Generative KIs wie ChatGPT und Bard haben innerhalb weniger Monate einen tiefgreifenden Wandel in der Wahrnehmung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz bewirkt. Bereits zwei Monate nach ihrem Start verzeichnete die OpenAI-Lösung ChatGPT beeindruckende 100 Millionen monatlich aktive Nutzer, was einen Rekord für rasant steigende Nutzerzahlen darstellt.
Wie konnte das gelingen? Die zentralen Erfolgsfaktoren sind die Zugänglichkeit, die Antwortqualität und die Datentiefe:
Zugänglichkeit: Die niedrigen Einstiegshürden eines Chatbots erleichtern die Bedienbarkeit von ChatGPT wesentlich. Die Anwendung ist auch für Laien leicht und weitgehend intuitiv zugänglich.
Antwortqualität: Anstelle von Listen mit Suchergebnissen bietet ChatGPT qualifizierte Antworten auf Benutzerfragen, indem er Informationen aus verschiedenen Quellen verständlich zusammenfasst.
Datentiefe: Schließlich kann das Large Language Model (LLM) von OpenAI Informationen und Daten in verschiedenen Formaten und Strukturen lesen und begreifen.
Die rasante Marktdurchdringung wird sich auch wirtschaftlich schnell bemerkbar machen. Eine Studie von McKinsey mit dem Titel "The economic potential of generative AI" prognostiziert ein branchenübergreifendes Wirtschaftswachstum von jährlich 2,6 bis 4,4 Bio. US-Dollar, basierend auf 63 generativen KI-Anwendungsfällen in 16 Geschäftsbereichen. Insbesondere im Bankensektor wird erwartet, dass generative KI den Jahresumsatz der Branche um 2,8 bis 4,8 Prozent steigern kann. Es ist offensichtlich, dass der Einsatz solcher Lösungen in naher Zukunft zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor avancieren wird.
Innovative Technologie mit vielseitigen Anwendungsfeldern
Mit einer frühzeitigen Integration generativer KI in ihre Geschäftsmodelle können Finanzinstitute erhebliche Wettbewerbsvorteile erzielen. Anfängliche Anwendungen beinhalten die Automatisierung zeitintensiver manueller Aufgaben wie Texterstellung, Internetrecherche und Datenanalyse, was bereits zu einer erheblichen Effizienzsteigerung für Mitarbeitende führt.
Auch für die traditionell personalintensive Kundenbetreuung eröffnen sich neue Perspektiven. Generative KI ermöglicht eine verstärkte Automatisierung administrativer Aufgaben, wodurch mehr Zeit und Ressourcen für Tätigkeiten mit höherem Wertschöpfungspotenzial freigesetzt werden, beispielsweise die direkte Kundenberatung. Zusätzlich können maßgeschneiderte ChatBots Mitarbeiter entlasten, da sie rund um die Uhr als Customer Support zur Verfügung stehen. Sie greifen dazu auf vorab trainierte Daten mit relevanten Produktinformationen zu, während für komplexere Anliegen auf einen menschlichen Mitarbeiter verwiesen wird.
Generative KI wirkt sich nicht nur positiv auf die Optimierung der Arbeitsleistung aus. Sie spielt auch eine bedeutende Rolle bei der Identifikation und Bewertung von Risiken, die zum Kerngeschäft von Finanzinstituten gehören. Die generative KI erweitert diesen Prozess durch die Anwendung von Modellen, die auf historischen Daten und Markttrends basieren – und dadurch, dass sie schneller auf größere Datenmengen für die Analyse zugreifen kann. Sie prognostiziert potenzielle Risiken und empfiehlt geeignete Maßnahmen. Zudem ist sie in der Lage, alternative Szenarien zu generieren und deren Auswirkungen auf das Portfolio zu bewerten. Dies ermöglicht der Kreditwirtschaft, angemessen auf unvorhergesehene Ereignisse und Veränderungen in der Wirtschaft zu reagieren und Prozesse zu modellieren.
Risikoanalysen mithilfe generativer KI finden nicht nur im traditionellen Bankgeschäft Anwendung, sondern auch in der eigenen Compliance-Abteilung. Banken müssen kontinuierlich ihre Produkte und Aktivitäten darauf überprüfen, ob sie den aktuellen regulatorischen Vorschriften entsprechen. Neue Gesetze auf EU- und Bundesebene erfordern ständige Anpassungen und Überprüfung der Vorschriften. Die Umsetzung von Änderungen in den verschiedenen Bereichen der Banken erfordert beträchtliche personelle und finanzielle Ressourcen. Generative KI übernimmt die Prüfung der neuen Gesetzestexte, filtert potenzielle Änderungen und schlägt Anpassungen für die verschiedenen Bereiche und Dokumente der Bank vor, was zu erheblichen Zeitersparnissen führt.
Künstlich generierte Ergebnisse sollten keinesfalls bedenkenlos übernommen werden, da kein Modell frei von Fehlern ist. Unter dem Begriff „Halluzinationen" versteht man fehlerhafte Informationen, die von generativer KI erzeugt werden und auf statistischen Unregelmäßigkeiten beruhen.
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Den vollständigen Artikel aus der Ausgabe „die bank“ 10.2023 können Sie bei Genios kaufen.
Autor
Stephan A. Paxmann ist Leiter des strategischen Entwicklungsbereichs Digitalisierung und Innovation bei der Landesbank Baden-Württemberg (LBBW). Er analysiert innovative Markt- und Digitaltrends und begleitet die Bank sowie den Mittelstand bei der Einführung disruptiver Technologien.