aiExpert: „Digitale Aufholjagd hat begonnen” - Microsoft-Experte Lars Meinecke im Interview über AI im Finanzsektor

Wie weit sind deutsche Finanzinstitutionen bei der Nutzung von Artificial Intelligence beziehungsweise Künstlicher Intelligenz (KI)? Wie kann eine Einführung von AI-Technologien gelingen? Für Microsoft unterstützt Lars Meinecke als Industry Executive Kunden im Finanzsektor. Im aiLetter-Interview diskutiert er die Chancen und Herausforderungen von AI-Einsatz im Banken- und Versicherungssektor.

 

lars-meinecke-microsoft
Lars Meinecke ist Industry Executive Financial Services bei Microsoft Deutschland.

aiLetter: Wie entwickelt sich die Einführung von KI-Anwendungen im deutschen Finanzsektor Deiner Meinung nach? Im Vergleich auch zu anderen Ländern wie den USA oder Großbritannien?

Lars Meinecke: Sagen wir mal die digitale Aufholjagd hat begonnen. Der Finanzmarkt ist bei KI insgesamt eher ein „Second Follower“. Und im Vergleich zu anderen Ländern steht der deutsche Bankensektor beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz noch am Anfang. Das gilt auch für andere neue Technologien wie Big Data, Analytics oder Blockchain. Laut dem Branchenkompass Banking 2019 der Beratung Soprasteria setzen beispielsweise erst 26 Prozent der deutschen Finanzinstitute KI ein. Immerhin planen oder diskutieren nun 57 Prozent der deutschen Banken den Einsatz von KI. Die Banken haben zwar nicht geschlafen, aber sie sind weniger risikoaffin, haben lange Entscheidungsketten und Genehmigungsverfahren.

aiLetter: Wo kommt Künstliche Intelligenz im Finanzsektor konkret zum Einsatz?

Meinecke: Wesentliche Einsatzgebiete von KI liegen heute in der Auswertung von Daten und der Möglichkeit zur Vorhersage. Letztere beschäftigt besonders die Finanzindustrie. Anwendungsfälle liegen zum Beispiel in der Risikoanalyse, der Betrugsbekämpfung und der Automation von Standardprozessen. Gerade für die Erfüllung der hohen Compliance- und Sicherheitsstandards wird KI immer wichtiger. Auch das Potenzial zur Verbesserung des Kundenerlebnisses wurde erkannt, sei es durch Chatbots in der Kundenkommunikation oder durch die Individualisierung digitaler Angebote mithilfe von Big Data und KI.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft in diesen Bereichen?

Meinecke: Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz läuft bei uns unter dem Stichwort Azure AI. Banken und Versicherungen haben haufenweise, teilweise unstrukturierte, Daten angesammelt – unter anderem auch handschriftliche Dokumente oder Fotos von Versicherungsfällen. Ein Mehrwert entsteht, wenn man diese in Zusammenhang setzen kann. Bei diesem sogenannten Knowledge Mining hilft unsere KI.

aiLetter: Kannst Du ein paar Beispiele aus eurem Kundenkreis nennen?

Meinecke: Gerne. Die Genossenschaftsbanken haben zum Beispiel auf einem Hackathon mit uns an Maßnahmen gearbeitet, um die Beziehungen zwischen Bankinstituten und deren Rechenzentren zu verbessern. Entstanden ist ein Bot, der einfache Fragen direkt beantworten kann. Mehrere Banken nutzen dieses System heute im Alltag, auch mit ihren Kunden. Die VHV beschleunigt die Schadensabwicklung für ihre Kunden: Schickt ein Kunde ein Foto seines beschädigten Autos ein, kann der Schaden mithilfe unserer KI-Fähigkeiten zur Bilderkennung schneller eingeschätzt werden. Bei der HSBC unterstützen wir im Bereich Geldwäsche-Prävention. Machine Learning und Prozessautomatisierung kommen hier zum Einsatz, um Geldwäscheversuche in Banktransaktionen zu erkennen und die sogenannte „Falsch-positiv Rate“ zu verbessern.

aiLetter: Wie unterstützt Microsoft dann konkret bei der Einführung von KI-Anwendungen im Unternehmen?

