Finance 2.0 Conference

Warum künstliche Intelligenz nicht intelligent ist

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In Zürich haben sich Experten aus der IT- und Finanzbranche zur Finance 2.0 Conference getroffen. Dominierendes Thema war die künstliche Intelligenz. Diese bereichere die Finanzbranche, sagten die Referenten. Nur einer tanzte aus der Reihe: Pascal Kaufmann erklärte, warum die künstlichen Intelligenzen gar nicht wirklich intelligent sind.

Pascal Kaufmann an der Finance 2.0 Conference im Schiffbau Zürich.
Pascal Kaufmann an der Finance 2.0 Conference im Schiffbau Zürich.

Heute findet im Schiffbau Zürich die fünfte Ausgabe der Finance 2.0 Conference statt. Der schweizweit grösste Fintech-Event behandelt Themen wie digitale Identitäten, künstliche Intelligenz und die Folgen der EU-Richtlinie PSD2. Im Zentrum steht der Umgang mit Kundenschnittstellen. Der Organisator der Veranstaltung ist Financialmedia, Herausgeber des Wirtschaftsmagazins "Punkt".

Der Unternehmer und Neurowissenschaftler Pascal Kaufmann hielt das erste Referat. Er stellte die Frage, ob der Aufstieg von Artificial Intelligence (AI) nicht einfach nur eine gute Story für Unternehmen sei, um ihren Umsatz zu erhöhen. Der Gründer und CEO von Starmind Inc. präsentierte folgende Thesen:

  • Es gibt noch keine wirkliche AI. Künstliche Intelligenzen seien heute nicht viel mehr als "humans inside a box". Kaufmanns Aussage war inspiriert vom Schachtürken, einer Schach-Maschine, die vorgab, intelligent zu sein, aber von einem Menschen bedient wurde. Ähnlich wie die AIs von heute. Sie seien ebenfalls nur eine in Quellcode gepresste menschliche Intelligenz.

Kupferstich von Racknitz, 1789. (Quelle: Wikipedia)

  • Deep Learning hat nichts mit Intelligenz zu tun. Seit der Vorstellung von Perzeptron im Jahre 1957, dem ersten Artificial Neural Network überhaupt, habe sich nur wenig getan. Die Wissenschaft habe heute eine Billion Mal mehr Rechenleistung zur Verfügung und trotzdem gebe es kaum Fortschritt. Deep Learning sei momentan vor allem ein Hype, sagte Kaufmann.

  • Wir müssen alle Cyborgs werden, um mit Maschinen mithalten zu können. Menschen sollten sich mit neuen Technologien auseinandersetzen und sie austesten. "If you don’t like change, try irrelevance", sagte Kaufmann. Frei übersetzt: Wer nicht offen für Veränderungen ist, wird schnell irrelevant.

Im Silicon Valley würden alle sagen, man brauche nur mehr Rechenleistung, um die grossen Probleme dieser Welt zu lösen, sagte Kaufmann. Diese Vorstellung sei völlig falsch. Der Durchbruch in AI werde nicht von den Leuten kommen, die gerade Millionen in Deep Learning stecken. Sondern von Forschern, die versuchen, die Funktionsweise des Gehirns zu entschlüsseln und zu extrahieren.

AI-Technologien wie Hololens sagt Kaufmann dennoch eine grosse Zukunft voraus. Der "Human Worker 3.0" werde zuhause arbeiten und stark auf Technologien setzen. Und der "Employee 4.0" werde ein Roboter sein. "Wir sollten dadurch viel Freizeit gewinnen", sagte der passionierte Neurowissenschaftler.

Künstliche Intelligenz? Die Banken zögern.

Nach Kaufmann sprach Marc A. Geiger von IBM Global Business Services Switzerland. Über AI, Cognitive Computing und - natürlich - IBMs Supercomputer Watson. Kognitive Systeme müssten vier Dinge können: verstehen, schlussfolgern, lernen und interagieren. Das gelte auch im Bankenumfeld, sagte Geiger.

80 Prozent der Daten in einer Bank seien unstrukturiert. Etwa öffentlich verfügbare Kunden- und News-Daten oder interne Bankdaten. Kognitive Systeme sollen diese Daten sinnvoll verarbeiten. Das Resultat daraus könne ein interaktives Dashboard sein, das zum Beispiel einen Verkäufer im Aussendienst unterstütze. Inklusive Confidence-Score, der die Verlässlichkeit von Informationen einschätze.

Der Einsatz solcher Systeme bringe Vorteile: Beratungen sollen persönlicher, Handlungsempfehlungen fundierter und der Zugriff auf Wissen einfacher werden. Die meisten Banken würden aber noch zögern, sagte Geiger. "Dabei sollten sie einfach mal versuchen, ein kognitives System einzusetzen und erste Proof of Concepts zu fahren." Dafür brauche es schliesslich "nur ein paar 10'000 oder 100'000 Franken".

Künstliche Intelligenz verbessert Kreditvergaben

Auch Jonas Muff, Head of Business Development bei Merantix, sprach über Artificial Intelligence. Das Berliner Start-up will mit Deep Learning bessere Kreditentscheidungen treffen und das Risiko von Zahlungsausfällen minimieren. Viele Firmen lagern diesen Prozess heute an spezialisierte Anbieter aus. In der Schweiz ist Intrum Justitia auf dem Markt aktiv, Merantix kooperiert mit dem Unternehmen.

Laut Muff funktionieren auf AI basierende Modelle für Kreditvergaben besser als traditionelle. Sie senkten die Kosten und führten zu 20 bis 30 Prozent weniger Absagen bei Kreditvergaben. Merantix’ AI nutze über 300'000 Samples mit je rund 200 Variabeln. "Je mehr man die AI nutzt, desto besser wird sie", sagte Muff.

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