Montag, 29. Dezember 2014

Big Brother in der Kundenberatung?

Von Ralf Keuper

Wie finews.ch vor einigen Tagen berichtete, spielen die beiden großen Schweizer Banken UBS und Credit Suisse anscheinend mit dem Gedanken, künstliche Intelligenz für die Bereitstellung personalisierter Dienstleistungen im Bereich Private Banking einzusetzen. Pikant daran ist, dass die UBS und Credit Suisse Lösungen verwenden, die aus Sicht des Datenschutzes nicht unbedenklich sind. So gebraucht die UBS die Lösungen des in Singapur residierenden Unternehmens Sqreem, während die CS auf das amerikanische Unternehmen Digital Reasoning setzt. Bei letzterem stieg die CIA als erster Investor ein. 

Lösungen wie von Digital Reasoning dienen in den Banken dem Zweck, Fehlverhalten der eigenen Mitarbeiter aufzudecken. 

Theoretisch und auch praktisch wäre es aber auch möglich, mittels der genannten Lösungen, die sog. Datenspuren der Kunden zurückzuverfolgen, um daraus die Bedürfnisse in der nahen Zukunft ableiten zu können. Darauf könnte die Bank mit entsprechenden Angeboten reagieren. 

Die UBS hat schon versichert, dass die Datensicherheit und Vertraulichkeit höchste Priorität hätten. Lediglich für die Aufbereitung der eigenen Kundendaten würde Sqreem verwendet. Im direkten Kundenkontakt werde sie dagegen nicht eingesetzt - was immer das jetzt auch konkret bedeuten mag.

Wie es scheint, sind nicht nur die "Datenkraken" schon eifrig dabei, die Möglichkeiten von "Big Data" auszuloten, was zunächst nicht verwerflich ist. 

Jedoch sollten gerade die Banken darauf bedacht sein, nicht noch das letzte verbliebene Vertrauen der Kunden zu verspielen. Insofern ist es entscheidend, dass die Banken von den neuen Möglichkeiten behutsam Gebrauch machen und sich an die heiklen Themen Datensicherheit und Informationelle Selbstbestimmung langsam herantasten. Es wäre m.E. illusorisch anzunehmen, man könne als Bank den Wettlauf der Algorithmen gegen die großen Internetkonzerne gewinnen. 

Muss man auch nicht unbedingt. Denn, ob die Künstliche Intelligenz, ob Big Data tatsächlich die hohen Erwartungen erfüllen können, ist, abgesehen von Fragen des Datenschutzes, noch keineswegs ausgemacht. Entscheidend ist die Frage, mit der man an die Daten herantritt, ihre Interpretation und die daran anschließenden Handlungen oder Unterlassungen. Mehr Informationen bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen und treffsichere Prognosen. Weniger kann auch hier, im Sinne von Gerd Gigerenzer, manchmal mehr sein.  

So gesehen ist es nicht verkehrt sich die Worte von Theodore Levitt hin und wieder ins Gedächtnis zu rufen:
The governing question is: what is the question to be answered, the problem to be illuminated, the matter to be explored, the issue to be defined? And it is precisely because these are not self defining concepts that it is essential to think of them through in advance, because no amount of data will tell you what information you'll need to get at the right questions. ... The faster and more acrobatically the computer can perform, the greater necessity that its presumed beneficaries must first think about what it's all for. (in: Thinking about management)
Eine gute Darstellung des Themas mit seinen Chancen und Risiken enthält der Beitrag Big Data and Privacy: Avoiding the Regulatory Backlash.

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