Meinecke: Wir unterstützen in mehrfacher Hinsicht. Schon vor der Einführung von KI-Systemen helfen wir bei der Definition einer KI-Strategie beziehungsweise hinterfragen die bestehende KI-Strategie. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Kultur: Microsoft unterstützt dabei, den Umgang mit KI in die Unternehmenskultur einzubinden und den passenden Geschäftsrahmen zu schaffen. Hier ist wichtig zu verstehen, dass KI den Menschen befähigt und unterstützt, ihn aber NICHT ersetzt. Um dann in die Anwendung zu kommen ist auch Training ein wichtiger Aspekt, und das für die unterschiedlichen Nutzerkreise – die Entscheider, die Entwickler und die Anwender. Hier unterstützen wir zum Beispiel mit unserer AI Business School. Mit unserer Technologie helfen wir dann, eine robuste Datengrundlage zu schaffen, auf der unsere KI Azure AI aufsetzen und mithilfe der universellen Rechenpower in unserer Cloud und der „Intelligent Edge“ – der Einbeziehung von verbundenen Systemen und Geräten – schnell zuverlässige Ergebnisse liefern kann.

aiLetter: Was braucht es Deiner Erfahrung nach speziell im Finanzsektor, um die Möglichkeiten von AI-Systemen besser nutzen zu können?

Meinecke: Da sehe ich im Wesentlichen drei Dinge: das richtige Mindset, die personellen Fähigkeiten und eine „bewegliche“ beziehungsweise „mitwachsende“ Regulierung.

aiLetter: Was verstehst Du unter dem richtigen Mindset und der richtigen Strategie für KI?

Meinecke: Aus meiner Sicht haben wir Deutschen ein sehr ausgeprägtes Sicherheitsdenken. Alles muss bis ins kleinste Detail durchgetestet und überprüft sein, bevor ein produktiver Einsatz stattfindet. Doch um neue Technologien wie Künstliche Intelligenz einzusetzen, muss ein Unternehmen den Wandel hin zum sogenannten „Growth Mindset“ machen. Bedeutet: ein großes Ziel setzen, das dann am Horizont steht und das ich nicht aus den Augen verliere. In diesem Fall könnte ein Ziel sein, dass ich alle Prozesse in die Cloud bringen und mit KI optimieren will. Das heißt dann aber nicht, dass ich direkt mit ganz großen Projekten anfange und eine Blackbox-KI einführe, deren Ergebnisse man nicht nachvollziehen kann. Ich fange am anderen Ende des Spektrums an, hole meine Daten aus den Silos in der Organisation, automatisiere einfache Prozesse wie zum Beispiel wiederkehrende Fleißarbeiten meiner Mitarbeiter. Mit solchen Projekten lernt die Organisation, sie erzeugen schnell Mehrwerte und ich kann meine Mitarbeiter wertschöpfender einsetzen. Begleitend stellt sich dann heraus, wo KI noch sinnvoll zum Einsatz kommen kann.

aiLetter: Stichwort Mitarbeiter: Wie setze ich Kolleginnen und Kollegen ein, deren Aufgaben automatisiert wurden?

Meinecke: Wie schon erwähnt spielt auch das Thema Training und Weiterbildung eine große Rolle. KI gibt Mitarbeitern die Möglichkeit, anspruchsvollere Tätigkeiten zu erledigen. Dazu entwickeln wir mit unseren Kunden gemeinsame Trainingsprogramme. Denn ohne die notwendigen Fähigkeiten der Menschen kann KI nicht gewinnbringend im Unternehmen eingesetzt werden. Auf einer übergeordneten Ebene haben wir bei Microsoft den Anspruch, Technologien wie KI zu demokratisieren und für alle Menschen zugänglich zu machen. Das funktioniert nur, wenn sie sie auch verstehen. Konkret bekommen dann zum Beispiel Mitarbeiter im Vertrieb neue Hilfestellungen, wie sie die mit KI gewonnenen Erkenntnisse einsetzen, um ihren Kunden zum Beispiel zielgerichtetere Versicherungsangebote machen zu können.

aiLetter: Bleibt noch das Thema Regulierung. Besonders im hoch regulierten Finanzsektor ist das doch bestimmt eine Bremse für KI oder?

