Von Fr\u00e9d\u00e9ric Le Hellard, Chief Information Officer, REYL Intesa Sanopaolo<\/strong><\/p>\n
\nK\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur ein Thema f\u00fcr Forschungslabore und Science-Fiction-Romane, die in der \u00d6ffentlichkeit Fantasien, Faszination und \u00c4ngste hervorrufen, sondern ein Thema, das unser Leben pr\u00e4gt. Laut der International Data Corporation (IDC) stellt die KI im Jahr 2021 einen riesigen globalen Markt von 350 Milliarden US-Dollar dar, der durchschnittlich um 18,8 Prozent Jahr w\u00e4chst. PWC sch\u00e4tzt, dass die KI bis 2030 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft beitragen wird. Es geht auch um die globale Vormachtstellung zwischen den Grossm\u00e4chten. Die Rivalit\u00e4t zwischen China und den USA wird oft als eine Art kalter Krieg hervorgehoben. Die Realit\u00e4t sieht anders aus: Die USA sind weit voraus und Europa ist als dritter Akteur alles andere als unbedeutend.<\/p>\n
Die k\u00fcnstliche Intelligenz entschl\u00fcsseln<\/strong><\/p>\nF\u00fcr viele von uns bleibt die KI ein geheimnisvolles, etwas magisches Gebiet, in dem die Maschine das menschliche Gehirn nach und nach \u00fcberholt. Tats\u00e4chlich handelt es sich um ein relativ altes Forschungsgebiet, dessen Entstehung auf die 1950er-Jahre zur\u00fcckgeht. Zun\u00e4chst war es die symbolische KI (formale Logik und Wissensrepr\u00e4sentation), die die Disziplin ins Rollen brachte, doch die j\u00fcngsten Fortschritte sind mit der numerischen KI (Statistik und Massendatenmanipulation) verbunden. Letztere ist mit 89 Prozent der 55\u2019000 KI-Patente, die 20171 angemeldet wurden, auf dem Vormarsch, was vor allem den gewaltigen Entwicklungen bei den Rechen- und Verarbeitungskapazit\u00e4ten f\u00fcr gigantische Datenmengen zu verdanken ist. Laut Fran\u00e7ois Chollet2, Leiter der KI-Entwicklungsabteilung bei Google, “werden wir bald Sprachmodelle auf alle menschlich verf\u00fcgbaren Texte trainiert haben.”<\/p>\n
Um ein Problem zu l\u00f6sen, greift das menschliche Gehirn auf zwei Funktionsweisen zur\u00fcck: Intuition und logisches Denken, wobei beide miteinander kombiniert werden. \u00dcberraschenderweise wird sich die KI im Bereich der Intuition auszeichnen, w\u00e4hrend sie sich im Bereich des logischen Denkens als schlecht erweisen wird. Alles, was ein Mensch unmittelbar und “ohne nachzudenken” ausf\u00fchrt, k\u00f6nnte durch KI ersetzt werden: Autofahren in einer gew\u00f6hnlichen Situation, Spracherzeugung, Erkennen von Objekten. Im medizinischen Bereich ist die KI bereits sehr beeindruckend, indem sie zum Beispiel einen Krebstumor auf einem R\u00f6ntgenbild viel besser erkennen kann als das menschliche Auge.3<\/p>\n
Rohe Gewalt, die ihre Grenzen hat<\/strong><\/p>\nDiese unglaublichen F\u00e4higkeiten erzeugen eine Allmachtsfantasie, der kein Problem widerstehen kann, doch es gibt durchaus Grenzen. Das Streben der KI-Akteure ist die Human Level Artificial Intelligence (HLAI), aber “wir haben kein Lernparadigma, das es Maschinen erm\u00f6glicht zu lernen, wie die Welt funktioniert”, so Yann Le Cun.4 Es fehlen grundlegende Konzepte, die durch Rechenkraft allein nicht gel\u00f6st werden k\u00f6nnen. Ausserdem hat das maschinelle Lernen problematische Verzerrungen, die mit seinem Lernen zusammenh\u00e4ngen: Beginnt man einen Satz mit dem Wort “Muslim”, enth\u00e4lt die maschinelle Sprachvervollst\u00e4ndigung, die vom KI-Modell GPT-3 von OpenAI erzeugt wird, in 60 Prozent der F\u00e4lle gewaltt\u00e4tige Sprache, w\u00e4hrend es weniger als 20 Prozent sind, wenn “Muslim” durch “Buddhist” ersetzt wird.5 Die automatisch erzeugten Inhalte reproduzieren auf nat\u00fcrliche Weise die Vorurteile der Millionen von Texten, die zu ihrem Lernen verwendet wurden.<\/p>\n
Welche Anwendungen gibt es in der Finanzwelt?<\/strong><\/p>\nWenn man die Funktionsweise und die Grenzen der KI versteht, kann man sich vorstellen, wie sie in der Finanzwelt eingesetzt werden k\u00f6nnte. Die Bek\u00e4mpfung der Geldw\u00e4sche ist, sofern sie mit ausreichenden Datenmengen gef\u00fcttert wird, zweifellos ein bevorzugter Bereich der KI. Die Erkennung von Betrugsf\u00e4llen inmitten von Millionen von Transaktionen durch ein maschinelles Lernsystem, das durch fr\u00fchere Betrugsf\u00e4lle geschult wurde, wird sich als \u00e4usserst effizient erweisen. Bereiche, in denen grosse Datenmengen analysiert werden m\u00fcssen, sind ausgezeichnete Kandidaten, zum Beispiel Cybersicherheit, Kreditanalyse oder Risikoberechnungen.<\/p>\n
Eine KI, die Marktentwicklungen vorhersagen kann, ist jedoch eine Utopie. Zwar werben einige Startups, die im High Frequency Trading t\u00e4tig sind, mit der Leistungsf\u00e4higkeit ihrer KI-Modelle, aber auf lange Sicht muss sich das erst noch erweisen. Die Argumente, auf die man sich berufen muss, die besonders unvorhersehbaren Kontextereignisse und die den Marktteilnehmern innewohnenden Emotionen sind allesamt Hindernisse f\u00fcr eine effiziente Anwendung eines KI-Modells in diesem Bereich.<\/p>\n
Die KI gestaltet bereits einige Bereiche des Finanzwesens und die tiefgreifendsten Ver\u00e4nderungen liegen gewiss vor uns. Die Banken m\u00fcssen bereits heute die Auswirkungen bewerten, die Technologien verstehen und KI schon heute in ihre Strategie integrieren, um f\u00fcr die Herausforderungen von morgen ger\u00fcstet zu sein.<\/p>\n
1 Quelle: WIPO Technology trends 2019 \u2013 Artificial Intelligence, Januar 2019<\/span>
\n2 Interview mit ICT Journal, Januar 2022<\/span>
\n3 Une IA de Google surpasse les radiologues pour d\u00e9tecter le cancer du sein, Sciences et Avenir, janvier 2020<\/span>
\n4 Post auf Facebook, Yann Le Cun, VP & Chief AI Scientist bei Meta<\/span>
\n5 Quelle: \u00abPersistent anti-muslim bias in Large Language Models\u00bb, Abubakar Abid, Maheen Farooqi & James Zou, 2021<\/span><\/p>\nQuelle: AdvisorWorld.ch<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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