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Erstellt am 09.07.2020

Hier ist künstliche Intelligenz im Spiel

Die künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Treiber der Digitalisierung. Welche wachsende Rolle sie bei PostFinance spielt, erzählen zwei Mitarbeitende aus dem Data-Science-Team.

Die künstliche Intelligenz (KI) prägt die digitale Transformation – auch in der Finanzbrache. Basis dafür bilden immer grössere Datenmengen und immer bessere Rechenleistungen. Doch was genau ist der Vorteil von KI gegenüber altbewährten IT-Anwendungen? «Vor KI musste jeder Schritt programmiert werden», erklärt Lukas Bütikofer, Data Scientist bei PostFinance. Ausserdem konnten die Systeme bei den kleinsten Abweichungen vom Standard nicht mehr weiterarbeiten. «KI hingegen lernt, Daten aus bekannten Fällen selbstständig einzuordnen und kann auch für komplexe Aufgaben trainiert werden.»

Von schwacher und starker KI?

Spricht man von künstlicher Intelligenz, sollte zwischen «schwacher» und «starker» KI unterschieden werden. «Schwache KI bedeutet, dass das KI-System für die Lösung einer bestimmten Aufgabe entwickelt wird», sagt Nicole Keller aus dem Data-Science-Team. Im Vergleich zu starker KI, die menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt, verfügt das System somit über kein tieferes Verständnis für die Problemlösung. Was mit dieser starken KI, auch «künstliche allgemeine Intelligenz» genannt, dereinst möglich sein wird, weiss noch niemand. Schwache KI kommt aber schon in vielen Bereichen zum Einsatz. Hier drei Beispiele:

Bereich 1: positive Kundenerfahrung

PostFinance nutzt KI, um das Kundenerlebnis zu optimieren. Einerseits helfen Auswertungen, Kundenwünsche vorauszusagen. Andererseits erhöhen virtuelle Berater in Form von Sprachassistenten oder Chatbots die Kundenzufriedenheit. «Unser digitaler Assistent erkennt die Anliegen der Kunden und versucht, diese direkt zu beantworten», sagt Nicole Keller. Die grösste Herausforderung dabei sei, das Kundenbedürfnis beim ersten Kontakt richtig zu erfassen. Der digitale Assistent beantwortet die zahlreichen wiederkehrenden Kundenanfragen bereits sehr gut und soll daher künftig auch Kundendaten verarbeiten. «So wird für authentifizierte Kunden beispielsweise auch die Saldoabfrage über ihn möglich sein.» Vorstellbar seien zudem personalisierte Ratschläge zu Finanzprodukten oder die Abfrage von Aktienkursen.

Bereich 2: verbessertes Risikomanagement

Mit KI lassen sich auch finanzielle Risiken besser kalkulieren. Durch die Auswertung grosser, unstrukturierter Datenmengen werden Bewertungen fundierter und Vorhersagen genauer. Dies wiederum verbessert zum Beispiel die Gewinne bei Fonds und senkt das Ausfallrisiko bei Krediten. «Bei der Kreditvergabe helfen Informationen zu tausenden früheren Kreditentscheidungen und dem Rückzahlungsverhalten der Kunden», sagt Lukas Bütikofer. Das KI-System gleicht erkannte Muster mit dem aktuellen Antrag ab und schätzt so die Kreditwürdigkeit ein. «Allerdings ist diese nur so gut wie die vorhandenen Daten und birgt daher auch gewisse Gefahren.» Die Entscheidung darf daher nicht allein auf ein solches System gestützt werden.

Bereich 3: optimierte Betrugserkennung

Auch hinter den Kulissen spielt KI bei PostFinance eine immer grössere Rolle. So beispielsweise bei der Betrugserkennung. KI-Anwendungen überwachen Zahlungsströme und helfen dabei, Ungereimtheiten im Zahlungsverkehr rechtzeitig aufzudecken und Geldwäsche zu verhindern. «Einige Aufgaben können manuell nicht schnell genug ausgeführt werden», sagt Lukas Bütikofer. «Ich denke dabei beispielsweise an betrügerische Transaktionen.» Ein KI-System lernt normale und verdächtige Transaktionen zu unterscheiden und markiert mögliche Betrugsfälle. So könne zeitnah gehandelt werden. «Andere Aufgaben sind so komplex, dass wir Menschen das Problem entweder nicht lösen können oder KI eine viel höhere Genauigkeit erreicht.» Als Beispiel dazu nennt der Experte die Erkennung von nicht autorisierten Login-Versuchen im E-Banking anhand von Verhaltensmustern wie der Tippgeschwindigkeit.

Tägliche Herausforderungen

Gemäss Nicole Keller gehe es bei der KI aktuell darum, die Technologie in bereits identifizierten Bereichen in bestehende Prozesse zu integrieren und produktiv zu nutzen. Die spannenden Herausforderungen dabei seien Themen wie Cybersicherheit, Privatsphäre, Datenschutz sowie datenbezogene Risiken wie Kundendiskriminierung oder auch die Abhängigkeit von grossen Technologieanbietern. Ein weiterer zentraler Punkt sei die Integration von neuen Anwendungen in bestehende Systeme, da diese nicht einfach durch neue Lösungen ersetzt werden können. «Dies fordert uns. Wir müssen Wege finden, die altbewährten System mit den neuen Technologien zu ergänzen.»

Die Zukunft gehört der künstlichen Intelligenz

Nicole Keller und Lukas Bütikofer schätzen das Potenzial von KI als sehr hoch ein. Insbesondere aus technischer Sicht gebe es kaum Grenzen. Sie sind überzeugt, dass sich sowohl bei PostFinance als auch in der ganzen Branche in den nächsten Jahren viel tun wird. «Vieles davon können wir uns heute noch gar nicht vorstellen», sagt Nicole Keller. Lukas Bütikofer ergänzt: «Auf jeden Fall wird dank neuen Produkten und Anwendungen alles einfacher, intuitiver, schneller und auch günstiger.»

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Über Nicole Keller und Lukas Bütikofer

Nicole Keller arbeitet seit 2014 bei PostFinance. Sie hat einen Bachelor of Arts in International Relations, einen Master of Science in International Business Development und einen Master of Advanced Studies in Data Science. Auf die Frage, warum sie gerne als Data Science-Spezialistin bei PostFinance arbeitet, antwortet sie: «Weil ich hier im besten Data Science-Team der Welt arbeiten kann und meine Arbeit einen Impact auf Millionen von Kunden haben kann.»

Lukas Bütikofer ist seit 2017 bei PostFinance tätig. Er hat einen Master sowie einen PhD in Physik. Auf die Frage, warum er gerne als Data-Science-Spezialist bei PostFinance arbeitet, antwortet er: «Bei PostFinance sehe ich in diesem Bereich viel Potential und Möglichkeit zur Mitgestaltung.» 

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