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Laut einem Bericht der Economist Intelligence Unit, der von Temenos unterstützt wurde, müssen Banken der Herausforderungen hinsichtlich Erklärbarkeit und „Black-Box-Risiken“ Herr werden, um mit KI nach der Pandemie erfolgreich operieren zu können

16.07.2020

Daten-Bias, „Black-Box-Risiken“ und die mangelnde Überwachung durch Menschen sind laut dem Bericht „Overseeing AI: Governing artificial intelligence in banking“ der Economist Intelligence Unit (EIU) bei Banken, die KI einsetzen, die wichtigsten Probleme in Bezug auf die Governance. Der Bericht basiert auf einer Untersuchung von aufsichtsbehördlichen Leitlinien aus verschiedensten Ländern im Hinblick auf die Risiken und die Governance von KI im Bankwesen, die von der EIU im Auftrag von Temenos (SIX: TEMN), dem Unternehmen für Bankensoftware, durchgeführt wurde.

Erkenntnisse aus dem Bericht werden am 23. Juli gemeinsam mit CWB Financial Group, TSB Bank and Temenos im Rahmen des Webinars „Rules of the game changer – governing AI in banking“ erörtert.

Der Bericht beleuchtet die Tatsache, dass KI bei Technologieinvestitionen von Banken oberste Priorität genießt und dass 77% der Führungskräfte von Banken der Ansicht sind, dass KI über Erfolg oder Misserfolg von Banken entscheiden wird. Es ist davon auszugehen, dass die Bedeutung der KI auch nach der Pandemie nicht nachlassen wird, da Banken auf der Suche nach neuen Technologien sind, mit denen sie sich besser an die sich wandelnden Anforderungen der Kunden anpassen und mit neuen Akteuren auf dem Markt konkurrieren können. Laut dem Bericht der EIU ist es für Banken, die KI-Technologie einsetzen, von entscheidender Bedeutung, ethisch einwandfreie, faire und ordnungsgemäß dokumentierte KI-Entscheidungen zu gewährleisten.

Der Bericht der EIU betont die folgenden wichtigen Herausforderungen in Bezug auf Governance und fasst aufsichtsrechtliche Leitlinien für Banken zusammen, die KI einsetzen:

  • Ethik und Fairness: Banken müssen KI-Modelle entwickeln, die grundlegend ethisch einwandfrei konzipiert sind. Einsatzszenarien und Entscheidungen, die auf KI basieren, sind zu überwachen und zu überprüfen; die Datenquellen sind regelmäßig zu evaluieren, um sicherzustellen, dass die Daten nach wie vor repräsentativ sind.
  • Erklärbarkeit und Nachvollziehbarkeit: Die bei der Entwicklung von KI-Modellen verfolgten Schritte müssen dokumentiert werden, um auf KI basierende Entscheidungen den Personen vollumfänglich erklären zu können, die von diesen Entscheidungen betroffen sind.
  • Datenqualität: Es müssen bankenweite Standards für die Daten-Governance aufgestellt und angewendet werden, um die Präzision und Integrität der Daten zu gewährleisten und Bias zu vermeiden.
  • Kompetenz: Banken müssen sicherstellen, dass sie in ihrer gesamten Geschäftstätigkeit über das notwendige KI-Knowhow verfügen, um KI-Modelle zu entwickeln und zu pflegen und diese Modelle zu überwachen.

Prema Varadhan, Chief Product Architect und Head of AI von Temenos, äußerte sich dazu wie folgt: „Die KI ändert das Bankwesen grundlegend. Sie bietet Banken die Möglichkeit, mehr Daten in Echtzeit zu verarbeiten und von den Verhaltensweisen ihrer Kunden zu lernen. Dies unterstützt sie dabei, Betriebskosten zu senken und ihre Serviceangebote auf bisher unerreichte Weise zu personalisieren. Banken nutzen die KI dazu, ihren Kundenservice und ihre Betriebstätigkeit im Backoffice grundlegend umzugestalten. Daher ist es wichtiger denn je, dass sie den ethisch einwandfreien Einsatz der Technologie gewährleisten. „White-Box-Modelle“ wie etwa Explainable AI (XAI) von Temenos sind in der Lage, in verständlicher menschlicher Sprache zu erläutern, wie Entscheidungen getroffen werden. Auf diese Weise kann das Vertrauen der Regulierungsbehörden und der Kunden gewonnen werden. Als Hüter der Kundendaten und vertrauenswürde Berater sind die Banken dafür verantwortlich, eine transparente, erklärbare KI-Technologie einzuführen. So können sie in der neuen Normalität Wettbewerbsvorteile erzielen.“

