Das Doku­ment “Arti­fi­ci­al Intel­li­gence in Finan­ce – The Future of Ban­king 7″ unter­sucht die tief­grei­fen­den Trans­for­ma­tio­nen, die künst­li­che Intel­li­genz (KI), ins­be­son­de­re gene­ra­ti­ve KI (GenAI), im Finanz­sek­tor her­vor­ruft. Es beleuch­tet sowohl die Chan­cen als auch die Her­aus­for­de­run­gen und Risi­ken, die sich aus die­ser Ent­wick­lung für Finanz­in­ter­me­diä­re, Zen­tral­ban­ken, Finanz­märk­te und die Unter­neh­mens­füh­rung ergeben.

Zen­tra­le The­men und Erkenntnisse:

KI im Finanz­sek­tor: Trans­for­ma­tio­nen, Her­aus­for­de­run­gen und regu­la­to­ri­sche Antworten

• Chan­cen: KI ver­bes­sert die Kre­dit­prü­fung und ‑über­wa­chung erheb­lich, indem sie gro­ße, unstruk­tu­rier­te Daten­sät­ze ana­ly­siert und eine nuan­cier­te­re Risi­ko­be­wer­tung ermög­licht. Dies erwei­tert den Zugang zu Kre­di­ten, ins­be­son­de­re für Unter­neh­men mit gerin­ger Boni­tät, und ver­rin­gert die Abhän­gig­keit von Sicher­hei­ten. Zen­tral­ban­ken nut­zen KI zuneh­mend für makro­öko­no­mi­sche Ana­ly­sen, die Über­wa­chung von Zah­lungs­sys­te­men und die Finanz­auf­sicht, was zu schnel­le­ren und genaue­ren Ent­schei­dun­gen führt.
• Her­aus­for­de­run­gen: KI-Sys­te­me kön­nen bestehen­de Vor­ur­tei­le in his­to­ri­schen Daten ver­stär­ken, was zu Dis­kri­mi­nie­rung füh­ren kann. Die Intrans­pa­renz (“Black Box”-Problem) von KI-Model­len erschwert die Auf­sicht und die Zuwei­sung von Ver­ant­wor­tung. Zudem birgt die zuneh­men­de Kon­zen­tra­ti­on im KI-Öko­sys­tem (Hard­ware, Cloud-Diens­te, Basis­mo­del­le) Risi­ken für die Finanz­sta­bi­li­tät, da Abhän­gig­kei­ten von weni­gen Anbie­tern ent­ste­hen und gleich­ar­ti­ge Model­le zu Her­den­ver­hal­ten füh­ren kön­nen. Cyber­an­grif­fe wer­den durch KI-Tools eben­falls ausgefeilter.
• Regu­lie­rung: Regu­lie­rungs­be­hör­den ste­hen vor der Her­aus­for­de­rung, Inno­va­tio­nen zu för­dern und gleich­zei­tig Finanz­sta­bi­li­tät, Wett­be­werb und Ver­brau­cher­schutz zu gewähr­leis­ten. Es gibt unter­schied­li­che Regu­lie­rungs­an­sät­ze (markt­ori­en­tiert in den USA, staats­ori­en­tiert in Chi­na, rech­te­ori­en­tiert in der EU), aber die Not­wen­dig­keit inter­na­tio­na­ler Zusam­men­ar­beit zur Har­mo­ni­sie­rung von Stan­dards und zur Ver­mei­dung von Regu­lie­rungs­ar­bi­tra­ge wird betont.

Aus­wir­kun­gen von KI auf Finanz­märk­te: Neu­ge­stal­tung von Infor­ma­tio­nen und deren Folgen

