Vernetzte Finanzwelt

Hoher Investitionsbedarf bei Geldhäusern.

(Foto: Moment/Getty Images)

Digitalisierung Banken setzen bei Abwehr von Betrügern auf künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz bringt bei Betrugserkennung und Geldwäscheprävention enorme Einsparungen. Eine Chance, die Banken immer mehr wahrnehmen.
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FrankfurtWenn Bankkunden in der Filiale von dem sprechenden Roboter „Pepper“ begrüßt werden, ist das künstliche Intelligenz (KI) zum Anfassen. Eine nette Spielerei. Doch ein viel größeres Potenzial hat die Technologie dort, wo sie für den Kunden unsichtbar bleibt: in der internen Verwaltung der Geldhäuser.

Da, wo Tausende Bankmitarbeiter alltäglich die Identitäten der Kunden prüfen, über Kredite entscheiden und die internationalen Geldflüsse überwachen. Schon heute werden sie dabei von Computersystemen unterstützt, doch KI soll die Abläufe bedeutend effizienter machen und Zusammenhänge entdecken, die dem menschlichen Mitarbeiter nie auffallen würden.

Die Erwartungen an den Einsatz von künstlicher Intelligenz sind enorm. Die Unternehmensberatung PwC rechnet damit, dass allein die Finanzbranche mithilfe von KI bis 2030 zusätzlich zwei Billionen Dollar zum weltweiten Bruttoinlandsprodukt beitragen könnte.

„In den nächsten Jahren dürfte der Anstieg überwiegend von Effizienzsteigerungen getrieben werden, später könnten neue Produkte und Dienstleistungen einen größeren Effekt haben“, sagt Christian Kirschniak, Datenexperte und Partner bei PwC. Einsparpotenzial gebe es beispielsweise im Bereich Risikomanagement und Compliance, so Hendrik Reese, KI-Experte bei PwC.

„Dort müssen heute hochqualifizierte Mitarbeiter teils sehr monotone Aufgaben erledigen, einiges davon können KI-Systeme übernehmen.“ Auch die Banken selbst scheinen die Chance erkannt zu haben. Laut einer Umfrage der Beratungsgesellschaft Accenture wollen mehr als drei Viertel der befragten Geldhäuser in den nächsten drei Jahren KI einsetzen, um Aufgaben zu automatisieren.

Zudem zielen aktuell zwei Drittel der KI-Investitionen von Finanzinstituten auf die interne Verwaltung. KI soll helfen, Prozesse zu optimieren, regulatorische Vorgaben zu erfüllen und Betrug zu vermeiden. Systeme, die selbst denken, sind dabei zwar noch eine Zukunftsvision.

Aber selbstlernende neuronale Netze – quasi künstliche Nervensysteme – sind heute schon Realität und können in kurzer Zeit riesige Datenmengen analysieren und Muster erkennen. Auf Unterstützung durch KI dürfen sich beispielsweise die Juristen in den Geldhäusern freuen.

Technologie steckt noch in der Entwicklung

Regelmäßig bekommen sie neue Gesetzestexte vorgesetzt und müssen dann sämtliche Dokumente wie Prospekte und Verträge der Bank prüfen und anpassen – zuletzt beispielsweise an die neuen Regeln für den Wertpapierhandel (Mifid II). „Ein KI-System kann beliebig viele Dokumente in kurzer Zeit analysieren und darin problematische Passagen markieren“, so PwC-Experte Reese.

Zudem könne ein Alarm gesetzt werden, falls in der Außenkommunikation Fehler gemacht würden. Noch stecke die Technologie allerdings in der Entwicklung.

Auch Andreas Totok hat stupidem Papierkram in der Finanzbranche den Kampf angesagt. Seit Anfang des Jahres leitet er das neu gegründete Kompetenzcenter für künstliche Intelligenz des zur Sparkassen-Finanzgruppe gehörenden IT-Dienstleisters Finanz Informatik Solutions Plus (FI-SP). „In der Finanzbranche gibt es immer neue regulatorische Aufgaben, dadurch steigt der Aufwand, ohne dass die Erträge steigen“, beschreibt er das Problem.

Entsprechend groß sei auch in der Sparkassenwelt das Interesse an effizienten Lösungen. „Bis die Erkennungsraten auch bei komplexen Problemen hoch genug sind, dürften aber noch fünf bis zehn Jahre vergehen“, so der promovierte Informatiker. Bei kleineren Aufgaben kann er schon Erfolge melden: So musste der Kunde S-Kreditpartner die Steuer-ID-Nummern seiner Kreditnehmer nacherfassen.

„Die Formulare mit den Antworten waren von Hand ausgefüllt“, so Totok. „Um sie automatisch auswerten zu können, haben wir ein neuronales Netz genutzt, das wir auf Handschrifterkennung trainiert haben.“ Das System habe nun eine Erkennungsrate von mehr als 98 Prozent und lerne durch die Korrekturen weiter. Bei der Commerzbank könnte KI künftig Texte nicht nur erkennen, sondern auch schreiben.

Dafür hat die Bank gemeinsam mit ihrer Tochter Main-Incubator und dem Start-up Retresco einen Prototyp entwickelt. Die Idee: Ein KI-System soll Aktienanalysen erstellen, die etwa Quartalsergebnisse von Unternehmen bewerten.

„Wir konnten zeigen, dass Machine-Learning vor allem im Bereich stark quantitativ getriebener Analysen einen echten Mehrwert bietet und den Analysten unterstützen kann“, sagt Michael Spitz, Geschäftsführer von Main-Incubator. Jetzt müssten Fachabteilungen prüfen, wie verlässlich das System sei. Genutzt wird die Technologie von Retresco beispielsweise schon für Sportberichterstattung.

