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Künstliche Intelligenz im Bankensektor Wo bleiben die Roboter hinter dem Banktresen?

Die Bankenbranche investiert immer mehr Geld in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Bislang ist aber noch wenig davon zu sehen.
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Die Bank geht mit ihrer digitalen Assistentin namens Amelia im Bankensektor neue Wege: Amelia ist ein Chatbot. Sie hilft Mitarbeitern bei Computerproblemen. Quelle: Credit Suisse
Künstliche Intelligenz bei Credit Suisse

Die Bank geht mit ihrer digitalen Assistentin namens Amelia im Bankensektor neue Wege: Amelia ist ein Chatbot. Sie hilft Mitarbeitern bei Computerproblemen.

(Foto: Credit Suisse)

Zürich, Frankfurt Amelia braucht keine Pausen, keine Gehaltserhöhung und keinen Urlaub. Sie arbeitet unermüdlich – auch ohne die Aussicht auf Boni am Jahresende. Die digitale Assistentin hilft Mitarbeitern der Credit Suisse, wenn der Computer streikt.

Wie lässt sich ein Programm installieren? Was tun, wenn eine App auf dem Mobiltelefon nicht funktioniert? Auf viele Fragen hat Amelia nicht nur die richtige Antwort, sie kann die Lösung auch selbst in die Wege leiten. Und wenn sie nicht mehr weiterweiß, holt sie sich Hilfe bei einem menschlichen Kollegen aus der IT-Abteilung.

Die digitale Assistentin, ein sogenannter Chatbot, ist seit Dezember bei der Credit Suisse im Einsatz. Alleine in den ersten fünf Monaten des Jahres arbeitete sie rund 18.000 Fälle ab. „Bislang kommt Amelia bei den Mitarbeitern gut an“, sagt Claude Honegger, der globale IT-Chef der Credit Suisse. „Viele Leute reagieren erstaunt und probieren erst einmal aus, was der Chat-Roboter alles kann.“

Amelia simuliert nicht nur emotionale Intelligenz, die sie erkennen lässt, wenn Mitarbeiter sauer oder frustriert sind. Sie lernt auch dazu. „Amelia kann Dokumente lesen und sich die Informationen darin merken“, sagt Honegger. Füttert man Amelia mit einer Anleitung für ein Problem, übernimmt sie das Gelernte in ihren Wissensschatz.

Noch arbeitet Amelia nur im Hintergrund – die Kunden der Bank wissen nichts von ihrem Einsatz. Aber sie gibt einen Vorgeschmack auf die Umbrüche, die dem Bankensektor durch künstliche Intelligenz bevorstehen könnten. Branchenvertreter schwärmen von umfangreichen Datenanalysen und selbstlernenden Algorithmen – und hoffen auf Kosteneinsparungen für die Institute, die durch Regulierung, niedrige Zinsen und neue Wettbewerber unter wachsendem Druck stehen.

Gehört die Zukunft elektronischen Bankerinnen wie Amelia? Der Investmentbankchef der Citigroup, Jamie Forese, hat jedenfalls in einem Interview angekündigt, dass man in den kommenden fünf Jahren wohl die Hälfte der bisher 20.000 IT-Jobs streichen könne. In diesem Bereich könnten Roboter den Menschen schneller als erwartet ersetzen. Eine ähnliche Vorhersage hatte der ehemalige Deutsche-Bank-Chef John Cryan gemacht.

Hohe Erwartungen

Die Erwartungen an die neue Technik sind enorm, und die Banken wollen diesen Trend auf keinen Fall verpassen. So baut die Schweizer UBS derzeit im Tessin eine neue Einheit auf, die sich schwerpunktmäßig mit künstlicher Intelligenz beschäftigen soll.

Dafür sucht das Finanzhaus 20 Mitarbeiter. Kurz zuvor war bekannt geworden, dass Nomura ebenfalls eine solche Abteilung aufgebaut hat – wie vorher bereits JP Morgan. Die US-Bank hat vor wenigen Wochen eine Expertin für maschinelles Lernen von der Carnegie Mellon University als Chefin für dieses Team abgeworben.

Doch diese ersten Gehversuche sind sehr überschaubar. Künstliche Intelligenz gehört zwar zu den großen Trendthemen in der Finanzbranche, bisher ist davon jedoch noch kaum etwas zu sehen.

Das räumen die Banken selbst ein. „Es gibt noch viel Hype auf diesem Gebiet“, sagt Samik Chandarana, der bei JP Morgan zu dem Team gehört, das sich um maschinelles Lernen kümmert. Man nähere sich nur langsam der Phase an, „in der sich die Technologie in etwas sehr Sinnvolles verwandelt“.

Ähnliche Töne kommen von Kerem Tomak, der Big Data und künstliche Intelligenz bei der Commerzbank verantwortet: „Wir leben in einer Zeit, in der die Datenmengen und die Möglichkeiten, diese zu verarbeiten, stark zugenommen haben.“ Maschinelles Lernen helfe dabei. „Es wäre aber noch viel zu früh, die Ära der künstlichen Intelligenz auszurufen, da kratzen wir gerade mal an der Oberfläche“, sagt Tomak.

