KI-Potenziale systematisch nutzen

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zukunftsthema mit enormen Potenzialen für Finanzunternehmen. Um KI aber auch wirklich zielgerichtet und wertschöpfend einzusetzen, ist eine systematische Vorgehensweise unabdingbar. Die PPI AG hat gemeinsam mit dem ibi research Institut und weiteren Partnern ein Drei-Ebenen-Modell für die Bedarfsermittlung, Implementierung und Anwendung Künstlicher Intelligenz bei Finanzdienstleistern entwickelt. Das Modell entstand im Rahmen von Deutschlands umfassendstem Konsortialprojekt zu KI im Finanzsektor.

Systematischer Auswahlprozess

Das Drei-Ebenen-Modell trägt einen wissenschaftlich entwickelten Ansatz in die Praxis. Zu seiner Validierung wurden im Zuge des Projekts Anwendungsfälle aus allen bankfachlichen Bereichen – etwa Beratung, Service oder Zahlungsverkehr – herangezogen. Das Modell ermöglicht es Finanzunternehmen, die KI einsetzen wollen, systematisch vom Geschäftsprozess über definierte Anwendungsklassen das geeignete KI-Verfahren zu identifizieren.

1. Die obere Ebene beschreibt den Geschäftsprozess: Wie sieht der zu adressierende, fachliche Geschäftsprozess aus und wie lässt sich die Betrachtung auf die relevanten Schritte eingrenzen? Heutige Einsatzbereiche von KI liegen vielfach in den Bereichen Marketing, Vertrieb sowie Risiko- und Betrugserkennung. Zukünftig ist aber ein flächendeckender Einsatz in Finanzunternehmen zu erwarten.
   
2. Die mittlere Ebene beschreibt Anwendungsklassen oder auch standardisierte Aufgabentypen, die sich hinter den relevanten Schritten des Geschäftsprozesses mit seinen Funktionen und Daten verbergen und durch KI unterstützt werden können. Eine mögliche Anwendungsklasse ist die Prüfung des Aufgabenkontexts, in der die KI beispielsweise einen formlos auf der Website der Bank eingegebenen Kundenwunsch nach Altersvorsorge ins Portfolioangebot der Bank übersetzt und dem Kunden dann beispielsweise ETF-basierte Vermögensverwaltung offeriert.
   
3. Die untere Ebene hilft bei der Zuordnung der geeigneten KI Verfahren und deren jeweiligen Ausprägungen zu den Anwendungsklassen. Geht es in der Anwendungsklasse Input-Transformation beispielsweise um die Übersetzung von Sprache oder Text in digitalen Code, bietet sich etwa Deep Learning mittels neuronaler Netze an.

„Thema KI auf eine neue Ebene heben“

Die PPI AG ist mit den Ergebnissen des Konsortialprojekts sehr zufrieden: „Die Zusammenarbeit der Experten aus unterschiedlichen Teilen der Wertschöpfungskette der Finanzwirtschaft war äußerst produktiv“; sagt Stephan Heinze, Consultant, PPI AG. „Mit dem Drei-Ebenen-Modell haben wir ein effizientes Instrument entwickelt, um gemeinsam mit unseren Kunden das Thema Künstliche Intelligenz auf eine neue Ebene zu heben.“ Bereits heute ist KI Bestandteil vieler Kundenprojekte der PPI AG. Die Berater und Softwareentwickler besitzen auf den Gebieten Chatbots, Fraud Detection oder Robotic Process Automation große Expertise. „Zukünftig wollen wir unsere Kunden noch stärker dabei unterstützen, KI ganzheitlich zu verstehen zu planen und zu nutzen. Das Konsortialprojekt gibt uns hier bedeutende Impulse.“

Zum Projekt

Im Konsortialprojekt „Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistung“ erarbeiteten zwölf Unternehmen der Finanzbranche unter Federführung der ibi research an der Universität Regensburg GmbH über sechs Monate eine strukturierte Vorgehensweise für den Einsatz von KI. Beteiligte Unternehmen waren neben der PPI AG unter anderem die DATEV eG, die Deutsche Leasing AG, die TARGOBANK AG & Co. KGaA und die Fiducia & GAD IT AG.

Eine detaillierte Beschreibung des Drei-Ebenen-Modells ist Inhalt des Whitepapers „Künstliche Intelligenz in der Finanzdienstleistung – von der Analyse der Einsatzszenarien bis hin zur Entwicklung eines Frameworks für den KI-Einsatz“. Es steht zum kostenlosen Download unter www.ppi.de/ki.