Laut der EIU-Untersuchung zählt Daten-Bias, das zur Diskriminierung von Einzelpersonen oder Personengruppen führt, zu den Hauptrisiken von Banken, die KI einsetzen. Prag Sharma, Senior Vice President von Citi Innovation Labs, kommentierte dies in der EIU-Untersuchung wie folgt: „Bias kann sich in jeder Branche in KI-Modelle einschleichen. Doch Banken sind besser als die meisten anderen Organisationen aufgestellt, dem entgegenzuwirken. Durch Maximierung der Erklärbarkeit von Algorithmen kann Bias verringert werden.“

Pete Swabey, Editorial Director EMEA – Thought Leadership, The Economist Intelligence Unit, äußerte sich dazu folgendermaßen: „KI gilt in der Branche als entscheidender Wettbewerbsfaktor. Unsere neue Studie, die Erkenntnisse aus Leitlinien von Regulierungsbehörden aus aller Welt schöpft, hebt die wichtigsten Governance-Herausforderungen hervor, denen sich Banken stellen müssen, wenn sie die Chancen der KI auf sichere und ethisch einwandfreie Weise nutzen möchten.“

Über die Untersuchung

Die EIU führte eine strukturierte Untersuchung von 25 Berichten, Diskussionspapieren und Artikeln zum Thema durch und fasste die wichtigsten von den Aufsichtsbehörden aufgeworfenen Fragen zum Thema Management von KI-Risiken im Bankwesen zusammen. Die betreffenden Dokumente wurden in den vergangenen drei Jahren von Aufsichtsbehörden des Banken- und Finanzsektors, von Zentralbanken und supranationalen Instituten, Universitäten und Beratungsunternehmen veröffentlicht.

Die aufsichtsrechtliche KI-Untersuchung folgt einer weltweiten Forschungsumfrage mit dem Titel „Forging new frontiers: advanced technologies will revolutionize banking”, die von EIU and Temenos im Juni 2020 veröffentlicht wurde.

– Ende –

Über Temenos

Die Temenos AG (SIX: TEMN) ist der weltweit führende Anbieter von Bankensoftware. Mehr als 3.000 Banken weltweit, darunter 41 der Top-50-Banken, setzen auf Temenos, um sowohl die Tagesgeschäfte als auch die Interaktionen von mehr als 500 Millionen Bankkunden abzuwickeln. Temenos bietet Cloud-native, Cloud-agnostische und KI-gestützte Front-Office-, Kernbanking-, Zahlungsverkehrs- und Fondsverwaltungssoftware, die es Banken ermöglicht, reibungslose, kanalübergreifende Kundenerlebnisse zu liefern und operative Bestleistungen zu erzielen.

Die Software von Temenos ermöglicht seinen leistungsstärksten Kunden nachweislich ein Aufwand-Ertrag-Verhältnis von 26,8%, was der Hälfte des Branchendurchschnitts entspricht, und eine Eigenkapitalrendite von 29%, also das Dreifache des Branchendurchschnitts. Diese Kunden investieren außerdem über 51% ihres IT-Budgets für Wachstum und Innovation gegenüber Instandhaltung, ein Wert, der doppelt so hoch ist wie im Branchendurchschnitt. Das zeigt, dass die IT-Investitionen diesen Banken einen handfesten Mehrwert verschaffen.

Weitere Informationen finden Sie unter www.temenos.com.

Die Ausgangssprache, in der der Originaltext veröffentlicht wird, ist die offizielle und autorisierte Version. Übersetzungen werden zur besseren Verständigung mitgeliefert. Nur die Sprachversion, die im Original veröffentlicht wurde, ist rechtsgültig. Gleichen Sie deshalb Übersetzungen mit der originalen Sprachversion der Veröffentlichung ab.


 

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