI im Finanzdienstleistungsbereich einzusetzen liegt im Bereich des „know-your-customer-Prozesses“. Hier wird das sog. „natural language processing“ angewandt, bei dem ein Algorithmus dazu verwendet wird, aus einer großen Datenmenge (bspw. Internet) alle verfügbaren Informationen über einen Kunden herauszufinden und diese zu sortieren.

Schließlich kann KI auch in der Vermögensanlage eingesetzt werden. Dies geschieht im Rahmen des „unsuperviced learning“, wobei abermals eine große Datenmenge (bspw. eine Anleihen-Datenbank) durch einen Algorithmus analysiert und hinsichtlich verschiedener Merkmale geclustert wird, die jedoch der Algorithmus selbst situativ bestimmt. Auf Basis dessen ist es möglich bspw. Anleihen mit ähnlichen Merkmalen aber unterschiedlichen Renditen im Portfolio auszutauschen.

Abschließend erläuterte Frau Dr. Bremke die zukünftigen Trends der KI. Hierbei ging sie darauf ein, dass in Zukunft vermehrt der Erwerb von Daten in den Mittelpunkt des wirtschaftlichen Geschehens rücken wird, wobei auch das Thema Blockchain keinen unerheblichen Beitrag leisten wird. Zudem wird der Erforschung der Funktionsweise des menschlichen Gehirns große Bedeutung beigemessen, um die daran ausgerichteten neuronalen Netze verbessern zu können. Darüber hinaus muss die Einbeziehung der politischen Ebene gestärkt, die Entwicklung der emotionalen KI vorangetrieben und die entsprechende Hardware weiterentwickelt werden.

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass es der Referentin durch ihren äußerst interessanten Vortrag gelang, die komplexe Thematik der Künstlichen Intelligenz auf eine anschauliche Weise den Studierenden näherzubringen.