Die Sicht von ChatGPT auf KI im Finanzdienstleistungssektor

KI verändert den Finanzdienstleistungssektor stetig, und die Mitglieder der World Alliance möchten ihre sich wandelnden Auswirkungen genauer untersuchen. Vom frühen digitalen Handel bis zur modernen Automatisierung verlief die Entwicklung schrittweise, wobei jeder Fortschritt neue Effizienzgewinne und Herausforderungen mit sich brachte. KI-gestützte Personalisierung, Compliance, Anlagestrategien und ethische Fragen rücken ins Zentrum der Zukunft der Branche. Mit dem Fortschreiten der KI muss der Finanzsektor Effizienz und menschliche Aufsicht in Einklang bringen und sicherstellen, dass die Technologie seiner Entwicklung dient, statt sie zu diktieren.

Die Mitglieder der World Alliance haben sich eine vertiefte und breitere Auseinandersetzung mit den Folgen der künstlichen Intelligenz für die künftige Funktionsweise und das künftige Angebot von Finanzdienstleistungen gewünscht.1 Zum Auftakt einer Reihe von Meinungsbeiträgen fragte der Verfasser die KI selbst, wie sie dies sieht: „Welche Auswirkungen wird KI nach Ansicht von ChatGPT auf den Finanzdienstleistungssektor haben?“

Die erste Hälfte dieses Beitrags gibt die nicht recherchierten Eindrücke des Verfassers zu diesem Thema im März 2025 wieder. Der zweite Teil, kursiv gesetzt, ist die Antwort, die ChatGPT gegeben hat.

Was der Verfasser dachte

Für KI, Computerisierung oder Digitalisierung gibt es keinen Ein-/Aus-Schalter. Diese Technologien rücken seit fast einem Jahrhundert wie die steigende Flut am Strand auf uns zu, wobei jede Welle ein Stück weiter das Ufer hinaufreicht.

Der Verfasser ist zugegebenermaßen eher ein Nachzügler als ein Vorreiter, wenn es um die
Einführung von KI geht. Die ersten Anzeichen sprachbasierter generativer KI kamen als ungebetene Gäste beim Schreiben von Texten auf dem Mobiltelefon und in Word-Dokumenten oder entsprechenden Google-Texten. Ich erinnere mich nicht genau, wann es begann, aber mein Telefon fing an, Vorschläge zu machen, die meine Gedanken vervollständigen mögen – oder auch nicht –, und meine Grammatik zu korrigieren. Die Vorschläge drängten sich unangenehm auf dem Bildschirm auf und ließen sich nicht ignorieren. Insgesamt können diese KI-Assistenten mit Übung und Entschlossenheit jedoch hilfreiche Produktivitätshilfen im Büroalltag sein.2 Sie bringen einen jedenfalls dazu, darüber nachzudenken, ob der Vorschlag der richtige Weg ist oder nicht.

Seit Jahren muss man bei Anrufen bei Finanzdienstleistern zunächst einen
automatischen Sprachfilter mit Auswahlmöglichkeiten und gesprochenen Anweisungen durchlaufen, der die Anfrage weiterleitet. Auch das kann ärgerlich sein, etwa wenn der Akzent einer Person in einer Sprache nicht erkannt wird und es keinen Weg um diese Blockade herum gibt. Beim Online-Login bei einem Finanzunternehmen lädt allzu oft ein künstliches Gesicht in einem virtuellen Bereich rechts auf dem Bildschirm zur Interaktion ein und stellt alle möglichen Fragen, um das Problem zu ermitteln. Das Unternehmen setzt damit seine neue und „unterhaltsame“ (sprich: „billige“) Art der Bearbeitung von Anfragen durch. Diese Behandlung von Kundenanfragen ist einer Geschäftsbeziehung möglicherweise nicht förderlich. Es ist schwer, die Wirkung eines einzelnen grundlegend transformativen Schritts in diesem Prozess auszumachen – zunächst der Übergang zu Computern, dann ins Internet und schließlich ins Internet mit KI-Funktionen –, einer Entwicklung, die große Teile der Welt seit den 1970er-Jahren erlebt haben.

