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Stand der KI-Aktivitäten im Finanzsegment 

12.11.2019, 11:44  |  375   |   |   

Wir wollen uns mit 2 Seiten einer Entwicklung beschäftigen, die das Ausmaß der Herausforderung für die Finanzsphäre verdeutlichen und eine Diskussion begleiten könnte, wie letztendlich in 10 Jahren Geld angelegt wird und wie die Arbeit in Unternehmen und Banken organisiert wird. Künstliche Intelligenz (KI) wird von vielen noch als Zukunftsmusik beschrieben, wobei sie heute allenthalben anzutreffen ist: selbst fahrende Autos, Sprachsteuerung, Übersetzungen, Bilderkennung…  

In den Backoffices der Unternehmen und Banken werden die Folgen der KI-Evolution in den nächsten Jahren am ehesten zu spüren sein. Nach einer Arvato/AT-Kearny-Studie aus dem Jahr 2018 ist davon auszugehen, dass in 10 Jahren über 50 % aller Backoffice-Arbeiten per RPA ersetzt oder auch unterstützt werden. RPA (Robot Process Automation) ist der Einstieg in die KI der Prozesse, die letztendlich zuerst die Back-Ends vollständig automatisieren werden und dann auch die Front-Ends in diese Richtung bringen. RPA-Bots kopieren die Art und Weise, wie Benutzer mit Anwendungen interagieren: einfach strukturierte, regelbasierte Aufgaben können von ihnen schneller und mit weniger Fehlern bewältigt werden als bei manueller Bearbeitung. Die Haupteinsatzgebiete sind in den Bereichen Auftragsmanagement, Forderungsmanagement, Pre-Sales-Support, aber auch Treasury und Risikomanagement zu finden. Mit immer mehr kognitiver Kompetenz (Machine Learning) können sie durch komplexe Lernprozesse letztendlich in die Lage versetzt werden, immer mehr Prozesse bis in den FrontEnd-Bereich zu beherrschen. Das Lernpotential ist dabei entscheidend: können die Bots selbstständig lernen, dann wird das Potential massiv ansteigen.  
 
Was letztendlich die KI für die Finanzwelt bringen wird, hängt davon ab, inwieweit die Manager ein Verständnis für diese Technologie entwickeln. Unternehmensumfragen zeigen, dass bei den Motiven für den Einsatz von KI insbesondere der Aspekt Funktionalität und Produkt- und Prozesssuport im Vordergrund steht und weniger der reine Kostensenkungsgedanke.  Allerdings müssen die richtigen Skills an Bord sein. Ein Mangel an diesen Skills würde einen erheblichen Wettbewerbsnachteil für die betroffenen Unternehmen bedeuten.  Man kann allerdings davon ausgehen, dass in den oben genannten Back-End- und Front-End-Bereichen stärkere Arbeitsplatzreduktionen möglich sind. Es wird eine Umdeutung der Arbeitsplatzanforderungen geben hin zu mehr Datenanalyse und KI-kompatiblen Supporteinheiten.  
 
Die Anleger (Front-End): Viele Banken und sonstige Finanzdienstleister bieten sog. Roboadviser für die Geldanlage an: der Kunde kann in überschaubare Produkte investieren, nachdem seine Risikoneigung und sein Vermögenszustand erfasst wurde. Dies passt gut zu dem Trend, dass die Anleger sich immer stärker auf passive Fonds konzentrieren, denn die These, dass aktive Fonds den Markt nicht schlagen können ist mit der Effizienzmarkthypothese von Eugene Fama ja schon seit vielen Jahrzehnten in der Welt und überwiegend bestätigt worden. Gerade die Kosten der aktiven Fonds werden dabei von den Anlegern kritisch betrachtet: Passive Fonds belasten jedes Jahr 0,03-0,09% des verwalteten Vermögens mit Kosten, während aktive Manager 20-mal so hohe Kosten in Rechnung stellen. 
 
In Europa sieht die Entwicklung folgendermaßen aus: 

Source: Autonomous NEXT Analysis, TheRoboReport (Second Quarter 2019 Robo Report) 
 
Jetzt sind diese Roboadvisor eher im oben genannten RPA-Segment verankert und die Weiterentwicklung zu kognitiv anspruchsvollen Unterstützungen könnten irgendwann auch wieder die aktiven Fonds attraktiver machen, weil auch hier durch KI die Kosten massiv gesenkt werden könnten.  

Was an Erkenntnis aus diesen Entwicklungen bleibt: es bleibt kaum etwas so wie es zurzeit ist und die Herausforderungen für die betriebswirtschaftliche Gestaltungsarbeit und den Bildungssektor sind immens.  

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