Die meisten von uns haben sich mit Generative AI befasst, entweder aus Neugierde oder um herauszufinden, ob KI in modernen Unternehmen eine Rolle spielen könnte. Generative AI könnte die Art und Weise revolutionieren, wie wir unseren Kunden Dienstleistungen anbieten. Zu den Anwendungen gehören die Anreicherung unserer Beratungsgespräche mit unmittelbaren Insights, die Verbesserung des Kundenerlebnisses durch das automatische Vorausfüllen von Formularen oder die proaktive Unterstützung des Benutzers mit ergebnisverbessernden Maßnahmen bei der Durchführung einer bestimmten Banking-Aufgabe. KI kann bei den Finanzdienstleistungen der Zukunft sicherlich eine Rolle spielen, dafür müssen jedoch bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein.
Die Chancen und Grenzen von ChatGPT
Wissen und Erkenntnisse aus der Fülle von Informationen, die Modelle wie ChatGPT oder Bard/Vertex enthalten, können zur Bereicherung von Dienstleistungen und Produkten genutzt werden. Diese Tools können auch die Kommunikation zwischen Bank und Kunde verbessern, indem sie bestimmte Daten proaktiv aufbereiten, vorschlagen und präsentieren. Damit dies in der regulierten Welt der Finanzdienstleistungen funktionieren kann, müssen bestimmte Risiken der aktuellen generativen KI-Modelle und -Tools verstanden werden.
So sollten Finanzinstitute berücksichtigen, dass die Daten der Generative-AI-Modellen möglicherweise nicht aktuell sind. Folglich funktionieren Anwendungsfälle, die auf der Nutzung von Daten/Fakten beruhen, die über einen längeren Zeitraum hinweg gültig sind, gut, während Anwendungsfälle, die auf neuen Daten oder "vergänglichen" Daten basieren, sorgfältig auf ihre Realisierbarkeit geprüft werden sollten (z. B. Nachrichten).
Ein weiterer Aspekt ist das Verstehen und Erklären der Ergebnisse und insbesondere die Möglichkeit, nachzuvollziehen, wie ein KI-Modell zu einem bestimmten Vorschlag gekommen ist. Dies kann aus rechtlichen Gründen und zur Vermeidung von Verzerrungen bei den Antworten wichtig sein.
Eine weitere Überlegung ist, wie oder ob die von einer Bank eingegebenen Daten in den Trainingsdatensatz des generativen KI-Basismodells gelangen - was bedeuten würde, dass jeder künftige Nutzer potenziell auf diese von der Bank eingegebenen Daten zugreifen könnte. Dies hätte Auswirkungen auf den Schutz der Privatsphäre von Bankkunden in bestimmten Rechtsordnungen. Große Anbieter von KI-Modellen ziehen diesen Aspekt zunehmend in Betracht und lösen ihn, doch sollte er bei der Verwendung generativer KI-Tools und -Modelle auch jetzt noch berücksichtigt werden.
Vertrauen Bankkunden Chatbots und künstlicher Intelligenz?
Aktuelle generative KI-Modelle wurden nicht geschaffen, um die "Wahrheit" in Daten aufzudecken, sondern um die wahrscheinlichsten Antworten auf der Grundlage der im Trainingsset enthaltenen Daten zu finden. Das bedeutet, dass aktuelle generative KI-Tools und -Modelle nicht als alleiniger Berater oder kenntnisreicher Professor verstanden und genutzt werden sollten, sondern eher als schneller und cleverer Student, der 80/20-Lösungen zum Mining von Daten oder zur Erstellung von Entwürfen liefert - und allein das spart bereits Zeit und erhöht den Komfort.
KI verspricht für die Zukunft eine wesentliche Veränderung im Bankwesen. Aber es müssen Überlegungen zu Wahrhaftigkeit, Transparenz und Datensicherheit angestellt werden, um das Vertrauen der Kunden und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
