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Bank-of-America-Technologie-Chefin Cathy Bessant „In der Bankenwelt nutzen wir künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten“

Die Technologie-Chefin der Bank of America spricht über die digitale Assistentin des Instituts, die Vorteile und Grenzen des maschinellen Lernens und die Mitarbeiter von morgen.
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„In der Bankenwelt nutzen wir künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten.“ Quelle: Deborah Triplett/Bank of America
Catherine Bessant

„In der Bankenwelt nutzen wir künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten.“

(Foto: Deborah Triplett/Bank of America)

New York Nein, Cathy Bessant hat ihre Karriere nicht im Silicon Valley gemacht, sondern in Charlotte im US-Bundesstaat North Carolina. Seit 36 Jahren arbeitet sie bei der Bank of America und hat in dieser Zeit schon einige Veränderungen durchgemacht. Damit ist sie gut vorbereitet für den Wandel, der in Zeiten von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung auf die Großbank zukommt. Als Vorständin ist sie für die zentralen Ressorts Technologie und Operatives zuständig. Vom Branchenmagazin „American Banker“ wurde sie im vergangenen Jahr zur mächtigsten Frau der Finanzbranche gekürt.

Frau Bessant, künstliche Intelligenz ist ein zentrales Thema für Finanzinstitute geworden. Wie nutzt Bank of America die neue Technologie?
Was viele Leute nicht wissen: In der Bankenwelt nutzen wir KI schon seit Jahrzehnten. Denken Sie nur daran, wie wir die Kreditwürdigkeit eines Kunden bestimmen. Wir nutzen dafür so viele Daten, wie wir können, und wenden dann eine Reihe von Algorithmen an. Heute können wir natürlich Daten mit Technologien sammeln, speichern und abrufen, die es vor fünf Jahren noch nicht gab. Und der nächste Schritt ist maschinelles Lernen, wo die Ergebnisse die Qualität eines Modells beeinflussen, sodass Modelle von sich selbst lernen können. Ganz aktuell aber haben wir unsere virtuelle Assistentin Erica gestartet.

Und wie funktioniert Erica?
Seit Juni können alle 25 Millionen Kunden unserer mobilen App Erica nutzen. Sie können mit ihr sprechen oder über Textnachrichten kommunizieren. Erica hilft zum Beispiel dabei, Geld an Freunde zu versenden oder zwischen verschiedenen Bankkonten. In den kommenden Monaten wird sie auch komplexere Aufgaben übernehmen.

Zum Beispiel?
Sie kann Benachrichtigungen verschicken, wenn Zahlungen anstehen und Rechnungen beglichen werden müssen, die Kunden motivieren, mehr zu sparen, und ungewöhnliche Kontobewegungen feststellen. Sie wird sich mit der Zeit immer weiterentwickeln. Und je mehr Kunden mit ihr interagieren, desto mehr kann sie personalisiert beraten.

Wie steht es da um den Datenschutz?
Alle Daten werden sicher und vertraulich behandelt. Das war uns natürlich extrem wichtig.

Sie fordern oft, Unternehmen sollten künstliche Intelligenz verantwortungsvoll nutzen. Was genau meinen Sie damit?
Mit KI lässt sich jeder Bereich in einer Bank, der Wachstum fördern soll, exponentiell verstärken. Damit gibt es auch die Notwendigkeit sicherzustellen, dass dies auf eine verantwortliche Art und Weise passiert. Nur so können unbeabsichtigte Konsequenzen verhindert werden. Es geht nicht darum, was KI tun kann, sondern was sie tun sollte.

Ist künstliche Intelligenz besser als menschliche?
Nein. KI ist eine Teilmenge davon. Es sind schließlich Menschen, die einen Algorithmus schaffen. Und es sind Menschen, die entscheiden, welche Daten verwendet werden und welche nicht. Allerdings erlaubt uns die Technologie, sehr weitreichende Entscheidungen zu treffen, und genau da liegt das Risiko. Wenn es eine gute Entscheidung ist, dann ist das Ergebnis sehr gut. Aber wenn es eine schlechte Entscheidung ist, sind die Folgen umso schlechter.

