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Künstliche Intelligenz in der Finanzbranche Maßgeschneiderten Bankservice bezahlen Kunden mit ihrer Privatsphäre

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wollen Banken wieder näher an ihre Kunden rücken. Doch die Technologie könnte Verbrauchern Nachteile bringen.
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Banken wollen wieder mehr über ihre Kunden wissen. Datenanalyse soll dabei helfen. Quelle: DigitalVision Vectors/Getty Images
Einsatzmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz bei Banken

Banken wollen wieder mehr über ihre Kunden wissen. Datenanalyse soll dabei helfen.

(Foto: DigitalVision Vectors/Getty Images)

Frankfurt Die Idee klingt simpel und wenig innovativ: Künftig wollen Banken ihren Kunden Angebote unterbreiten, noch bevor diese danach fragen. Wer dabei an all die Werbebriefe denkt, in denen die eigene Hausbank mal einen Kredit anbietet und kurz darauf ein Anlageprodukt, ist aber auf dem Holzweg.

Die Angebote der Zukunft sollen tatsächlich zu den aktuellen Bedürfnissen des einzelnen Kunden passen. Möglich wird das dank riesiger Datensätze und künstlicher Intelligenz (KI). Doch Verbraucher- und Datenschützer warnen.

Positiv betrachtet geht es um eine Rückkehr zu alten Werten: Wer früher seine Bankfiliale betrat, wurde oft schon mit Namen begrüßt. Der Bankmitarbeiter erkundigte sich nach der Familie und wusste vielleicht sogar schon den Grund für den Besuch.

„Durch Sparmaßnahmen und Automatisierung ist das Banking anonymer und die individuelle Beratung schwieriger geworden“, sagt Jörg Erlebach, Senior Partner der Unternehmensberatung BCG. Jetzt wollen Banken ihren Kunden wieder näherkommen – nicht um der alten Zeiten willen, sondern um sich gegen die Konkurrenz zu behaupten.

Künstliche Intelligenz soll es möglich machen. Solche selbstlernenden Computersysteme können aus riesigen Datenmengen Zusammenhänge entdecken, die dem Menschen nie auffallen würden. KI gilt als Schlüsseltechnologie und soll in nahezu allen Branchen zu Effizienz- und Ertragssteigerungen führen. Geforscht wird daran seit Jahrzehnten.

Dank beschleunigter Rechenleistung und enormer Speicherkapazitäten werden aus Modellen jetzt immer häufiger praktische Anwendungen. Die Vorbilder sind dafür US-Konzerne wie Facebook, Google und Amazon, die ihre Kundenanalysen bereits zur Perfektion getrieben haben.

Maschinen sollen Zusammenhänge entdecken

Bei den Banken soll das so funktionieren: Zunächst müssen die Institute in den Daten aller Kunden nach Mustern suchen und diese dann mit den Aktivitäten des Einzelnen abgleichen. Je besser die Daten, desto höher die Wahrscheinlichkeit, einen Treffer zu landen.

Beispiel Baufinanzierung: „Dem Immobilienkauf gehen meist bestimmte Verhaltensweisen der Kunden voraus. Wenn die Bank diese erkennt, kann sie frühzeitig aktiv werden und den Kunden passende Informationen und Angebote bereitstellen“, sagt Erlebach. Sie muss also nicht mehr warten, bis die Kunden bei ihnen – oder der Konkurrenz – einen Kredit anfragen.

Auch drohende Kontokündigungen sollen auf diese Weise entdeckt werden – ebenso wie Anzeichen für eine Familiengründung oder einen Wechsel in die Selbstständigkeit. Für die Banken sind das traumhafte Aussichten, denn je passgenauer ihre Angebote, desto größer die Chance, dass die Kunden sie annehmen.

