Künstliche Intelligenz in der Finanzberatung: Grundlagen — Konzepte — Anwendungen

Die Finanzberatung gehOrt zu den Anwendungsbereichen, in denen die Verarbeitung von Information die zentrale Rolle spielt. Deshalb besitzen gerade Finanzdienstleister eine Schrittrnacherfunktion bei der Unterstiitzung betrieblicher Prozesse durch Infonna- tionstechnologie. Wiihrend fUr den Einsatz konventioneller Technologien vor allem Ra- tionaIisierungsaspekte im Back Office-Bereich, also bei internen Leistungsprozessen, im Vordergrund standen, wird heute allgemein erwartet, daB wettbewerbsorientierte Kun- denanalyse-und -beratungsprozesse durch den Einsatz von Methoden der Kiinstlichen Intelligenz (KI) besser als bisher auf Kundenbedurfnisse und Unternehmensziele ausge- richtet werden konnen. Die erhofften Vorteile werden dabei vor allem im strategischen Bereich erwartet, sie umfassen die Wissensmultiplikation und -verfugbarkeit ebenso wie die Verbesserung der Konsistenz der Bearbeitung, indem zum Beispiel die Steuerung von Gesprachs-und Infonnationsflussen intelligent unterstutzt und damit menschliche Schwachen wie die Tagesfonn des Beraters zu einem gewissen Teil ausgeschaltet wer- denkonnen. Empirische Untersuchungen zeigen jedoch, daB die Finanzberatung bei Entwicklung und Einsatz von KI-Anwendungen Hingst nicht so innovativ ist wie bei der Einfiihrung konventioneller DV-LOsungen. So liegt der Bankensektor nach Untersuchungen von Mertens et. al. weltweit mit ca. 8% der Prototypen wissensbasierter Systeme im Ver- gleich zur Industrie (ca. 80%) weit zurilck. Einer der wichtigsten Griinde fOr dieses De- fIzit diirfte darin bestehen, daB die Methodendiskussion bisher weder auf Seite der KI noch auf Seite der Finanzberatung einen nennenswerten Raum einnimmt. Diese ist je- doch erforderlich, urn KI-Methoden ganz gezielt fUr bestimmte Anwendungen auswiihlen zu konnen, urn die Entwicklung domiinenspezijischer Shells zu initiieren bzw.