Im dynamischen Umfeld der Finanzindustrie birgt die Integration von AI-Technologien wie „Generative Pre-trained Transformers“ (GPT) ein enormes Potenzial für Effizienzsteigerungen, personalisierte Dienstleistungen und Prozessinnovationen. Die Anwendung von bspw. Generative AI- oder Conversational AI-Lösungen im stark regulierten Bankwesen stösst jedoch auf bedeutende Hürden. Wir haben für Sie die aus unserer Sicht 5 aktuell grössten Herausforderungen in AI-Projekten bei Banken identifiziert und zeigen mögliche Lösungsansätze auf.

1. Datenschutz und Sicherheit

Eine grössere Herausforderung für Banken bei der Implementierung von AI-Technologien liegt in der Bewältigung von Datenschutzbedenken bzw. in der Gewährleistung des Datenschutzes und der Datensicherheit. Kunden müssen Vertrauen haben, dass ihre Gespräche vertraulich sind und gegen unbefugten Zugriff geschützt werden. Der Schutz sensibler und personenbezogener Informationen (PII) hat oberste Priorität.

Möchte eine Bank bspw. ermöglichen, dass Kundenberater die aktuelle Situation des Bankkunden im Vorfeld von Beratungsgesprächen via Chat-Interaktionen analysieren und Vorschläge für personalisierte Finanzempfehlungen generieren können, müssen über alle eingesetzten Technologien hinweg entsprechende Sicherheitsmassnahmen für Daten im Ruhezustand, in Bewegung und während der Nutzung implementiert werden. Die Prüfung und der Einsatz dafür geeigneter, robuster Sicherheits- und Verschlüsselungstechnologien sind erforderlich.

2. Datenqualität und Datenintegrität

Die Qualität und Konsistenz der verwendeten Daten sind von zentraler Bedeutung, um genaue bzw. richtige und nachvollziehbare AI-gestützte Analysen und Entscheidungen zu erhalten. Eine hohe Vielfalt an Datenquellen kann dabei schnell zu Inkonsistenzen und Fehlern führen.

Ein Finanzinstitut, welches AI bspw. zur Bewertung von Kreditrisiken verwenden möchte, aber dafür nur unvollständige oder fehlerhafte Daten nutzt, wird inkorrekte Entscheidungen treffen. Die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Data Governance-Strategien und Datenbereinigungstechniken kann erforderlich sein, um sicherzustellen, dass die gesamte Datenbasis korrekt, konsistent und aussagekräftig ist.

3. Ethik und Transparenz in der AI-Anwendung

Die ethischen Aspekte von AI-gesteuerten Entscheidungen sind von hoher und weiter zunehmender Bedeutung. Verständliche und nachvollziehbare Entscheidungsprozesse sind notwendig, um potenzielle Voreingenommenheit und Diskriminierung zu vermeiden.

Eine Bank, welche bspw. AI-Algorithmen für die Kreditvergabe nutzen möchte, die Entscheidungsprozesse aber nicht transparent und nachvollziehbar aufzeigen kann, setzt sich hohen Reputations- und Compliance-Risiken aus. Der Einsatz von Ethikkomitees spielt eine wichtige Rolle, um potenzielle Voreingenommenheiten in AI-Systemen zu überprüfen. Die Implementierung von Ethikrichtlinien, transparenten Entscheidungsmechanismen und Überwachungsverfahren ist unerlässlich, um Fairness und Transparenz in den AI-Systemen im Bankwesen zu gewährleisten.

4. Mangelnde AI-Fachkenntnisse

Die Umsetzung von AI erfordert spezialisiertes Know-how, das möglicherweise im eigenen Unternehmen noch nicht ausreichend vorhanden ist. Der Mangel an qualifizierten Fachleuten kann die AI-Implementierung behindern. Um Mitarbeiter auf AI-Technologien vorzubereiten und das interne Know-how zu stärken, sind verschiedene Lösungsansätze möglich. Die Investition in Schulungsprogramme, die Zusammenarbeit mit Experten und Partnerschaften mit Technologie- und Beratungsunternehmen können eine geeignete Strategie darstellen, um das interne Know-how zu stärken und die Mitarbeiter auf den Einsatz von AI-Technologien vorzubereiten.

5. Einhaltung von Regulatorien und Governance

Die Komplexität der regulatorischen Landschaft kann die Anwendung von AI in Banken einschränken. Die Einhaltung der Vorschriften und Richtlinien kann eine grössere Herausforderung darstellen. Wenn eine Bank bspw. AI für die automatisierte Überwachung von Transaktionen einsetzen möchte, muss sie sicherstellen, dass dies den geltenden regulatorischen Anforderungen entspricht. Eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung an sich ändernde Vorschriften, die enge Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden sowie die Integration von Compliance-Tools in AI-gesteuerte Systeme können ein sinnvoller Ansatz sein, um die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen jederzeit sicherzustellen.

Fazit:

Insgesamt erfordern die Integration und Nutzung von AI im Bankwesen ein umfassendes Herangehen an die oben genannten Herausforderungen. Durch die Implementierung von Lösungen, die auf Datenschutz, Datenqualität, Ethik, Fachwissen und Compliance ausgerichtet sind, können Banken die Potenziale von AI ausschöpfen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen bewältigen.

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