„In der Bankenwelt nutzen wir künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten.“ Quelle: Bloomberg/Getty Images
Cathy Bessant

„In der Bankenwelt nutzen wir künstliche Intelligenz schon seit Jahrzehnten.“

(Foto: Bloomberg/Getty Images)

Bank of America hat mit der Eliteuniversität Harvard den Rat für den verantwortungsvollen Umgang mit KI ins Leben gerufen. Was hat Sie dazu motiviert?
Der wissenschaftliche Ansatz ist wichtig. Ich wünschte, ich könnte sagen, dass wir in der Geschäftswelt immer die besten Interessen der Mitarbeiter im Sinn haben. Aber ich bin mir nicht sicher, dass das immer so ist. Wenn sich die Wissenschaft beteiligt, hilft uns das, Objektivität und Validierung sicherzustellen. Es ist wichtig, dass wir über die richtigen sozialen, juristischen und strukturellen Überbauten für diese Technologie nachdenken. Das betrifft eine ganze Reihe von Branchen und Disziplinen. Und Harvard hat hier eine einzigartige Fähigkeit, Experten von mehreren Gebieten zusammenzubringen.

Halten das auch andere Banken oder die gesamte Finanzbrache insgesamt für wichtig?
Wir alle glauben, dass das wichtig ist. Es ist natürlich die Entscheidung von Harvard, aber ich glaube schon, dass sich andere Finanzinstitute dem Rat anschließen werden.

Wie können wir sichergehen, dass Algorithmen so funktionieren, wie sie sollen, und nicht Vorurteile schon einprogrammiert sind?
Nun, es wäre naiv zu denken, dass das nicht passieren wird. Aber die Lösung heißt testen, testen, testen. Jeder Algorithmus kann daraufhin geprüft werden, ob er zu unbeabsichtigten Konsequenzen führt oder nicht. Und wir als Unternehmen werden hier schonungslos sein. Wir müssen unsere Modelle und die Ergebnisse immer weiter testen, um sicherzustellen, dass wir die richtigen Ergebnisse bekommen. Modelle entwickeln sich weiter, auch das muss man bedenken.

Wie schwer ist es eigentlich, Vorurteile in Algorithmen zu erkennen?
Wenn wir unsere eigenen Modelle und Algorithmen schaffen, dann ist es vergleichsweise einfach. Wir wissen, aus welchen Quellen die Daten kommen, und kennen alle Aspekte der verwendeten Variablen. Wir können alle möglichen Tests laufen lassen, um sicherzustellen, dass der Output so ist wie beabsichtigt. Anders ist es, wenn wir Modelle von Drittanbietern kaufen. Es gibt eine hohe Anzahl von Firmen, große und kleine, die uns verschiedene Daten und Algorithmen verkaufen wollen. Dann wird der Prozess schwieriger.

Da wäre wahrscheinlich eine gemischte Gruppe von Programmierern gut.
Genau. Und auch hier hilft uns künstliche Intelligenz. Beim Bewerbungsprozess können wir sicherstellen, dass wir Kandidaten aus einem breiten Pool auswählen und nicht von vorneherein schon bestimmte Bewerber ausschließen. 54 Prozent der Mitarbeiter der Bank sind weiblich. Ich glaube, wir sind auf einem guten Weg.

Andere Finanzinstitute verbringen vielleicht nicht so viel Zeit mit Testen, wie Sie es tun, und können Produkte schneller auf den Markt bringen. Bereitet Ihnen das Sorgen?
Es gibt ein Risiko, dass andere Unternehmen, die schnell auf den Markt kommen, Marktanteile abgreifen. Aber sie könnten später auch Probleme bekommen. Ich kann nur für uns sprechen. Und es ist unsere Absicht, dass wir unseren Kunden nur solche Produkte anbieten, bei denen wir absolut sicher sind, dass sie richtig funktionieren.

Wie wirkt sich der vermehrte Gebrauch von KI auf Ihre Mitarbeiter aus?
Wir werden weiterhin Menschen benötigen, aber ihre Aufgaben werden sich verändern. Einige verbringen mehr Zeit mit dem Testen von Algorithmen. Andere arbeiten verstärkt an Datenarchitekturen, statt Daten zusammenzutragen. Wir werden vermutlich weniger Leute benötigen, die im Backoffice Kalkulationen erstellen, dafür mehr, die die Beziehungen zum Kunden pflegen. Ein Anlageberater macht vielleicht keine eigenen Berechnungen mehr für ein Portfolio, verbringt aber mehr Zeit damit, den Kunden zu beraten.

