{"id":7355,"date":"2019-04-08T08:12:50","date_gmt":"2019-04-08T06:12:50","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/?p=7355"},"modified":"2026-02-11T14:52:52","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:52","slug":"kuenstliche-intelligenz-in-der-finanzbranche-eine-utopie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/retailbanking\/kuenstliche-intelligenz-in-der-finanzbranche-eine-utopie\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz in der Finanzbranche \u2013 eine Utopie?"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Behauptung Nr. 1: Deep Learning ist nur eine modische Worth\u00fclse f\u00fcr l\u00e4ngst etablierte Techniken.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es ist in der Tat so, dass Deep Learning ihren Ursprung in den 1950er-Jahren hat. Bis vor kurzer Zeit war es jedoch nicht m\u00f6glich, komplexe Modelle auf grossen Datenmengen zu trainieren. Die Verf\u00fcgbarkeit von starker Rechenleistung hat dies \u00fcber die letzten Jahre mehr und mehr erm\u00f6glicht. Aus mathematischer Sicht kann man Deep Learning als eine geschickte Strategie verstehen, wie man mittels Neuronaler Netzwerke \u00e4usserst komplexe Zusammenh\u00e4nge elegant erlernen und approximieren kann. Bisher als unl\u00f6sbar bezeichnete Aufgaben sind pl\u00f6tzlich auf eine \u00fcberzeugende Art und Weise zu knacken. F\u00fcr die Finanzbranche er\u00f6ffnet dies ganz neue M\u00f6glichkeiten, wie zum Beispiel das Treffen optimaler Gesch\u00e4ftsentscheide unter Ber\u00fccksichtigung von Unsicherheiten und einer langen Reihe von Nebenbedingungen.<\/p>\n\n\n\n

Behauptung Nr. 2: Deep Learning kommt f\u00fcr uns nicht in Frage, da wir nicht \u00fcber gen\u00fcgend Daten verf\u00fcgen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Behauptung h\u00f6rt man oft und trifft f\u00fcr gewisse Anwendungsf\u00e4lle wie beispielsweise die Bilderkennung zu. Ein Neuronales Netzwerk kann nur so gut sein, wie man es trainiert. F\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle von Deep Learning in der Finanzbranche tut dies aber nichts ab. Die Parametrisierung \u00f6konometrischer Probleme ist vergleichsweise einfach im Vergleich zur allgemeinen Bilderkennung. M\u00f6chte man beispielsweise das Liquidit\u00e4tsmanagement einer Bank optimieren, dann trifft auch das Argument der fehlenden Daten nicht oder nur teilweise zu. Entsprechende Modelle k\u00f6nnen mit unterschiedlichen Annahmen und Szenarien trainiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Behauptung Nr. 3: Der Regulator wird f\u00fcr unsere Modelle den produktiven Einsatz von Deep Learning als undurchschaubare Blackbox ohnehin nie erlauben.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Neurale Netzwerke k\u00f6nnen aufgrund ihrer Gr\u00f6sse bedingtermassen als Blackbox angeschaut werden. Dies spricht aber nicht gegen eine Einsatzf\u00e4higkeit von Deep Learning in der Finanzbranche. Einerseits erlaubt es, neue und allenfalls bahnbrechende L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge zu finden, die man auf klassischen Wegen nie in n\u00fctzlicher Frist gefunden h\u00e4tte. Andererseits kann die Validierung von einem trainierten Deep-Learning-Modell viel leichter durchgef\u00fchrt werden als jene f\u00fcr herk\u00f6mmliche Modelle. Die Performance der L\u00f6sungsvorschl\u00e4ge liegt unmittelbar und m\u00fchelos f\u00fcr hunderttausende von Szenarien vor. Das Argument der Blackbox ist demnach nicht g\u00fcltig. Aus meiner Sicht ist es nur eine Frage der Zeit, bis klassische Bewertungs- und quantitative Risikomanagement-Modelle der Banken mit den neuen M\u00f6glichkeiten erg\u00e4nzt oder gar durch sie abgel\u00f6st werden.<\/p>\n\n\n\n

Behauptung Nr. 4: Es gibt abertausende interessante Prototypen, aber im jetzigen Marktumfeld ist k\u00fcnstliche Intelligenz nicht produktiv.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn man sich im Marktumfeld umh\u00f6rt und entsprechende Vortr\u00e4ge an Industriekonferenzen besucht, dann wird man mit bahnbrechenden Innovationen \u00fcberh\u00e4uft. In der Versicherungsbranche werden zehntausende Briefe mit handgeschriebenen Anmeldungen, Arztzeugnissen, Beschwerden, Rechnungen, etc. im Handumdrehen von Neuralen Netzwerken mit hohen Erfolgsraten entweder automatisch verarbeitet oder an die korrekten Empf\u00e4nger weitergeleitet. Die gr\u00f6sseren Unternehmen haben in den letzten Monaten und Jahren viel investiert, um Fortschritte im Deep Learning zu eigenen Zwecken nutzen zu k\u00f6nnen. Doch der Erfolg zeichnet sich nur langsam ab. Viele Marktteilnehmer geben zu, dass derzeit erst vereinzelte L\u00f6sungen wirklich in die Produktion eingebettet worden sind. Die Komplexit\u00e4t in den Unternehmensstrukturen, den Abl\u00e4ufen und der IT sorgt daf\u00fcr, dass der Wandel bisher nur schleppend vorankam. Aufgrund der get\u00e4tigten Investments und des Potentials wird sich das aber bald \u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n

