KI in der Finanzbranche: Im Spannungsfeld zwischen technologischer Innovation und regulatorischer Anforderung - Kevin Bauer; Oliver Hinz; Patrick Weber (Leibniz Institute for Financial Research SAFE, 2021)
Die Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Basistechnologie des 21. Jahrhunderts und führt, wenn auch in unterschiedlichen Geschwindigkeiten, zu drastischen Veränderungen in praktisch allen Industrien. Die Finanzbranche gehört dabei zu den Industrien, welche bereits heute mit am stärksten von diesen Umbrüchen betroffen sind. Unter anderem wird das klassische, relationale Bankgeschäft, aber auch das klassische Investmentgeschäft zunehmend durch KI-basierte Anwendungen verdrängt. Dabei befindet sich die Branche in einem komplexen Spannungsfeld zwischen den regulatorischen Anforderungen des Datenschutzes und dem Recht auf Information der Marktteilnehmer auf der einen (bspw. durch die DSGVO) und dem technologischen Innovationsdruck auf der anderen Seite. Dies führt dazu, dass eine Reihe von Besonderheiten bei der Konzeption, Entwicklung und Integration von KI-Anwendungen beachtet werden muss. Das vorliegende Whitepaper bietet eine Übersicht über den aktuellen Stand, Trends und die Potenziale von KI-Technologien in der Finanzbranche. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf mögliche Problemstellungen und Herausforderungen für Regulatorik gelegt, insbesondere die mit komplexen KI-Anwendungen verbundene Black-Box Problematik. Vor diesem Hintergrund wird die Notwendigkeit einer stärkeren Fokussierung auf eXplainable Artificial Intelligence (XAI) betont, die eine große Chance darstellt potentielle gravierende Probleme heutiger KI-Anwendungen zu beheben und gleichzeitig die Vorteile zu bewahren.
urn:nbn:de:hebis:30:3-568799
Keywords: 330; Künstliche Intelligenz; Regulatorik; Finanzbranche; eXplainable Artificial Intelligence; Machine Learning; Künstliche Intelligenz; Finanzsektor; Finanztechnologie; Datenschutz; Regulierung; Bankenaufsicht; Finanzmarktaufsicht; Deutschland; EU-Staaten