Montag, 29. Dezember 2014

Über die Macht der Algorithmen im Banking

Von Ralf Keuper

Kaum ein Tag vergeht, an dem nicht von neuen Fortschritten, Initiativen und Lösungen aus dem weiten Feld von Big Data berichtet wird. Schier unermesslich scheinen die Einsatzmöglichkeiten zu sein, die sich durch den Einsatz von Algorithmen bei der Analyse und Interpretation riesiger Datenmengen eröffnen. Nur wenige Stimmen sind zu vernehmen, die die Euphorie zu bremsen versuchen, wie Stephen Few zuletzt in Big Dataclast: My Concerns about Dataclysm.
Frank Schirrmacher brachte das Thema mit seinem Buch Payback hierzulande in die öffentliche Diskussion. Für seine darin formulierten Thesen und Prognosen erntete Schirrmacher z.T. heftige Kritik. Heute würde die Reaktionen wohl etwas verhaltener ausfallen. 

Seitdem ist die Macht der Algorithmen - auch im Banking - in aller Munde. Besonders ausführlich hat sich mit dem Thema Thomas Dapp in Big Data. Die ungezähmte Macht beschäftigt. Daniel Bell schrieb, quasi als Vorgriff auf die heutige Situation, von den Intellektuellen Technologien

Doch - wie mächtig sind die Algorithmen, wie einflussreich ist Big Data tatsächlich? Gibt es auch für "Big Brother" Grenzen?

Nach Ansicht des Autors von Big Data: die Determinierung des Individuums? scheinbar ja. Das menschliche Verhalten ist schlicht zu komplex, zu situationsabhängig, als dass man aus Verhaltensdaten alleine treffsichere Prognosen ableiten könnte. Wenngleich Forscher wie Ray Kurzweil den völligen Durchbruch der Künstlichen Intelligenz in einigen Jahren voraussagen, sind die Ergebnisse, bei Licht betrachtet, keineswegs überwältigend, wie nicht nur Noam Chomsky meint

Hubert L. Dreyfus fasste seine Kritik bzw. Skepsis den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz gegenüber in die Worte:
Meine Vermutung lautet nach wie vor, dass die KI-Verfahren sich in isolierten Bereichen bewähren werden, aber dort versagen müssen, wo es um das Verstehen natürlicher Sprachen, das Erkennen gesprochener Texte, das Verstehen von Geschichten und um Lernen geht - also um Bereiche, deren Struktur die Struktur unserer alltäglichen physikalischen und gesellschaftlichen Welt widerspiegelt. (in: Die Grenzen künstlicher Intelligenz. Was Computer nicht können)
Der Formalisierung des Wissens, der Alltagserfahrung sind - derzeit jedenfalls noch - Grenzen gesetzt. 
Die Spracherkennung ist, wie das Beispiel Siri zeigt, sehr weit fortgeschritten und auch das Cognitive Computing kann einige Erfolge, wie Watson, aufweisen. Trotzdem kann die Struktur, von der Dreyfus spricht, noch nicht geknackt werden. Bis auf weiteres gilt daher die Annahme, dass die KI in abgegrenzten Bereichen sinnvoll eingesetzt werden kann. Im Banking wäre das vor allem das Feld Compliance/Riskmanagement/Sicherheit. 

Die Forschung schreitet unterdessen voran. Nicht auszuschließen, dass sich im Banking künftig noch weitere Einsatzfelder erschließen lassen, wie in der Kundenberatung. Die ersten Versuche mit Watson gaben bisher jedoch nicht nur zu Euphorie Anlass, wie The Australian vor einiger Zeit berichtete. Die CS und die UBS scheinen über den Einsatz von KI in der Kundenberatung nachzudenken. 

Das Szenario wird sich m.E. erst dann grundlegend wandeln, wenn sich das Semantische Internet durchsetzen sollte oder überhaupt semantische Technologien sich weiter verbreiten. Dann werden die Grenzen zwar nicht verschwinden, aber neu gezogen. 

Meines Erachtens wird das Semantic Banking im Zusammenspiel mit dem Cognitive Computing noch für einige Überraschungen sorgen.

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