Aufsichtsbehörden fordern mehr Automatisierung

Im Bereich der Kundenidentifizierung – im Fachjargon „Know Your Customer“ (KYC) – und bei der Geldwäscheprävention sind schnelle Prozesse besonders wichtig. Banken müssen sicherstellen, dass sie keine Geschäfte mit Kriminellen machen und dass ihre Konten nicht für Geldwäsche oder Terrorfinanzierung missbraucht werden. Ansonsten drohen hohe Bußgelder.

Bisher haben Banken dafür häufig viele Mitarbeiter – doch sogar Aufsichtsbehörden fordern bei den Kontrollsystemen mehr Automatisierung. „Ein KI-System kann in kürzerer Zeit viel tiefer gehende Analysen anstellen als Menschen“, sagt Kirschniak. „Es kann etwa dabei helfen, die persönlichen Beziehungsgeflechte, Risiken und Branchenbewegungen und das Umfeld der potenziellen Kunden zu verstehen.“

Daraus könne dann eine Risikobeurteilung eines Neukunden abgeleitet werden – sowohl bei Privat- als auch bei Firmenkunden. Solche Informationen braucht es auch bei der Kreditvergabe. Dabei kommt es für Geldhäuser darauf an, die Bonität der Kunden möglichst exakt einzuschätzen und das Kreditausfallrisiko für die Bank zu senken.

Als Dienstleister ist in diesem Bereich das Finanz-Start-up Fintecsystems aktiv. Es ermöglicht eine digitale Selbstauskunft, die innerhalb weniger Minuten abgeschlossen ist. Dafür nutzt es den Onlinebanking-Zugang des Verbrauchers, scannt nach dessen Zustimmung die Umsätze und erstellt eine Finanzanalyse zu seiner Kreditfähigkeit.

Grundlage dafür ist eine korrekte Kategorisierung der Einnahmen und Ausgaben. Bisher funktioniert das per Datenanalyse und rund 10.000 Regeln, doch ein selbstlernendes System wird gerade trainiert.

„Wir füttern ein KI-System mit manuell klassifizierten Umsätzen, daraus leitet die Maschine dann Regeln ab und lernt dazu“, erklärt Tobias Ruland, Chef der Produktentwicklung des Fintechs. Das Training soll bis Ende des Jahres abgeschlossen sein.

Recht verbreitet ist der Einsatz intelligenter Analysesysteme heute schon im Zahlungsverkehr. „Zum Standard gehört beispielsweise, dass Banken und Kreditkartenunternehmen beim Kunden nachfragen, falls eine Kreditkarte innerhalb kurzer Zeit in verschiedenen Ländern eingesetzt wurde“, sagt Markus Hamprecht, der bei Accenture den Bereich Financial Services leitet.

„Dank KI kann das Nutzungsverhalten noch weiter analysiert werden, sodass ungewöhnliche Transaktionen schneller auffallen.“ Wie solche Analysen bei Onlinezahlungen genutzt werden können, zeigt das Start-up Fraugster. Die Firma übernimmt das Risikomanagement für Zahlungsdienstleister wie Ingenico und Six und sichert nach eigenen Angaben Zahlungen in einem Volumen von jährlich 35 Milliarden Euro ab.

Intelligente Prognosen geben Hinweise

Statt auf fixe Regeln setzt Gründer Max Laemmle auf ein selbstlernendes System: „Nur die Betrugsrate zu senken reicht nicht, man muss zugleich den Anteil der Zahlungen reduzieren, die zu Unrecht abgelehnt werden.“ Innerhalb von 15 Millisekunden würden dafür bis zu 2500 Datenpunkte geprüft. Passt beispielsweise der Standort der IP-Adresse nicht zur Adresse, sei das verdächtig.

Auch die E-Mail-Adresse gebe Hinweise: „Betrüger nutzen häufig Mailadressen mit zufälligen Buchstabenkombinationen, während seriöse Nutzer oft ihren Namen in die Adresse einbauen“, so Laemmle. Eine ganz andere Einsatzmöglichkeit erprobt die TeamBank. Dem genossenschaftlichen Kreditspezialisten, der Kredite unter der Marke easyCredit vermittelt, soll KI bei der Ressourcenplanung helfen.

„Wenn wir Werbeanzeigen schalten, steigt danach das Arbeitspensum im Bereich Kreditbearbeitung und Kundenservice“, so ein Sprecher. Eine intelligente Prognose gebe Hinweise, wie sich einzelne Werbeformate auf den Personalbedarf auswirken könnten. Egal, ob Bank oder Fintech, mit künstlicher Intelligenz beschäftigt sich im Finanzbereich beinahe jedes Unternehmen.

„Um im Wettbewerb mithalten zu können, müssen die meisten Banken aber noch mehr machen“, sagt PwC-Partner Kirschniak. „Problematisch ist insbesondere die Vielzahl parallel laufender IT-Systeme.“ Um die Daten effektiv nutzen zu können, müssten die unterschiedlichen Systeme zunächst zusammengeführt werden. Neue Banken, die gleich mit einer digitalen Infrastruktur gestartet sind, seien da deutlich im Vorteil.

Investitionsbedarf sieht auch Totok von der FI-SP: „Wir müssen jetzt Geld für die Entwicklung in die Hand nehmen und akzeptieren, dass nicht alles sofort funktioniert“, sagt er. „Von Start-ups und Vorreitern aus dem Ausland lassen wir uns nicht einschüchtern.“

Tagung

Sie wollen mit uns über das Thema KI diskutieren? Am 29. und 30. August veranstalten das Handelsblatt und Euroforum in Frankfurt die Tagung „Artificial Intelligence in Banking“.
Infos: http://handelsblatt-ai-banken.de/

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