Freitag, 28. November 2014

Einige Anmerkungen zum Algo Banking

Von Ralf Keuper

Nicht wenige FinTech-Startups verdanken ihren Erfolg dem Einsatz ausgefeilter Algorithmen, wie etwa im Bereich Credit Scoring oder bei der Zusammenführung von Angebot und Nachfrage auf Kredit- und Handelsplattformen mittels Matching-Algorithmen. Wir können davon ausgehen, dass die viel zitierte "Macht der Algorithmen" im Banking noch lange nicht zur vollen Entfaltung gekommen ist. Die Banken haben in diesem wettbewerbskritischen Bereich noch einen großen Rückstand. 

Dem Algo Banking werden daher nicht ohne Berechtigung große Zukunftschancen eingeräumt, wie beispielsweise von Thomas Dapp in seiner Studie Fintech – Die digitale

Trotzdem sind nicht nur aus den Reihen von Kultur- und Gesellschaftskritikern zunehmend warnende Hinweise zu vernehmen. Die Diskussion hat das Feuilleton verlassen. 

Exemplarisch dafür ist der Artikel The Formula: Do We Place Too Much Faith In Our Algorithms? von Anthony Wing Kosner in Forbes. Darin führt Kosner einige Fälle auf, in denen fehlerhaft bzw. unvollständig programmierte Algorithmen zu einem verfälschten Bild geführt haben. Kosner stützt sich dabei vornehmlich auf das Buch The Formula: How Algorithms Solve All Our Problems - And Create More des u.a. für Fast Company schreibenden Autors Luke Dormehl.  
Neben der Fehleranfälligkeit ist ein weiters Problem die häufig mangelnde Transparenz. Wie kommen die Algorithmen zu ihren Ergebnissen? Welche Annahmen liegen ihren Rechenverfahren zugrunde? 
Problematisch sind vor allem die sog. selbstlernenden Algorithmen, bei denen selbst die Entwickler irgendwann nicht mehr genau sagen können, wie das Ergebnis im einzelnen zustande kommt.

Beim Algo-Trading ist es in der Vergangenheit hin und wieder zu größeren finanziellen Schäden gekommen, wie bei Knight Capital im Jahr 2012. Die Technologie-Risiken sollten daher keinesfalls unterschätzt werden. Der ehemalige Executive Director der Reserve Bank of India, V.K. Sharma, brachte seine Bedenken in dem Beitrag Don’t leave banking to machines zum Ausdruck. 

So gut die Algorithmen auch programmiert sein mögen, so zahlreich die Merkmale, die sie bei einer Entscheidung auch berücksichtigen, so können sie doch nur ein unvollständiges Bild liefern. 

Der Philosoph Ludwig Wittgenstein machte das am Bespiel eines Netzes deutlich, mit dem wir versuchen, die Welt zu beschreiben:
Ich kann über die Welt ein einheitliches Netz der Beschreibung legen, durch das ich alles auf eine einheitliche Form bringe. Je nach der Art von Netz, die ich wähle, entsteht eine Art der Weltbeschreibung. Wenn ich verschiedene Netze nehme, bringe ich verschiedene Weltbeschreibungen hervor. ... Wir müssen hier aber sehr deutlich sehen, dass alles, was wir auf diese Art beschreiben, und alle Gesetze, die wir so finden, vom Netz handeln, nicht aber von dem, was das Netz beschreibt. (in: Die grundlegenden Texte von Ludwig Wittgenstein, hrsg. von Gerd Brand
Nach diesem Verständnis handeln die Algorithmen letztlich auf Basis ihrer selbst erzeugten Wirklichkeit, aber nicht auf Grundlage "der" Wirklichkeit. Das wäre auch zu viel verlangt. Es zeigt aber ihre Grenzen.

Mittlerweile setzen schon die ersten Emanzipationsbestrebungen ein: So berichtet der Norwegische Staatsfonds nicht ohne Stolz, keine Order-Muster mehr zu hinterlassen, was es den sog. "Flash Boys" deutlich erschwert, von der Investmentstrategie des Fonds zu profitieren. 

Und Maximilian Steinbeis vom renommierten Verfassungsblog stellt die alles andere als naive Frage: Warum schalten die Datenkraken genauso uneffektiv Werbung wie alle anderen auch?

Da besteht scheinbar noch Optimierungsbedarf ;-)

Keine Frage: Die Algorithmen sind auf dem Weg zur Weltsprache. Dieser Entwicklung kann sich auch das Banking nicht entziehen. Bei allen Vorteilen hinsichtlich der Effizienz sollten dabei aber keinesfalls die Risiken und Begrenzungen übersehen werden. 

Es bleibt wohl ein unerfüllbarer Traum der Menschheit, technologische Risiken mittels Technologie beherrschen zu können.

Niklas Luhmann jedenfalls war dieser Ansicht:
Der Versuch, sich gegen Risiken der Technik durch Technik zu schützen, stößt offenbar an Schranken. ... (in: Soziologie des Risikos)
Bei aller Begeisterung für Algorithmen sollte daher, wie Thomas Dapp zu Recht anmerkt, der "human touch" nicht verloren gehen. 

In etwa auf derselben Linie bewegt sich Donald A. Norman in seinem lesenswerten Buch Things that make us smart. Defending human attributes in the age of the machine

Weiterhin erscheint mir eine intensive Beschäftigung mit der Fuzzylogik als sinnvoll. Dadurch lassen sich die Defizite einer zu trennscharfen, auf reine Logik reduzierten Betrachtungsweise bzw. Analyse, vielleicht nicht ganz aufheben, wohl aber deutlich mindern. Im Bereich Compliance machen von dieser Technologie bereits einige Banken Gebrauch

Nachtrag:

Thomas Dapp machte mich dankenswerter Weise auf seine Studie Big Data. Die ungezähmte Macht aufmerksam, die ein differenziertes Bild des Themas Algorithmen zeichnet.   

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