Künstliche Intelligenz ist Mathematik und daher bestens im Bankensektor einsetzbar. Die Möglichkeiten von KI, Erfahrungen bei ihrem Einsatz und mögliche Gefahren diskutierten Expertinnen beim Erste-Bank-Talk.
Es ist nie zu spät, in neue, erfolgversprechende Technologien einzusteigen – auch wenn in Sachen künstliche Intelligenz im vergangenen Jahr kein Stein auf dem anderen geblieben ist. Unternehmen, die bisher nicht mit KI auf Tuchfühlung gingen, haben den Zug noch nicht versäumt, denn es ist noch nicht zu spät, sich mit KI auseinanderzusetzen und sie für das eigene Unternehmen zu nutzen. Wie die Expertinnen der Erste Bank den rasanten Siegeszug von KI bewerten und welche konkreten Einsatzgebiete es bereits gibt und welche denkbar wären, besprachen Gerda Holzinger-Burgstaller, CEO und Privatkundenvorständin der Erste Bank, und Eva Eggeling, Leiterin Geschäftsbereich Visual Computing und Data Driven Design bei Frauenhofer Austria Research in Klagenfurt, dem Innovationszentrum für Digitalisierung und künstliche Intelligenz „KI for Life“, mit Michael Köttritsch, „Die Presse“.
Mehr Chancen als Risiken ortet Eva Eggeling für Unternehmen, die den Einsatz von KI bereits implementiert haben oder sich darauf vorbereiten. „Keine Angst“ sei das Motto der Stunde und die ersten Schritte seien einfach: „Beim Einstieg mittels Aus- und Weiterbildung macht man sich kundig, was man mit KI erreichen und wie man sein Geschäft optimieren kann. Das reicht von Schulungsmaßnahmen bis zum Einsatz bei einem Use Case. Ein niederschwelliger Einstieg, um ins Laufen zu kommen, ist ratsam.“ Die Erste Bank beschäftigt sich seit Langem mit künstlicher Intelligenz und hat bereits viel auf den Weg gebracht. „Wir haben als Bank einen kleinen Vorteil, da wir uns mit dem Thema künstliche Intelligenz bereits seit Jahren auseinandersetzen. Im Risikomanagement-Bereich sind derartige Modelle seit vielen, vielen Jahren im Einsatz. Mit der Veröffentlichung von Chat GPT vor einem Jahr haben wir gesehen, was dieses Large Language Model alles machen kann“, erläutert Gerda Holzinger-Burgstaller, „Deshalb war es mir wichtig, schnell eine einfache, kleine Anwendungsmöglichkeit zu finden, bei der wir das Thema testen können. Meine Erfahrung zeigt, dass es einen echten Anwendungsfall braucht, um sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und zu sehen, welche Schwierigkeiten und welche Chancen es dabei gibt.“
KI ist kein Selbstzweck
Während die Erste Bank konkrete Erfahrungen sammeln konnte, stehen viele ihrer Kunden noch am Anfang. Hier unterstützen die Expertinnen der Bank. „Es sollte nicht die Motivation sein, KI einzusetzen, sondern man sollte ein Ziel haben. KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug und man startet immer mit der Business-Frage. Wo möchte sich ein Unternehmen verbessern und Prozesse optimieren, wo ist es bereits gut aufgestellt und wo möchte man besser, konkurrenzfähiger werden und Wettbewerbsvorteile generieren? Die Business-Frage ist das A und O, das merken wir auch in Gesprächen“, erklärt Eva Eggeling. Erst im nächsten Schritt folgt das Arbeiten mit Daten: „Ohne Daten gibt es keine KI. Sind die Daten in der richtigen Form, müssen sie gesäubert oder verbessert werden? Sind keine Daten vorhanden, müssen Wege gefunden werden, sie zu erhalten. Man geht methodisch diese standardisierten Schritte durch. Ohne eine konkrete Fragestellung ist der Einstieg schwierig.“ Für die Begleitung von Unternehmen ihrer Kunden bei der Implementierung von KI-Systemen stehen Eva Eggeling und ihre Kollegen ebenfalls zur Verfügung: „Zuerst lassen wir uns das Geschäftsfeld beschreiben und danach stellen wir meist sehr viele Fragen. Dadurch wird ein Denkprozess angeregt und die Fragestellung wird geschärft. Daraus entstehen meist zwei, drei Use Cases und wir wählen im Idealfall eine ,Low Hanging Fruit‘, also einen Use Case, der schnell und kurzfristig angewendet werden kann. Danach folgt eine mittelfristige und eine langfristige Vision. Daraus ergibt sich wiederum ein Prozess zur Umsetzung. Das ist keine Eintagsfliege.“ Im Idealfall kann innerhalb von etwa zehn Tagen eine Fragestellung geschärft und ein Umsetzungskonzept erstellt werden: „In einem Tag ist das nicht getan. In einem Großunternehmen einen KI-Prozess zur Qualitätssicherung einzuführen, dauert sechs Monate bis zu einem Jahr, bis es im Produktionseinsatz angekommen ist. Dann geht es weiter, denn KI lernt immer weiter dazu.“
KI schwer greifbar
Gerda Holzinger-Burgstaller weiß, wie vor allem großen Betrieben die Scheu vor künstlicher Intelligenz genommen wird: „Gerade in großen Unternehmen ist das Thema KI schwer greifbar, es braucht die Auseinandersetzung damit. Es ist sicher der richtige Ansatz, zuerst mit kleinen Use Cases zu beginnen, wie wir das gemacht haben. Die Business-Seite ist die relevante, ganz klar, aber wir wissen heute noch nicht, was alles möglich sein wird und der Fantasie sollten keine Grenzen gesetzt werden.“ Diesen Weg zum Erfolg untermauert der Einstieg der Erste Bank in das Thema KI. „Wir sind mit einem Bereich gestartet, in dem wir uns sehr gut auskennen, denn wir haben als Bank seit zweihundert Jahren Finanzwissen gesammelt und das wollten wir sehr einfach, spielerisch, niederschwellig und rund um die Uhr anbieten“, so Holzinger-Burgstaller. Ein weiterer, wichtiger Erfolgsfaktor ist, dass niemand von der neuen Technologie ausgeschlossen wird. Mitarbeiter müssen dafür aufgeschlossen sein, mitgenommen und begeistert werden, um mit KI umzugehen.