Chatbots wie Amelia sind die Vorboten der smarten Maschinen. Die plaudernden Roboter können Unterhaltungen führen und helfen bei einfachen Anfragen.

Zugleich versuchen Banken, Sprachassistenten wie Amazons Alexa für die nächste Stufe fit zu machen – für anspruchsvollere Gespräche etwa über die Situation auf dem Finanzmarkt. Beim eigentlichen Beratungsgespräch durch den Vermögensberater bliebe dann mehr Zeit, damit sich der Banker auf das Wesentliche konzentrieren könne, erklärt Mike Dargan, IT-Chef bei der UBS.

Berater sehen bei der Kundenbetreuung das größte Sparpotenzial, das die Einführung lernender Computerprogramme bringen kann. Auf 490 Milliarden Dollar weltweit schätzt das renommierte britische Analysehaus Autonomous den Effekt bis zum Jahr 2030.

Eine etwas niedrigere Summe könnten Banken, Vermögensverwalter und Versicherer mithilfe künstlicher Intelligenz in all den Abteilungen einsparen, in denen die Geschäfte der Kunden abgewickelt oder kontrolliert werden – dem sogenannten Middle und Back Office. Das sei insgesamt etwa ein Fünftel der bisherigen Kosten, so Autonomous.

Mit Hochdruck arbeiten Experten daher an immer neuen Anwendungsfeldern für intelligente Maschinen. Ein Ziel, das dabei im Mittelpunkt steht, ist das Aufdecken von betrügerischen Absichten.

„Einzelne Bereiche arbeiten derzeit noch in Silos, maschinelles Lernen hilft uns, das zu ändern, die Fülle an Informationen der verschiedenen Bereiche zu verknüpfen und sie etwa bei der Betrugsaufdeckung zu nutzen“, sagt Fredun Mazaheri, Risikovorstand bei der deutschen Tochter der britischen HSBC. So können smarte Computerprogramme Alarm schlagen, wenn Betrüger, die bereits in einer Abteilung der Bank aufgefallen sind, in einer anderen Sparte zuschlagen wollen. Daten können nach fragwürdigen Transaktionen und Verhaltensmustern durchsucht werden.

Im Investmentbanking der Geldhäuser analysieren smarte Algorithmen Handelsgeschäfte der Vergangenheit, um künftige Aufträge effizienter zu machen. Bei der UBS werten Computer beispielsweise E-Mails von Fondsmanagern aus, um herauszufinden, wie diese sogenannte Block Trades, großvolumige Handelsgeschäfte, zwischen verschiedenen Fonds aufteilen wollen.

Was sonst bis zu 45 Minuten dauern kann, wenn ein Bankmitarbeiter sich darum kümmert, kann die Software in gerade einmal zwei Minuten erledigen.

Warnung vor zu hohen Erwartungen

Um herauszufinden, wo man künstliche Intelligenz im Investmentbanking sinnvoll einsetzen kann, müsse man aber noch eine „ganze Menge Grundlagenforschung betreiben“, glaubt JP-Morgan-Banker Chandarana. Daher hat das amerikanische Institut Mitarbeiter wie Chandarana, ursprünglich ein Händler, in die neue Abteilung versetzt. Dort sollen Banker gemeinsam mit Technologieexperten an den Computerprogrammen der Zukunft arbeiten.

Zur Grundlagenforschung gehört derzeit vor allem die Auswertung großer Datenmengen. Diese werden beispielsweise wegen der Einführung der sogenannten Mifid-II-Finanzrichtlinie erhoben.

In der Regel haben Banker nicht viel Positives für die neuen gesetzlichen Vorgaben übrig, denn sie erhöhen den Aufwand. Chandarana gehört zu den wenigen, die das anders sehen: Mit all diesen Daten könnte man „Maschinen füttern und nach Mustern und Strukturen suchen, die uns bei der Preisfindung für Assets helfen“.

Derzeit stoßen Banker, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen, aber immer wieder an die Grenzen des Machbaren: „In einigen Bereichen gibt es überhöhte Erwartungen an maschinelles Lernen“, sagt HSBC-Banker Mazaheri – etwa wenn es um die Auswertung von Daten, Dokumenten und Zeitungsartikeln gehe. „Eine Maschine kann das unter einer konkreten, eng eingegrenzten Fragestellung, alles andere, das nicht von dieser Frage abgedeckt wird, entgeht der Maschine.“

Commerzbank-Manager Tomak fasst die Lage so zusammen: „Wir sind noch meilenweit davon entfernt, dass Maschinen ganz selbstständig agieren und ohne menschliches Zutun intelligenter werden.“ Und dass Kunden einem Computer die Verwaltung ihres Vermögens anvertrauen würden, mus sich erst noch beweisen, sagt UBS-IT-Chef Dargan: „Auch wenn wir viel über Technik reden, geht es am Ende immer um Menschen.“

Die Banker aus Fleisch und Blut dürfte das freuen – sie werden noch gebraucht.

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