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Smart Data und künstliche Intelligenz – Wie schaffen wir Nutzen für unsere Kunden?

Die Entwicklung und fortschreitende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in den unterschiedlichsten Formen sind beeindruckend. Auch in der Finanzbranche haben Smart Data und KI-basierte Analysemethoden Einzug gehalten. Am zweiten Finance Circle in diesem Jahr diskutierten Expertinnen und Experten darüber, was die Potenziale und Auswirkungen im Banking sind.

von Christoph Kley

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Dr. Gundula Heinatz Bürki referiert über populäre Anwendungen für künstliche Intelligenz.

Dr. Gundula Heinatz Bürki referiert über populäre Anwendungen für künstliche Intelligenz.

KI ermöglichen unbeaufsichtigtes Lernen
Trotz hochsommerlicher Temperaturen war der Finance Circle im Juni 2019 mit rund 300 Teilnehmenden gut besucht. Die erste Referentin, Dr. Gundala Heinatz Bürki, zeigte populäre Anwendungen für künstliche Intelligenz und erläuterte die Grundlagen. Als Managing Director der Swiss Alliance for Data-Intensive Services, einem Netzwerk zum gegenseitigen Wissensaustausch zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen, beschäftigt sie sich intensiv mit Methoden künstlicher Intelligenz. Auch privat konnte sie – als amtierende Schweizer Meisterin im Schach – von den Fortschritten der künstlichen Intelligenz berichten. Aktuell stehen Methoden im Vordergrund, die unbeaufsichtigtes Lernen ermöglichen. Die Erfolge sind zurzeit eindrücklich im Schach und im ostasiatischen Strategiespiel Go zu beobachten.

Rüf sieht im Banking vielfältige Potenziale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz

Rüf sieht im Banking vielfältige Potenziale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Banking hat grosses Potenzial
François Rüf, Head of Data, AI and Machine Learning bei der Bank Vontobel, hat einen für FinTech typischen beruflichen Hintergrund: Er gründete bereits 1999 ein Startup, das sich mit künstlicher Intelligenz befasste. Seit einem Jahr entwickelt er für Vontobel eine Strategie für künstliche Intelligenz. Sein Ansatz ist die gemeinsame Entwicklung von Anwendungsfällen (Use Cases) mit den verschiedenen Businessverantwortlichen. Häufig sind dies Personalisierungen von Angeboten (mass customization). Generell sieht er im Banking vielfältige Potenziale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz. Weiterhin sei zu beachten, dass die Modellierung typischerweise nur einen verhältnismässig kleinen Anteil am Gesamtaufwand habe. Insbesondere die Umsetzung in ein produktives System sei ein wesentlich grösserer Aufwandstreiber.

Tania Rebuzzi zeigt, wie ein auf künstlicher Intelligenz basierender Chatbot die Frontbereiche der Cognitive Intelligence Platform der Credit Suisse unterstützen soll.

Tania Rebuzzi zeigt, wie ein auf künstlicher Intelligenz basierender Chatbot die Frontbereiche der Cognitive Intelligence Platform der Credit Suisse unterstützen soll.

Bei der CS unterstützen KI die Frontbereiche
Im abschliessenden Praxisreferat zeigte Tania Rebuzzi, Head Front Support bei der Credit Suisse (Schweiz) AG, wie ein auf künstlicher Intelligenz basierender Chatbot trainiert wird. Der Chatbot ist Teil der Cognitive Intelligence Platform der Credit Suisse, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die Frontbereiche unterstützen soll. Die Vision ist, dass am «Point of Action» immer die notwendigen Informationen und darüberhinausgehende Expertise bereitstehen.

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Die Podiumsdiskussion, moderiert von Dr. Christoph Kley, Dozent für Banking & Finance an der ZHAW School of Management and Law, ging zuerst auf die Fortschritte beim Einsatz künstlicher Intelligenz ein. Die Fortschritte sind auf Datenverfügbarkeit, Ressourceneinsatz (z. B. mehrere hunderttausend Server für Deep Learning bei Google) und neue Methoden zurückzuführen. Im Moment herrsche eine regelrechte Euphorie; Länder und grosse Konzerne investieren Milliarden in die Forschung zur künstlichen Intelligenz. Gemäss Heinatz bestehen die grössten Potenziale für den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Verbesserung von Kundenerlebnissen und Ökosystemen sowie bei der Verbesserung der Prozesseffizienz. Dies wird sich auf die Arbeitswelt auswirken. Rüf erwartet, dass viel vom klassischen Banking verschwinden wird, indem Finanzdienstleistungen durch andere Anbieter bereitgestellt werden. Hier haben gerade diejenigen Unternehmen Vorteile, die viele Daten sammeln, damit bessere Anwendungen für künstliche Intelligenz entwickeln, so mehr Nutzerinnen und Nutzer anziehen und so wiederum mehr Daten erzeugen. Christoph Kley sprach in diesem Zusammenhang auch von der Gefahr von Monopolstrukturen. Gundula Heinatz warb darauf hin für den Einsatz von Vertrauensplattformen zur Verwaltung der eigenen Daten.

Im Anschluss an die Podiumsdiskussion konnten die Zuhörer Fragen stellen. Die Zuhörer interessierten sich u. a. für die Erklärbarkeit von Entscheidungen von künstlicher Intelligenz (explainable Artificial Intelligence), die Ethik und Prognosen zur zukünftigen Entwicklung.

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