Von Ralf Keuper
Wie finews.ch vor eini­gen Tagen berich­te­te, spie­len die bei­den gro­ßen Schwei­zer Ban­ken UBS und Cre­dit Suis­se anschei­nend mit dem Gedan­ken, künst­li­che Intel­li­genz für die Bereit­stel­lung per­so­na­li­sier­ter Dienst­leis­tun­gen im Bereich Pri­va­te Ban­king ein­zu­set­zen. Pikant dar­an ist, dass die UBS und Cre­dit Suis­se Lösun­gen ver­wen­den, die aus Sicht des Daten­schut­zes nicht unbe­denk­lich sind. So gebraucht die UBS die Lösun­gen des in Sin­ga­pur resi­die­ren­den Unter­neh­mens Sqreem, wäh­rend die CS auf das ame­ri­ka­ni­sche Unter­neh­men Digi­tal Reaso­ning setzt. Bei letz­te­rem stieg die CIA als ers­ter Inves­tor ein. 
Lösun­gen wie von Digi­tal Reaso­ning die­nen in den Ban­ken dem Zweck, Fehl­ver­hal­ten der eige­nen Mit­ar­bei­ter aufzudecken. 
Theo­re­tisch und auch prak­tisch wäre es aber auch mög­lich, mit­tels der genann­ten Lösun­gen, die sog. Daten­spu­ren der Kun­den zurück­zu­ver­fol­gen, um dar­aus die Bedürf­nis­se in der nahen Zukunft ablei­ten zu kön­nen. Dar­auf könn­te die Bank mit ent­spre­chen­den Ange­bo­ten reagieren. 
Die UBS hat schon ver­si­chert, dass die Daten­si­cher­heit und Ver­trau­lich­keit höchs­te Prio­ri­tät hät­ten. Ledig­lich für die Auf­be­rei­tung der eige­nen Kun­den­da­ten wür­de Sqreem ver­wen­det. Im direk­ten Kun­den­kon­takt wer­de sie dage­gen nicht ein­ge­setzt – was immer das jetzt auch kon­kret bedeu­ten mag.
Wie es scheint, sind nicht nur die “Daten­kra­ken” schon eif­rig dabei, die Mög­lich­kei­ten von “Big Data” aus­zu­lo­ten, was zunächst nicht ver­werf­lich ist. 
Jedoch soll­ten gera­de die Ban­ken dar­auf bedacht sein, nicht noch das letz­te ver­blie­be­ne Ver­trau­en der Kun­den zu ver­spie­len. Inso­fern ist es ent­schei­dend, dass die Ban­ken von den neu­en Mög­lich­kei­ten behut­sam Gebrauch machen und sich an die heik­len The­men Daten­si­cher­heit und Infor­ma­tio­nel­le Selbst­be­stim­mung lang­sam her­an­tas­ten. Es wäre m.E. illu­so­risch anzu­neh­men, man kön­ne als Bank den Wett­lauf der Algo­rith­men gegen die gro­ßen Inter­net­kon­zer­ne gewinnen. 
Muss man auch nicht unbe­dingt. Denn, ob die Künst­li­che Intel­li­genz, ob Big Data tat­säch­lich die hohen Erwar­tun­gen erfül­len kön­nen, ist, abge­se­hen von Fra­gen des Daten­schut­zes, noch kei­nes­wegs aus­ge­macht. Ent­schei­dend ist die Fra­ge, mit der man an die Daten her­an­tritt, ihre Inter­pre­ta­ti­on und die dar­an anschlie­ßen­den Hand­lun­gen oder Unter­las­sun­gen. Mehr Infor­ma­tio­nen bedeu­ten nicht auto­ma­tisch bes­se­re Ent­schei­dun­gen und treff­si­che­re Pro­gno­sen. Weni­ger kann auch hier, im Sin­ne von Gerd Gige­renz­er, manch­mal mehr sein. 
So gese­hen ist es nicht ver­kehrt sich die Wor­te von Theo­do­re Levitt hin und wie­der ins Gedächt­nis zu rufen:

The gover­ning ques­ti­on is: what is the ques­ti­on to be ans­we­red, the pro­blem to be illu­mi­na­ted, the mat­ter to be explo­red, the issue to be defi­ned? And it is pre­cis­e­ly becau­se the­se are not self defi­ning con­cepts that it is essen­ti­al to think of them through in advan­ce, becau­se no amount of data will tell you what infor­ma­ti­on you’ll need to get at the right ques­ti­ons. … The fas­ter and more acro­ba­ti­cal­ly the com­pu­ter can per­form, the grea­ter neces­si­ty that its pre­su­med bene­fi­ca­ries must first think about what it’s all for. (in: Thin­king about management)

Eine gute Dar­stel­lung des The­mas mit sei­nen Chan­cen und Risi­ken ent­hält der Bei­trag Big Data and Pri­va­cy: Avo­i­ding the Regu­la­to­ry Back­lash.

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