Werden Sie künftig weniger Menschen für diese Aufgaben brauchen?
Es ist wichtig, dass wir hier zwischen Automatisierung und künstlicher Intelligenz unterscheiden. Wenn KI die Anzahl der Jobs reduziert, ist das unsere Schuld, und das wäre eine Schande. Studien zeigen, dass die meisten Unternehmen, die KI aggressiv einsetzen, mehr Mitarbeiter benötigen als weniger. Das sehen wir auch: Wir haben offene Stellen, die wir nicht füllen können.

Wo denn zum Beispiel?
Im Bereich Cybersecurity. Allein in diesem Bereich werden bis 2020 weltweit 1,5 Millionen Fachkräfte benötigt, die es heute so nicht gibt. In 18 Monaten also erwarten wir eine große Lücke hier. Jeden Mitarbeiter, den wir durch Prozessoptimierung einsparen, können wir umschulen für Bereiche, in denen es einen großen Bedarf gibt.

Wie sehen Ihre Weiterbildungsprogramme aus?
In unserer sogenannten Global Technology and Operations University bieten wir über 6000 Curricula, zu denen unsere Mitarbeiter Zugang haben. Und wir helfen ihnen dabei, die richtigen Angebote zu finden. Das ist nicht esoterisch oder theoretisch. Unser Trainingsbudget ist in diesem Jahr um 50 Prozent gestiegen, und ich gehe davon aus, dass es im kommenden Jahr noch einmal um 50 Prozent steigt.

Aber ist es wirklich möglich, jemanden, der früher etwa im Backoffice gearbeitet hat, zu einem Cybersecurity-Experten zu machen?
Absolut. Wir rekrutieren Leute direkt von der Uni und machen sie zu Cybersecurity-Experten. Wir können genauso gut jemanden schulen, der bereits mehrere Jahre bei uns gearbeitet hat. Wir müssen natürlich viel darüber nachdenken, wie wir diese Programme zusammenstellen. Es muss ja umfassend sein. Mit neuen Ansätzen wie webbasiertem Training haben wir gute Erfahrungen gemacht.

Machen sich die Mitarbeiter dennoch Sorgen um die Zukunft?
Einige schon, natürlich. Aber wir wollen so viele von ihnen umschulen wie möglich. Die Geschichte lehrt uns, dass es zu nichts Gutem führt, wenn wir die Belegschaft nicht mitnehmen. Aber wir müssen auch sehen, dass sich die Aufgaben in einer Bank kontinuierlich verändert haben. Als ich 1982 bei der Bank of America im Firmenkundengeschäft angefangen habe, habe ich Formulare anfangs noch mit Bleistift ausgefüllt. Heute funktioniert das natürlich alles automatisiert.

Sie sind nicht nur Technologiechefin, sondern verantworten auch das operative Geschäft. Warum diese Kombination?
Das machen wir nun schon seit acht Jahren so. Wir glauben, dass Technologie nur so gut ist wie ihre operativen Anwendungsmöglichkeiten. Das operative Geschäft einer Bank und Technologie-Plattformen gehen Hand in Hand.

Sie sind keine Programmiererin. Ist das Vorteil oder Nachteil?
Ich sehe es als Vorteil. Und Sie sehen immer mehr Leute in meiner Position, die ebenfalls aus dem Bankgeschäft kommen. Der Sinn von Technologie ist, dem Kunden zu dienen.

… und effizienter zu sein …
Sicher, aber auch das wiederum hilft unseren Kunden. Ich finde es daher sehr hilfreich, das Geschäft zu verstehen und was unsere Kunden wollen. Und wissen Sie, ich bin verantwortlich für 100.000 Mitarbeiter und habe ein Budget von 15 Milliarden Dollar. Wenn ich programmieren würde, dann würde ich meinen Job nicht richtig machen.

Frau Bessant, vielen Dank für das Interview.

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