Banken setzen verstärkt auf künstliche Intelligenz (KI), beispielsweise für die Wertpapierberatung sowie die Automatisierung von Compliance-Prozessen. Wichtig ist, dass die Entscheidungen der Technik nachvollziehbar bleiben.
Mit dem zunehmenden Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und der wachsenden Lernfähigkeit der Lösungen besteht das Risiko, dass die Systeme irgendwann mehr wissen als ihre Entwickler und fachlichen Trainer. Wichtig sind deshalb Prozesse und technische Hilfen, mit denen Banken Entscheidungen und Empfehlungen immer zurückverfolgen können. Sie müssen immer wissen, wie der Kollege Roboter zu seinen Anlageempfehlungen gekommen ist, warum die KI-Lösung einen Neukunden während des KYC-Verfahrens ablehnt und eine Transaktion als Terrorfinanzierung oder Geldwäscheversuch eingestuft wird.
Explainable AI (XAI) ist im Kommen
KI-Entscheidungen nachzuvollziehen ist bei den immer „schlaueren“ und verstärkt selbstlernenden Systemen nicht trivial. Neuronale Netzwerke bestehen beispielsweise aus Millionen von Neuronen, die über Abermillionen von Verbindungen verknüpft sind. Dieses KI-System wird über einen längeren Zeitraum trainiert, so dass sich am Ende die gewünschte Zuordnung von Ein- und Ausgabe ergibt.
Um die Entscheidungen dieser komplexen Gebilde transparent zu machen, wird unter dem Stichwort Explainable AI (XAI) geforscht und an Lösungen gearbeitet. Grob umrissen geht es darum, zwischen der Prüfung auf Geldwäscheverdacht oder der Kreditwürdigkeit eine Art logisches Quality Gate zu schalten, das den Weg zur Lösung gleich mitliefert.
Herr über KI-Entscheidungen bleiben
Es ist anzunehmen, dass die Bankenaufsicht zukünftig das Thema KI und Compliance stärker ins Visier nimmt. Denkbar sind Sanktionen, wenn Institute aufgrund fehlender Dokumentation und Nachvollziehbarkeit in automatisierten Prozessen nicht mehr im Stande sind, monetäre Schäden zu bewerten. Je mehr Banken somit künstliche Intelligenz im Geschäftsbetrieb nutzen und je stärker selbstlernende Lösungen zum Einsatz kommen, desto wichtiger wird es, die Erklärbarkeit maschineller Entscheidungen und Empfehlungen sicherzustellen.
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