Was sind die verschiedenen Aspekte des verantwortungsvollen Bankwesens und die Herausforderungen, vor denen die Banken stehen? In diesem Interview geben Aude Payan, Director, und Elena Fuzzi, Senior Manager in Risk Consulting and verantwortlich für die ESG-Dienstleistung für Kreditinstitute bei KPMG, einen Einblick in und Beispiele für innovative Strategien für Finanzinstitute, um ethische Bankstandards voranzutreiben.
Wird die KI bald menschlich?
Die künstliche Intelligenz (KI) versucht, menschliches Denken nachzuahmen und in Computer zu integrieren. Wann wird die KI wirklich menschlich sein und wie müssen wir damit umgehen? Um diese Fragen zu beantworten, haben wir mit Rachid M'Haouach, Team Manager unseres Datenmanagements bei Spuerkeess, gesprochen.
1. Rachid, könnten Sie KI definieren und uns den Unterschied zwischen „Machine Learning“ und „Deep Learning“ erläutern?
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) oder „Artificial Intelligence“ (AI) bezeichnet eine Reihe von Theorien und Techniken, die angewandt werden, um Maschinen zu schaffen, die menschliche Intelligenz simulieren können. „Machine Learning“ oder maschinelles Lernen gehört zu diesen KI-Techniken, mit denen Erkenntnisse aus Daten extrahiert werden können. „Deep Learning“ ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der einer komplexeren Form, den neuronalen Netzwerken, entspricht.
Wie lange wird es dauern, bis wir philosophische Diskussionen mit einer künstlichen Intelligenz vom menschlichen Typ haben?
KI ist sehr wirksam, wenn es darum geht, Korrelationen zwischen einer Vielzahl von Variablen herzustellen und spezifische Probleme zu lösen. Im Gegensatz dazu ist der Gemeinsinn ein vager und subjektiver Begriff, dessen Standards von Land zu Land wechseln, und es ist schwierig, ihn mit mathematischen Regeln oder Formeln zu modellieren. Daher ist es trotz der Fortschritte der KI eine echte Herausforderung und eine in weiter Ferne liegende Möglichkeit, den Gemeinsinn zu verstehen.
3. Welche KI-Trends müssen wir im Jahr 2022 beachten?
Im Jahr 2022 ist man stärker darauf bedacht, eine verantwortungsvolle KI, eine ethische KI und eine erklärbare KI (xAI) zu haben. In Zeiten des Coronavirus und des enormen Einsatzes virtueller Lösungen sind die Gewährleistung der Cyber-Sicherheit und die Anwendung der KI mit der virtuellen Realität aktuelle Themen.
Man spricht auch von „Low code and No code“-Lösungen, die es ermöglichen, einfache Schnittstellen anzubieten, die sowohl Experten als auch Nicht-Experten nutzen können, um den Einsatz und die Verbreitung der KI zu erleichtern und es Fachleuten zu ermöglichen, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren.
4. Wie hat die KI den Bankensektor verändert?
Dank der KI konnten die Banken ihre statistischen Modelle durch eine schnellere Analyse von mehr Daten bereichern. Die KI konnte sich in der Fintech-Branche, den Start-Ups des Finanzsektors, unbestreitbar durchsetzen. Sie hat es ermöglicht, die Arbeitsbelastung der Bankangestellten bei bestimmten alltäglichen Aufgaben zu verringern. Zum Beispiel haben die Banken durch KI die Möglichkeit, vorausschauende Modelle zu verwenden, um die Bedürfnisse der Kunden zu antizipieren und sie zu binden. Mit beschreibenden Modellen können die Banken die Kunden- und Transaktionsprofile besser kategorisieren und verstehen. Darüber hinaus hat die KI es ermöglicht, neue Währungen wie Bitcoins zu schaffen und den Finanzbereich zu transformieren.
5. Was kann die KI in Zukunft für das Bankwesen tun?
In Zukunft wird die KI es Banken ermöglichen, mit ihren Kunden in Echtzeit über komplexere Kanäle wie Audio, Video oder virtuelle Realität zu kommunizieren. Sie wird es auch erlauben, dank der Verarbeitung natürlicher Sprache automatisch Kundenkommunikationen zu verstehen. Die KI wird auch die Einhaltung bestimmter regulatorischer Anforderungen erleichtern, beispielsweise bei der Aufdeckung von Betrug, und die Erfüllung von Umweltauflagen sicherstellen. Die KI wird auch eine bessere Risikokontrolle bei der Verwaltung von Krediten und Investitionen ermöglichen.
Fünf hilfreiche Tipps zum Theam KI und wie man sie verwenden sollte:
1. Datenqualität: Die KI hängt stark von den Daten ab, die sie erhält. Wenn die Daten nicht zuverlässig sind, dann darf man keine Wunder erwarten. Aus diesem Grund muss in erster Linie die Qualität der Daten gewährleistet werden.
2. Infrastruktur: Die KI hat ihre Leistungsfähigkeit aufgrund der neuen Erkenntnisse, die sie aus großen Datenmengen und mit komplexen Verarbeitungen in mehr oder weniger kurzer Zeit gewinnt, unter Beweis gestellt. Aus diesem Grund ist die Infrastruktur von entscheidender Bedeutung, wenn wir über KI sprechen.
3. Die KI löst nicht alles: Man muss sich bewusst sein, dass nicht alle Probleme mit der KI gelöst werden können. Einige Probleme lassen sich mit viel einfacheren Lösungen als KI lösen, die bessere Ergebnisse liefern können. Andere Probleme sind viel zu komplex und befinden sich noch in der Forschungsphase, und für diese hat die KI noch keine zufriedenstellenden Lösungen gebracht.
4. Die KI muss verantwortlich und ethisch sein.
5. Der Einsatz der KI hat nicht das Ziel, menschliches Personal zu ersetzen, sondern es bei seinen täglichen Aufgaben zu unterstützen und neue Arbeitsmöglichkeiten zu eröffnen.
Über diesen Blog:
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