Gerade erst hat sich der EU-Rat auf die allgemeine Ausrichtung des AI-Acts geeinigt, die den ersten Grundstein zur Regulierung von künstlicher Intelligenz festlegt. Doch es gibt noch eine Menge Rechtsunsicherheit. Gerda Holzinger-Burgstaller: „Viele der Regulierungen, die wir auf europäischer und nationaler Ebene kennen, sind kanalunabhängig oder technologieneutral. Wir wissen, was der Wille des Gesetzgebers ist und haben versucht mitzudenken. Wenn ich an den EU-AI-Act denke, wird es sicher noch zusätzliche Vorgaben geben, die wir dann entsprechend anpassen. Ein ganz großes Thema wird Transparenz sein und diesen Weg beschreiten wir. Wenn wir KI nutzen, wie in diversen Marketingspots, im Financial Health Prototyp oder bei anderen Anwendungen, wird darauf explizit hingewiesen.“
Risikobewusstsein ist nötig
Für Eva Eggeling sind Aufklärung und Bewusstseinsschaffung über mögliche Risiken beim Einsatz von KI essenziell, wobei der Hausverstand mitdenken sollte: „Wenn wir im Hochrisikobereich wie bei Gesundheitsanwendungen oder bei der Produktion von gefährlichen Gütern sind, ist das Risikobewusstsein unabdinglich. Wenn man E-Mails mittels KI sortieren lässt, ist das Risiko relativ gering. Doch die Nachvollziehbarkeit ist immer wichtig, um zu wissen, wie die Schlussfolgerungen zustande kommen und Experten dürfen nicht außen vor gelassen werden. Die KI sollte ein unterstützendes Tool sein und den Experten entlasten. Wir sind noch weit davon entfernt, eine KI unabhängig von jeglichen Kontrollgremien agieren zu lassen.“
Investition in die Zukunft
Unumstritten ist, dass die Beschäftigung mit KI eine Investition in die Gegenwart und in die Zukunft darstellt. Deshalb ist künstliche Intelligenz auch ein Thema bei Kundengesprächen. Holzinger-Burgstaller: „Wenn es sich um große Unternehmen und repetitive Tätigkeiten handelt, dann wird es ganz klar Anwendungsfelder geben. Dann wird man als Kreditgeber auch diskutieren, wie die Strategie des Unternehmens aussieht, wie innovationsfreudig und aufgeschlossen es ist. Wir wissen aus diversen Analysen und aus der Historie, dass grundsätzlich innovative Unternehmen sehr oft profitabler und erfolgreicher sind. Das ist aus Sicht der kreditgebenden Bank immer von Vorteil.“ Einige Geschäftsmodelle werden in Zukunft sehr schnell ohne künstliche Intelligenz nicht mehr auskommen und nicht mehr wettbewerbsfähig sein, warnt die Expertin, aber es werde auch immer Bereiche geben, in denen KI kein besonders großes Thema ist. Holzinger-Burgstaller: „Man muss den Unternehmen die Angst vor dem ersten Schritt nehmen. Es braucht nicht sofort eine millionenschwere Infrastruktur, sondern man kann klein starten und sich rasch erfolgreich weiterentwickeln.“
»In einem Großunternehmen einen KI-Prozess zur Qualitätssicherung einzuführen, dauert sechs Monate bis zu einem Jahr, bis es im Produktionseinsatz angekommen ist. Dann geht es weiter, denn KI lernt immer weiter dazu.«
Eva Eggeling
»Gerade in großen Unternehmen ist das Thema KI schwer greifbar, es braucht die Auseinandersetzung damit. Es ist sicher der richtige Ansatz, zuerst mit kleinen Use Cases zu beginnen, wie wir das gemacht haben. «
Gerda Holzinger-Burgstaller
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Der Branchentalk fand in Kooperation mit der „Presse“ statt und wurde finanziell unterstützt von der Erste Group.