Markus Pertlwieser, Digitalchef der Deutschen Bank, rechnet gerade im Privatkundengeschäft mit tief greifenden Veränderungen durch KI. „Künstliche Intelligenz wird ein Hebel dafür sein, für Kunden und Mitarbeiter neue Dienstleistungen, neue Produkte und neue Jobs zu schaffen“, sagt Pertlwieser.

Das Banking werde „für jeden Kunden wirklich individuell und richtig komfortabel“. Für Dietmar von Blücher, Finanzvorstand der Comdirect, sind KI-Systeme von zentraler Bedeutung für die ganze Bank: „Finanzinstitute, die künstliche Intelligenz nicht beherrschen, werden in Zukunft nicht mehr wachsen“, sagt er.

Die notwendigen Daten haben die Kreditinstitute in der Regel längst. Wenn sie für die Kunden ein Girokonto führen, kommt mit jeder elektronischen Zahlung und mit jedem Geldeingang ein neuer Datenpunkt hinzu. „Solche Daten sind viel wertvoller und aussagekräftiger als alles, was man kaufen könnte“, sagt Berater Erlebach.

Mit Transaktionsdaten können individuelle Profile erstellt werden: Wo hält sich eine Person auf, in welchen Geschäften kauft sie ein, in welchen Restaurants isst sie, treibt sie Sport, oder hat sie eine Familie?

Und dieser Datenschatz kann noch größer werden: „Wenn Kunden ihre Konten per Multibanking bei einer Bank aggregieren, erhält diese auch Einblick in die anderen Konten“, erklärt Markus Hamprecht, der bei Accenture den Bereich Financial Services leitet. Dieser Vorteil werde von den Instituten häufig noch unterschätzt.

Datenschutz-Gesetze mit Lücken

Die Frage ist nur: Wie dürfen Banken all diese Daten nutzen? Jura-Professor Alexander Roßnagel von der Universität Kassel kennt die Gesetzgebung genau, zudem ist er Mitglied der „Plattform Lernende Systeme“, einer Initiative, die Empfehlungen zum Umgang mit KI für die Bundesregierung erarbeitet. „Im Rahmen eines Vertragsverhältnisses dürfen Unternehmen mit Daten grundsätzlich alles machen, das zur Erfüllung des Vertrags erforderlich ist“, erklärt Roßnagel.

„Wenn jemand nur ein Giro- und ein Sparkonto bei einer Bank führt, ist es zur Erfüllung dieser Verträge eher nicht erforderlich, mithilfe von KI ein Profil des Kunden zu erstellen.“ Anders sehe es aus, wenn der Kunde die Bank mit Anlageberatung beauftragt habe. Dann könne die Datenanalyse helfen, die Beratungsleistung zu verbessern.

Die Gesetzgebung lässt allerdings Spielräume: Einer ergibt sich aus Paragraf 6f der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die seit Mai dieses Jahres in Europa gilt. Im Zweifel müssen demnach die berechtigten Interessen des Unternehmens gegen die schutzwürdigen Interessen des Kunden abgewogen werden.

„Klar, dass der bankinterne Datenschutzexperte dabei zunächst die Interessen der Bank höher gewichten wird“, sagt Roßnagel. Solche Versuche beobachtet auch Michael Kaiser, der als Referatsleiter des hessischen Datenschutzbeauftragten die Geldhäuser in Hessen beaufsichtigt. „Kreditinstitute versuchen immer wieder, mit einer sehr laschen Auslegung der Gesetze durchzukommen“, sagt er.

Anonymisierte Daten fallen dagegen nicht unter die DSGVO, und dank spezieller Software lassen sich personenbezogene Daten anonymisieren, so dass später keine Rückschlüsse mehr auf einzelne Kunden möglich sind. Ein Anbieter solcher Software ist das Berliner Fintech Aircloak.

„Mit unserer Hilfe können Unternehmen zum Bespiel herausfinden, welche Kundentypen sie haben, und damit ihre Marketingkampagnen verbessern“, sagt Aircloak-Gründer Felix Bauer. Allerdings: Sobald Firmen die Analyseergebnisse nutzen wollen, um Einzelpersonen gezielt anzusprechen, gelten doch wieder die Regeln der DSGVO.

