Keyfacts:

• Künstliche Intelligenz (KI) kann mittlerweile eine Vielzahl von Aufgaben in Unternehmen der Finanzindustrie übernehmen und Abläufe vielfältig unterstützen.
• Die sprechende KI ChatGPT regt aktuell die Fantasie und die Gedanken an: Was wird darüber hinaus bald noch alles möglich sein?
• Ob Sprachbearbeitung, Datenanalyse oder Risikoeinschätzung: Das Potenzial scheint groß.
• Aber klar ist auch: Die Ergebnisse benötigen eine enge Begleitung und Bewertung durch den Menschen.

ChatGPT ist aktuell in aller Munde. Die Software zeigt beeindruckend, was mit künstlicher Intelligenz (KI) möglich ist und macht sie für ein breites Publikum zugänglich und erfahrbar. Doch was genau ist die von OpenAI entwickelte Sprach-KI ChatGPT, welche Chancen und Risiken bietet sie für die Finanzindustrie und was unterscheidet sie von der bisher bekannten KI-Welt?

Was unterscheidet GenerativeAI, wie ChatGPT, von herkömmlichen KI-Modellen?

Herkömmliche KI-Modelle konnten darauf trainiert werden, Dinge zu erkennen oder zu interpretieren. Sie konnten zum Beispiel Hunde und Katzen unterscheiden oder die Stimmung eines Twitter-Kommentars antizipieren. Auch konnten sie Texte von einer Sprache in eine andere übersetzen oder gesprochene Sprache in Texte umwandeln. Sogenannte GenerativeAI („generative künstliche Intelligenz“) geht noch einen Schritt weiter und ist imstande, wirklich Neues oder Eigenständiges zu erschaffen. Und ChatGPT ist aktuell einer der prominentesten Vertreter.

Per Texteingabe lassen sich zum Beispiel neue Texte oder Bilder generieren: Anfragen wie „Schreibe mir ein Gedicht über die Finanzindustrie im Wandel“ oder „Erstelle mir ein Bild mit einem Astronauten, der auf einem Einhorn zum Mond reitet“ – eingegeben in das richtige KI-Modell – führen zu beeindruckenden Ergebnissen. Die KI ist in der Lage, fotorealistische Bilder sowie sprachlich und inhaltlich korrekte Texte zu liefern.

Chat oder Bot – wie kommt die Sprache ins Spiel?

ChatGPT ist dabei aufgebaut, wie der Name vermuten lässt: wie ein Chat. Es ist eine Entität, mit der ich in natürlicher Sprache sprechen kann und die mir Antworten in menschenähnlicher Sprachqualität liefert. Ich kann sie zum Beispiel bitten, mir meine Bewerbung oder ein Rezept zu erstellen. Sie kann genauso gut Programmiercode erklären, Texte zusammenzufassen oder analysieren. Die Technologie dahinter (GPT-3) lässt sich dabei über eine Programmierschnittstelle ansprechen, sodass die Möglichkeiten vielfältig sind. Was die Ergebnisse von herkömmlichen Chatbots unterscheidet, ist dabei, dass die Antworten vorab nicht durch Menschen formuliert wurden.

Erste konkrete Anwendungsfälle gibt es bereits

Das ist die Grundlage. Jetzt liegt es in der Hand der Unternehmen, daraus Anwendungsfälle abzuleiten. So hat zum Beispiel Microsoft erste Produkte auf dem Markt und ist nicht nur seit vielen Jahren Partner von OpenAI. Das Unternehmen soll Medienberichten zufolge auch kurz davor stehen, weiter zu investieren. Das Entwicklertool GitHub Copilot unterstützt Programmierer:innen bei der Softwareentwicklung und schlägt während des Schreibens ganze Codezeilen oder Funktionen vor. Doch auch die normale Büroarbeit könnte sich durch GPT-3 nachhaltig verändern, wenn Microsoft, wie diskutiert wird, den Service in Office 365 integriert.

Großes Potenzial für viele Bereiche der Finanzdienstleistung

Auch für die Finanzindustrie ist eine Vielzahl von Anwendungsfällen denkbar. So lassen sich im Kundenkontakt beispielsweise Kundenmitteilungen zusammenfassen und clustern, um die Bearbeitung zu beschleunigen.  Auch in der Sachbearbeitung bietet ein Tool wie ChatGPT Hilfestellung. Wenn die KI zum Beispiel lange Texte in einem ersten Schritt zusammenfasst, spart es Zeit, indem Verantwortliche einen ersten Überblick über ein umfangreiches Dokument bekommen.

Denkbar wäre auch, dass Kund:innen Nachfragen zu den teils hochkomplexen Vorgängen der Finanzindustrie stellen können und ihnen diese dann in einfacher Sprache erklärt werden. Durch das so genannte Finetuning lässt sich das Modell auf spezifische Bedürfnisse anpassen und liefert so noch bessere Ergebnisse, auch für Nischenthemen.

Mit etwas Training könnte ein Modell wie ChatGPT auch in der Lage sein, Anlagetipps zu geben oder eine Immobilie zu analysieren. Im Umkehrschluss sollten Finanzinstitute auch immer stärker auf veränderte Kundenbedürfnisse vorbereitet sein: Kund:innen nutzen vermehrt digitale Assistenten, um zum Beispiel Steuern zu melden oder per Klick ein Anwaltschreiben aufzusetzen. So müssen die Unternehmen auch gewisse Maßnahmen treffen, um diese Anfragen gut bedienen zu können und hier keine Kund:innen zu verlieren.

Was ist bei der Nutzung von ChatGPT zu beachten?

Doch es gibt auch einiges bei der Nutzung dieser neuartigen Technologie zu beachten, das besonders für Finanzinstitute von großer Bedeutung ist. Das Modell von GPT-3 basiert auf einer großen Datenmenge (unter anderem dem gesamten Wikipedia und einer Reihe von weiteren Webtexten und Büchern). Das Modell ist demnach nur so schlau, wie es diese Domäne hergibt. Sie beruht auf Daten, die Stereotypen reproduzieren oder beleidigend oder rassistisch sein könnten. Außerdem sind die Ergebnisse nicht tagesaktuell. Denn die KI kennt nur den Stand ihres Trainings – im Fall von ChatGPT also den Stand bis 2021 – sodass eine Abfrage nach Aktienkursen oder politischen Ereignissen falsche Ergebnisse liefern würde.

Es kann nicht gewährleistet werden, ob die Antworten korrekt sind

Auch entspricht die Ausgabe nicht immer der Wahrheit. Das ist bei einer Bewerbung oder einem fiktiven Aufsatz nicht weiter schlimm. Es wird aber zum Problem, wenn es nur eine richtige Antwort gibt – beispielsweise bei einer Matheaufgabe. Hier gilt es, Vorsicht walten zu lassen und die Applikationen ausgiebig zu testen. Es eignen sich zu Beginn damit eher Anwendungsfälle, bei denen es nicht nur eine Wahrheit gibt.

Prozess-Revolution voraus?

Die Genauigkeit von ChatGPT wird sich in naher Zukunft wahrscheinlich deutlich verbessern. GPT-4, die nächste Iteration des Sprachmodels, soll 100-mal mehr Parameter beinhalten als sein Vorgänger GPT-3 und wird die Qualität der Antworten dadurch noch einmal deutlich verbessern. Und auch andere Unternehmen, zum Beispiel Nvidia oder Google, stehen nicht still und haben bereits Alternativen in der Entwicklung. Die Welt der GenerativeAI ist schnelllebig und bietet große Potenziale, die Prozesse bei Finanzdienstleistern, wie wir sie heute kennen, zu revolutionieren.