Im Finanzdienstleistungssektor sind algorithmisches Portfoliomanagement und der algorithmische Handel mit Wertpapieren und Futures seit Jahren Bestandteil der Kapitalmärkte und der Vermögensverwaltung; eingeführt wurden sie zunächst von den größten Unternehmen mit den meisten Ressourcen, um sich einen technologischen Vorsprung gegenüber ihren weniger finanzstarken, kleineren Wettbewerbern zu verschaffen.3 Auch hier gab es keinen Moment, in dem ein Lichtschalter umgelegt wurde. Finanzmanagement und durch Algorithmen festgelegte Positionslimits im Handel sind zunächst keine generative KI, da die computergestützten Algorithmen von Menschen geschrieben werden. Doch sobald der Algorithmus „lernt“ und „sich verbessert“, ist ein weiterer Schritt getan.

Blickt man weiter zurück, um die zurückgelegte Strecke zu ermessen,4 so kam der erste öffentliche, regulierte computergestützte Börsenhandel im November 1977 an der Toronto Stock Exchange mit der Einführung der Software CATS (Computer Assisted Trading System) für Broker. CATS beruhte auf Desktop-Computern in den Büros der Broker statt auf Kreidetafeln und Zurufaufträgen auf dem Parkett, war aber nicht intelligent. Was es brachte, waren Transparenz und ein geordnetes Verfahren, um die Zeit-Preis-Priorität von Aufträgen in einer elektronischen Warteschlange nachzuvollziehen und einzuhalten. Das waren bedeutende Schritte. Parketthändler und Portfoliomanager in aller Welt verfolgten dies mit großem Interesse – und auch mit großer Sorge um ihre künftigen Arbeitsplätze.

In den folgenden Jahren wurden Portfoliomanager und Wertpapierhändler in großem Umfang computerisiert und arbeiteten schließlich mit leistungsstarken Arbeitsplätzen mit mehreren Bildschirmen und außerhalb des Büros mit Tablets. Wie schon bei der Einführung von CATS vorhergesehen, gab es eine Fluktuation, und nicht jeder passte sich an das sich ständig verändernde IT-Umfeld an; insgesamt aber arbeiten heute mehr Menschen im Finanzdienstleistungssektor als vor der ersten Computerisierung der Branche. Das Büro mag nicht wiederzuerkennen sein, aber die Menschen sind da, und sie leisten mehr in einer Branche, die um ein Vielfaches größer ist.

Um die Jahrtausendwende hörten wir, „Dot-com“-Unternehmen seien ein Paradigmenwechsel, es entstünden Geschäftsmodelle, wie sie die Welt noch nie gesehen habe. Der darauffolgende Crash hinterließ Schäden, die in Wahrheit nur allzu vertraut waren. Wird KI eine Veränderung sein, wie sie die Welt noch nie gesehen hat? Oder wird die stärkere Verbreitung von KI in unserer Branche in Form leichter verdaulicher Werkzeuge auf unsere Schreibtische kommen, die von Menschen beherrscht werden können, die effizienter und „intelligenter“ arbeiten?

Was Anfang 2025 offensichtlich erscheint, ist, wie einfach es geworden ist, nach Informationen zu suchen, Vergleiche zu erhalten oder schnell Fakten zu überprüfen, wenn einem etwas in den Sinn kommt. (Diese schnellen Suchen müssen unbedingt überprüft werden.) Woher könnten die nächsten Veränderungen kommen, wenn breite sprachbasierte generative KI weiter in alle Bereiche vordringt? Dies dürfte den Preisvergleich für Finanzdienstleistungen aller Art erleichtern; das Hindernis besteht darin, dass Unternehmensinformationen nicht so dargestellt werden, dass sie sich relativ leicht nebeneinander
vergleichen lassen. Wir werden sehen, wie generative KI mit der Frage der mangelnden Vergleichbarkeit umgeht und ob Unternehmen ihre digitale Präsenz umgestalten, um bei Suchanfragen mehr oder weniger sichtbar zu sein. Das Umgekehrte wird noch stärker zutreffen, als wir es bisher erlebt haben – die Ansprache von Kunden durch Unternehmen, deren Daten verkauft wurden und die dadurch zu vorgefilterten, ungenauen neuen Zielkunden werden.