Behauptung Nr. 5: Mit Deep Learning besch\u00e4ftige ich mich nicht konkret. Aufgrund meiner Defizite in Mathematik und der fehlenden Gewandtheit in Programmiersprachen werde ich die Konzepte sowieso nie anwenden k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mathematische F\u00e4higkeiten und Programmierkenntnisse erleichtern in der Tat den Zugang zu Neuralen Netzwerken. Deep Learning h\u00e4lt hingegen nebst den erforderlichen wissenschaftlichen Fortschritten gerade deshalb Einzug in vielen Dom\u00e4nen, weil die Technologie relativ einfach f\u00fcr alle zug\u00e4nglich ist. Eine Vielzahl von illustrativen Beispielen ist zusammen mit dem Code frei auf dem Web verf\u00fcgbar. Ein einschl\u00e4giger Universit\u00e4ts-Abschluss in Mathematik und Computer Science ist \u00fcberhaupt nicht zwingend. Beispielsweise l\u00e4sst sich ein Deep-Learning-Algorithmus unter Verwendung der Python Library Keras<\/em> (Open-Source) sehr intuitiv und in wenigen Zeilen realisieren. Ausgehend davon kann man die Konzepte mit fortschreitender Komplexit\u00e4t Schritt f\u00fcr Schritt erarbeiten und auf neue Anwendungsf\u00e4lle adaptieren. Die Spielwiese liegt bereit, man muss sich lediglich wagen, darauf herumzutummeln. Eine sehr gute Gelegenheit hierf\u00fcr bietet die vom IFZ organisierte FinTech-Summerschool Anfang Juli 2019. Diese widmet sich nebst anderen interessanten Themen einer Einf\u00fchrung in Deep Learning. Nach einem Halbtag werden Sie in der Lage sein, Neurale Netzwerke f\u00fcr einfache Klassifikationen und Prognosen einsetzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Deep Learning steckt derzeit gerade in der hiesigen Finanzindustrie noch in den Kinderschuhen. Es sind im Laufe der n\u00e4chsten Jahre aber grosse Ver\u00e4nderungen zu erwarten. F\u00fcr die Finanzindustrie bieten sich beispielsweise im Bereich der Risikoquantifizierung ganz neue M\u00f6glichkeiten. Es liegt an den Marktteilnehmern, diese vielversprechende Innovationsm\u00f6glichkeit als Chance zu nutzen und Anwendungsf\u00e4lle von Deep Learning in einem produktiven Reifegrad auszuarbeiten. Hierf\u00fcr braucht es \u00abnur\u00bb Offenheit und die entsprechenden Skills.<\/p>\n\n\n\n

Hinweis zur Summer School<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Blockchain und Data Analytics sind Themen, die derzeit an vielen Konferenzen in der Form von Referaten behandelt und vorgestellt werden. In der vom Institut f\u00fcr Finanzdienstleistungen Zug IFZ angebotenen FinTech-Summerschool vom 1. Juli \u2013 5. Juli 2019 erlernen die Teilnehmenden die Grundkonzepte der Blockchain-Technologie und von Data Analytics. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen erste Erfahrungen mit konkreten Anwendungsf\u00e4llen aus der Praxis gesammelt werden. Es k\u00f6nnen auch nur einzelne Bl\u00f6cke besucht werden (2.5 Tage Blockchain, 2.5 Tage Analytics). Weitere Angaben finden Sie hier<\/a>. <\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In den letzten Jahren haben einige grosse Firmen der Finanzbranche ihr Personal im Bereich Data Science und Analytics massiv aufgestockt. Diese Entwicklung wird von der Akzeptanz gen\u00e4hrt, dass die Auswertung der immensen Datenvorr\u00e4te zu einer verbesserten Kundenansprache und einer effektiveren und effizienteren Ressourcenallokation f\u00fchrt. In den letzten Jahren wurden insbesondere im Bereich der automatischen Bild- und Spracherkennung oder in Computerspielen bahnbrechende Fortschritte erzielt. Diesen Erfolgen liegen die Konzepte von Deep Learning zugrunde. Dessen Einsatz in der Finanzbranche h\u00e4lt sich zurzeit aber noch in Grenzen. 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