Nach dem großen Hype um generative KI im Jahr 2023 hat mittlerweile die wirklich spannende Phase begonnen. Unternehmen – insbesondere in der Finanzbranche – arbeiten zunehmend daran, ihre eigenen Daten in Sprachmodelle einzuspeisen und darauf basierend maßgeschneiderte Anwendungen zu entwickeln.
Der Wandel ist in vollem Gange
Die Ergebnisse des diesjährigen Data Trends Report von Snowflake zeigen, dass KI zunehmend genutzt wird. So wuchs der Anteil aktiver Nutzerkonten, die Machine-Learning-Funktionen innerhalb der Snowflake-Plattform verwenden seit der Einführung von Snowflake Cortex um 67 Prozent. Die Anzahl nativer Apps, die Snowflake-Kunden erstellt haben, hat sich im Vergleich zum Vorjahr mehr als vervierfacht (+311 %), während ihre Nutzung sich fast verdoppelte (+ 96 %). Auch der Gebrauch von Python innerhalb von Snowflake ist gestiegen – fast auf das Siebenfache (+ 571 %). Die Programmiersprache ist besonders beliebt, um KIs zu entwickeln.
Gesetzlicher Rahmen
Die vorherrschende Experimentierfreude steht der starken Regulierung der Finanzindustrie gegenüber. Außerdem sind für KI und besonders für generative KI gesetzliche Vorgaben weltweit im Entstehen. Die Gesetzgeber beschäftigen verschiedene Bedenken in Verbindung mit KI wie etwa diskriminierende Verzerrungen, fehlende Transparenz, Datensicherheit, ungenaue oder falsche Ergebnisse und Cybersicherheitslücken wie sogenannte „Prompt Injection Attacks“.
So hat die EU mit dem KI-Gesetz als erste Institution eine umfassende Verordnung über KI verabschiedet. Diese Verordnung regelt nicht nur den allgemeinen Einsatz von KI und dessen Einordnung in Risikostufen. Sie verlangt zudem von Finanzdienstleistern, in hohem Maß transparent zu sein sowie Risikobewertungen bei KI-Anwendungen mit großen Auswirkungen durchzuführen. In den USA gibt es zwar noch kein fertiges KI-Gesetz, allerdings mehr als 30 Gesetzesentwürfe rund um generative KI. Auch dort ist mit zunehmender Regulierung zu rechnen.
Unternehmen in der Finanzbranche sollten weitere gesetzliche Bestimmungen antizipieren und ihre Datenfundamente stärken. Nur wenn die entsprechende Basis geschaffen ist, lässt sich entsprechende Daten-Governance durchsetzen. Eine funktionsstarke Datenplattform ist dafür unerlässlich und vermeidet die Zersplitterung in Datensilos. Um flexibel zu bleiben und rechtliche Anforderung umzusetzen, ist ein reibungsloser Umgang mit strukturierten und unstrukturierten Daten sowie mit Daten Dritter erforderlich.
Zeit kreativ zu werden
Als Technologie ist generative KI vielfältig einsetzbar, auch innerhalb der Finanzbranche. Sicherlich werden sich in Zukunft noch weitere Einsatzmöglichkeiten erschließen, einige Bereiche stechen aber schon jetzt heraus.
Eine Accenture-Studie ergab, dass das Finanzwesen ein höheres Potenzial bei Automatisierung durch generative KI hat als andere Branchen. So sollen 73 Prozent der Arbeitsabläufe in Banken zumindest teilweise automatisierbar sein. Insbesondere der Kundenservice kann etwa durch verarbeitete Anrufprotokolle profitieren und dadurch besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen.
Bisher besonders zeitaufwändige Prozesse, wie die Auswertung unstrukturierter Daten aus Berichten für Investitionsanalysen, lassen sich rationalisieren und damit beschleunigen. Gleichzeitig können mehr Daten berücksichtig werden. Interne Co-Pilot-Programme können zudem die Produktivität steigern, indem sie eine schnellere Synthese verschiedenster Daten ermöglichen. Ähnlich profitiert das Risikomanagement. Mit generativer KI können künstliche Daten erzeugt werden, die für Stresstests von Finanzmodellen dienen und dabei helfen, Betrugsmuster zu erkennen.
Insgesamt kann generative KI Möglichkeiten erschließen, die eigentlich nur Datenwissenschaftlern vorbehalten sind. Mitarbeitende ohne technische Expertise können nun eigenhändig über natürliche Sprache an komplexe Erkenntnisse gelangen.
Ein neues Kapitel
Das Finanzwesen steht am Anfang eines spannenden Kapitels. Mit KI-gestützten Funktionen eröffnen sich zahlreiche Möglichkeiten für kreative Innovationen. Gleichzeitig werden nur die Unternehmen KI erfolgreich einsetzen können, die eine starke Datenbasis aufbauen und auf diese flexibel zugreifen können.
Im Snowflake Data Trends Report 2024 für Financial Services finden Sie weiterführende Informationen.