Es scheint am besten, bei KI den Kopf zu gebrauchen – und ihn nicht zu verlieren – und daran zu denken, dass es bei alledem irgendwo Menschen gibt.

Was ChatGPT antwortete

KI im Finanzdienstleistungssektor entwickelt sich rasant, und bis Ende 2025 sind in mehreren Schlüsselbereichen bedeutende Entwicklungen zu erwarten:

1. KI-gestützte Personalisierung und Kundenerlebnis
Banken, Versicherer und Vermögensverwalter werden die KI-gestützte Personalisierung verfeinern und hochgradig individualisierte Finanzprodukte und Beratungsleistungen auf Grundlage von Kundenverhalten in Echtzeit und prädiktiver Analytik anbieten.

2. Regulierungstechnologie (RegTech) und Compliance
KI wird eine noch größere Rolle bei der Überwachung von Transaktionen auf Betrug, der Automatisierung von Compliance-Prüfungen und der Aufdeckung von Finanzkriminalität mithilfe von Risikobewertungen in Echtzeit spielen. Es ist mit einer verstärkten Zusammenarbeit zwischen KI-Entwicklern und Aufsichtsbehörden zu rechnen, um einen ethischen und transparenten Einsatz von KI sicherzustellen.

3. KI-gestützte Anlagestrategien
Quantitativer Handel und Robo-Advisors werden tiefere KI-Fähigkeiten integrieren und alternative Datenquellen (z. B. Satellitenbilder, ESG-Signale, Stimmungen in sozialen Medien) nutzen, um Anlagestrategien zu verfeinern.

4. Generative KI im Bank- und Versicherungswesen
Generative KI wird in großem Umfang für Dokumentenautomatisierung, Vertragsanalyse, Betrugserkennung und personalisierte Finanzberichterstattung eingesetzt werden. Große Institute könnten eigene KI-Modelle einsetzen, die für bestimmte Finanzaufgaben feinabgestimmt sind.

5. Dezentrale Finanzen (DeFi) und KI
KI wird DeFi verbessern, indem sie Kreditprotokolle, Risikobewertungen und Betrugsprävention in blockchainbasierten Finanzsystemen optimiert. Es ist mit einer Zunahme KI-gestützter Prüfwerkzeuge für Smart Contracts zu rechnen.

6. KI und nachhaltigkeitsgebundene Finanzierung
Angesichts wachsender ESG-Anliegen (Umwelt, Soziales, Unternehmensführung) wird KI Finanzinstituten helfen, Nachhaltigkeitsrisiken zu messen und darüber zu berichten, grüne Investitionen zu analysieren und die Einhaltung von CO2-Vorschriften sicherzustellen.

7. Ethische KI und Verringerung von Verzerrungen
Bis Ende 2025 wird KI im Finanzwesen hinsichtlich Fairness und Verringerung von Verzerrungen stärker unter die Lupe genommen werden. Unternehmen werden die Transparenz KI-gestützter Entscheidungen nachweisen müssen, insbesondere bei Bonitätsbewertung und Kreditvergabe.

Möchten Sie Einblicke in bestimmte KI-Anwendungen im Finanzwesen erhalten?

1-Meinungsbeiträge der World Alliance beginnen mit einem Bild zum Thema, um den Rahmen zu setzen. ChatGPT hat tatsächlich kein Bild von sich selbst – der Verfasser hat es gefragt, wie es aussieht. Keine Antwort. Stattdessen ist das Bild zu diesem Beitrag ein einfaches Fragezeichen, das bei einer schnellen Online-Suche gefunden wurde.

2-Es ist beunruhigend, sich vorzustellen, dass die Software versucht, etwas über mich und meine Interessen zu lernen, um mir besser zu „dienen“.

3-ChatGPT hat keine Antwort darauf, wann diese Praxis erstmals aufkam; der Verfasser hat danach gefragt.

4-Das vom Pentagon eingerichtete ARPANet verband 1970 die ersten Computer, war aber noch nicht das Internet. Das World Wide Web wurde von Tim Berners-Lee entwickelt und 1989 am CERN in der Schweiz gestartet.