Aus Sicht von Unternehmensberater Erlebach bleiben die deutschen Geldhäuser „noch weit hinter ihren Möglichkeiten zurück“. „Schätzungsweise 70 Prozent der deutschen Kreditinstitute werten Transaktionsdaten bereits systematisch aus“, sagt er. „Die meisten machen das allerdings vorrangig, um die Bonität ihrer Kunden zu überwachen oder zur regulatorisch vorgeschriebenen Geldwäsche- und Betrugsprävention.“

Analysen zu Werbezwecken seien selten. Nach Einschätzung von Datenschützer Kaiser wäre das auch nur mit Einwilligung der Kunden erlaubt, „denn Daten werden immer zweckgebunden gespeichert“.

Nach Ergebnissen der „Bankkunden-Studie 2018 – Digitale Dienste“ der Unternehmensberatung Berg Lund & Company (BLC) könnten Kunden sogar eher zu einer Einwilligung bereit sein, als manche Bank denkt.

So gaben gut 42 Prozent der 2000 befragten deutschen Bankkunden an, dass sie ihre Daten bereitstellen würden, um persönlich zugeschnittene Angebote zu erhalten – bei den unter 40-Jährigen waren es sogar 51 Prozent. Noch dazu glauben 54 Prozent der Befragten, dass ihre Daten auch ohne Erlaubnis ausgewertet werden.

Manipulierte Kunden

Passgenaue Empfehlungen können auch aus Kundensicht hilfreich sein. „Viele Verbraucher kennen sich nicht gut mit Finanzprodukten aus und sind dankbar für Tipps“, sagt Stephanie Heise, Bereichsleiterin Verbraucherfinanzen bei der Verbraucherzentrale NRW.

Allerdings müssten sich die Kunden bewusst sein, dass sie bei Banken keine unabhängige Beratung bekommen, und die Konditionen mit Produkten anderer Institute vergleichen.

Jura-Professor Roßnagel sieht zudem eine große Gefahr durch das sogenannte Nudging – Englisch für Stupsen. Was er damit meint: Mithilfe von KI würden bestimmte Informationen nach vorne gestellt und so arrangiert, wie sie zu den Vorlieben des einzelnen Verbrauchers passen. So werde sein Verhalten in eine bestimmte Richtung gelenkt.

„Die Kunden werden nicht explizit zu etwas gezwungen, aber dennoch in ihrer freien Selbstbestimmung eingeschränkt“, kritisiert Roßnagel. „Wissen bedeutet Macht, und die lässt sich mithilfe von KI besser ausspielen als jemals zuvor.“

Auch personalisierte Preise, wie sie heute bereits bei Reiseanbietern und Onlineshops zu beobachten sind, könnten laut Verbraucherschützerin Heise ein Risiko sein: Je nachdem, mit welchem Gerät und zu welcher Uhrzeit Nutzer eine Seite aufrufen und wie ihr vorheriges Surfverhalten im Netz war, werden ihnen unterschiedliche Preise für identische Produkte angezeigt. Verboten ist das nicht, „aber die Kunden sollten über ein solches Vorgehen zumindest informiert werden“, fordert Heise.

Wo Datenschutzgesetze heute Lücken lassen, fordert Roßnagel eine Selbstregulierung der Finanzbranche. Der Erfolg dieses Ansinnens ist aber fraglich.

„Zu strenge Vorgaben beim Einsatz von künstlicher Intelligenz können wichtige Innovationen bremsen“, sagte Andreas Krautscheid, Hauptgeschäftsführer des Bankenverbands, kürzlich dem Handelsblatt. „Insbesondere in Bezug auf die Datennutzung brauchen wir mehr Spielraum.“ Dass sich die Finanzbranche freiwillig einschränkt, ist also nicht zu erwarten.

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