Künstliche Intelligenz im Schweizer Finanzmarkt
Der Bereich „Künstliche Intelligenz“ (KI) und insbesondere „Maschinelles Lernen“ hat im letzten Jahrzehnt spektakuläre Fortschritte gemacht.
Einerseits hat maschinelles Lernen neue Zusammenhänge und Problemlösungen in Form praktisch umsetzbarer Algorithmen ermöglicht, die ohne diese Technologien verborgen geblieben wären. Andererseits lässt sich oft nicht im Detail erklären, wie manche dieser Algorithmen von der Maschine entdeckt werden. In Einzelfällen führen diese Algorithmen zu schwer erklärbaren Fehlern. Es gibt auch Beispiele für solche Algorithmen, die – unbeabsichtigt – zu systematischer Diskriminierung führen.
Aufgrund der Fülle an Daten bietet der Finanzmarkt ein vielversprechendes Feld für den Einsatz von KI. Basierend auf Umfragen bei ausgewählten Banken hat die SFMA im Berichtsjahr eine erste Übersicht über die Einsatzgebiete von KI-Anwendungen erstellt. Dazu gehören
- Kunden- und Transaktionsüberwachung, beispielsweise im Hinblick auf Geldwäsche, Kreditkartenmissbrauch und Zahlungsverkehrsbetrug;
- Portfolioanalyse und Eignungsanalyse;
- Handelssysteme und Handelsstrategien;
- Prozessautomatisierung für Dokumentenverarbeitung, IT- oder Personalmanagement und Einsatz in Marketing und Verkaufsförderung.
SFMA plant für 2022 weitere Arbeiten und Analysen zum Einsatz dieser Technologien in relevanten Bereichen Aufsichtsrecht. Der Schwerpunkt liegt auf Datenmanagement, Governance und der Kontrollumgebung der Anwendung. Eine detaillierte Umfrage der SFMA bei hundert Schweizer Versicherungsunternehmen ergab, dass KI in diesem Bereich bereits weit verbreitet ist. Die Versicherer nutzen es hauptsächlich im Kundenkontakt sowie bei der Schadenbearbeitung und -verteilung. KI wird auch für Preisanwendungen eingesetzt. Im Bereich Governance haben die Versicherer damit begonnen, Gremien zu gründen, um ihre KI-spezifischen Prozesse zu professionalisieren und weiterzuentwickeln.
SFMA hat zudem erste auf KI basierende Anwendungen entwickelt, die zur Unterstützung der datengesteuerten Aufsicht eingesetzt werden. Diese Tools werden bereits seit mehreren Jahren eingesetzt und umfassen eine automatisierte Datenauswertung zur Analyse von Unregelmäßigkeiten. Solche Anwendungen finden sich im Bereich Asset Management im Hinblick auf bestimmte Anlageinstrumente und im Bereich Banken im Zusammenhang mit ausgewählten Finanzinstituten. (Aus dem Jahresbericht 2021)