Meinecke: Es kommt drauf an. Im Bereich Datenschutz sind die Regulierungen zu anderen Sektoren durchaus vergleichbar. Da ist das Problem eher, dass die Daten bei einer Bank gefühlt in vielen verschiedenen Systemen liegen und erstmal zusammengebracht werden müssen. Eine KI kann dann Auswertungen in Sekundenschnelle vornehmen. Menschen bräuchten dafür Tage. Wichtig ist es meiner Meinung nach bei Regulierungen, Grundprinzipien festzulegen, auch ethischer Natur und ein Bewusstsein zu schaffen, dass KI-Systeme menschengemacht sind und dadurch immer auch gewissen Vorurteilen unterliegen können. Trotzdem sollte die Devise lauten, innerhalb der eigenen Organisation erste Testfälle und sogenannte MVPs, Minimum Viable Products, zu entwickeln, um das Kundenerlebnis oder die internen Prozesse zu optimieren. Mit dem Voranschreiten der Technologie muss sich dann auch die Regulierung anpassen.

aiLetter: Vor der KI-Einführung steht also der große Kulturwandel an. Wie schafft ihr es, den in Traditionsunternehmen erfolgreich zu begleiten? Ihr seid ja im Kern ein Technologieanbieter.

Meinecke: Da spielen drei Aspekte eine Rolle. Was mir für das Verständnis der Kundenprobleme wichtig erscheint, ist unsere eigene Transformationsgeschichte. Früher lautete unser Motto „A PC on every desk“. Doch damit wären wir heute ein absoluter Dinosaurier, das Thema ist seit Anfang der 2000er durch. Wir mussten uns wandeln, eine Fail Fast-Mentalität etablieren, um mit einer neuen Businessstrategie im Wettbewerb mit anderen großen Tech-Playern zu bestehen. Das ist uns mit „Empower every person and organisation on the planet to achieve more“ gelungen und es verdeutlicht auch unseren Ansatz als Partner ohne Wettbewerbsambitionen in den Marktsegmenten unserer Kunden aufzutreten. Insofern können wir die Transformationsschmerzen unserer Kunden nachvollziehen und erfahren begleiten. Gleichzeitig sind wir mit unseren Industry Teams auch fachlich näher an unsere Kunden gerückt und mit den Themen Sicherheit, Compliance und Regulierung in Deutschland gut vertraut. Ein dritter entscheidender Punkt ist unser Partnernetzwerk. Wir arbeiten eng mit klassischen Unternehmensberatungen zusammen, die die Kunden in Sachen Kulturwandel unterstützen.

aiLetter: Eine letzte Frage zum Thema Wettbewerb. Junge Fintech-Unternehmen machen traditionellen Branchengrößen immer mehr Konkurrenz. Wie schätzt Du diese Situation ein?

Meinecke: Banking, also der Transfer von Geld, wird im Grunde immer gebraucht. Aber dieser Prozess lässt sich natürlich anders ausgestalten. Immer mehr Kunden fragen mobiles Banking oder andere Services nach. Da sind etablierte Banken durch ihre Strukturen natürlich gehemmter als junge Start-ups. Doch auch die neuen Player müssen sich irgendwann mit regulatorischen Gegebenheiten auseinandersetzen. Und hier bietet sich dann die Chance für klassische Banken im Sinne von „Open Banking“ Kooperationen einzugehen.

aiLetter: Wie können solche Kooperationen aussehen?

Meinecke: Das ist dann praktisch das „Amazon-Prinzip“: Amazon bietet Produkte anderer an, um so das Kundenerlebnis zu steigern und die Kunden stärker an sich zu binden. Ähnlich könnten auch Banken mit Start-ups zusammenarbeiten. Größte Herausforderung dabei: Die Technologien der Banken sind oft noch – und ich polarisiere jetzt sehr bewusst – aus dem letzten Jahrtausend. Das macht eine Öffnung schwerer. Aber es gibt schon Banken, zum Beispiel in Südamerika, die das praktizieren. Und auch in Deutschland wird viel diskutiert und es gibt erste Versuche. Ich bin überzeugt, dass beide Seiten profitieren werden.


Abonniere jetzt den aiLetter!

Bleibe immer auf dem neuesten Stand. Erhalte wöchentlich News aus der Welt der Artificial Intelligence kostenlos in dein Postfach.