• Infor­ma­ti­ons­wan­del: Die Fül­le an alter­na­ti­ven Daten (Satel­li­ten­bil­der, Kre­dit­kar­ten­da­ten, sozia­le Medi­en) und Markt­da­ten, kom­bi­niert mit leis­tungs­star­ken maschi­nel­len Lern­al­go­rith­men, senkt die Kos­ten der Infor­ma­ti­ons­ge­win­nung und ver­bes­sert die Pro­gno­se­ge­nau­ig­keit. Rein­force­ment Lear­ning ermög­licht es KI, auto­no­me Han­dels­stra­te­gien zu entwickeln.
• Impli­ka­tio­nen für die Wert­pa­pier­bran­che: KI-gestütz­ter Han­del (Mar­ket Making, Arbi­tra­ge, direk­tio­na­le Stra­te­gien) und KI-gestütz­tes Asset Manage­ment (Quant-Fonds, Robo-Advi­sors) neh­men zu. Dies führt zu Effi­zi­enz­ge­win­nen und Liquiditätsverbesserungen.
• Risi­ken: KI kann Anrei­ze schaf­fen, sich auf kurz­fris­ti­ge Signa­le statt auf Fun­da­men­tal­da­ten zu kon­zen­trie­ren, was zu Fehl­be­wer­tun­gen füh­ren kann. Sie kann Infor­ma­ti­ons­asym­me­trien zwi­schen Markt­teil­neh­mern mit unter­schied­li­chen tech­no­lo­gi­schen Fähig­kei­ten ver­stär­ken und einen “Wett­rüs­tung” um Rechen­leis­tung aus­lö­sen. Preis­al­go­rith­men kön­nen unbe­ab­sich­tigt zu still­schwei­gen­der Kol­lu­si­on füh­ren. Die “Black Box”-Natur der Algo­rith­men erschwert die Erken­nung von Markt­ma­ni­pu­la­ti­on und die Zuwei­sung von Rechenschaftspflicht.

Unter­neh­mens­fi­nan­zie­rung und ‑füh­rung mit KI: Alt und Neu

• Dele­ga­ti­on an KI (Agen­tur­pro­blem): KI kann als Ora­kel (Bera­ter), Agent (unter Auf­sicht) oder Sou­ve­rän (auto­nom) agie­ren. Dies führt zu einem “Fehl­aus­rich­tungs­pro­blem”, bei dem KI-Sys­te­me Zie­le eng opti­mie­ren, was unbe­ab­sich­tig­te nega­ti­ve Fol­gen haben kann, selbst wenn sie pflicht­be­wusst han­deln. Die feh­len­de Absicht und Inter­pre­tier­bar­keit von KI erschwert die Gover­nan­ce und die Zuwei­sung von Verantwortung.
• Wan­del der Infor­ma­ti­ons­asym­me­trie: KI und Big Data ver­än­dern die tra­di­tio­nel­le Infor­ma­ti­ons­über­le­gen­heit von Insi­dern. Alter­na­ti­ve Daten­quel­len ermög­li­chen Außen­ste­hen­den Ein­bli­cke, die zuvor Insi­dern vor­be­hal­ten waren. Gleich­zei­tig ent­steht eine “öffent­li­che Infor­ma­ti­ons­asym­me­trie”, da nur tech­no­lo­gie­ge­stütz­te Akteu­re die Fül­le der öffent­li­chen Daten effek­tiv ver­ar­bei­ten kön­nen. Unter­neh­men pas­sen ihre Offen­le­gun­gen zuneh­mend an maschi­nel­le Leser an.
• Finan­zi­el­le Ver­trags­ge­stal­tung mit KI: KI-gestütz­te Smart Con­tracts auf Block­chain-Basis auto­ma­ti­sie­ren die Ver­trags­durch­füh­rung, erhö­hen die Trans­pa­renz und redu­zie­ren Trans­ak­ti­ons­kos­ten. Sie ermög­li­chen eine dyna­mi­sche Anpas­sung an Markt­be­din­gun­gen. Jedoch kön­nen sie auch Starr­heit mit sich brin­gen und die not­wen­di­ge Fle­xi­bi­li­tät bei unvor­her­ge­se­he­nen Ereig­nis­sen ein­schrän­ken, was zu sys­te­mi­schen Risi­ken füh­ren kann.
• Poli­ti­sche Impli­ka­tio­nen: Es wird ein Über­gang zu ergeb­nis­ba­sier­ter Haf­tung, obli­ga­to­ri­scher Inter­pre­tier­bar­keit von KI-Model­len, Stress­tests, inter­dis­zi­pli­nä­rer For­schung und stan­dar­di­sier­ter Gover­nan­ce gefor­dert. Hybrid­mo­del­le, die mensch­li­che Auf­sicht mit KI-Ein­sich­ten ver­bin­den, wer­den als ent­schei­dend angesehen.

Fazit:

Die Inte­gra­ti­on von KI in Finanz­sys­te­me ist eine struk­tu­rel­le Trans­for­ma­ti­on mit erheb­li­chen Vor­tei­len, aber auch Risi­ken für Sta­bi­li­tät, Gerech­tig­keit und Gover­nan­ce. Die Poli­tik muss Inno­va­ti­on und Risi­ko­ma­nage­ment aus­ba­lan­cie­ren, Trans­pa­renz, Fair­ness und ethi­sche Stan­dards gewähr­leis­ten und die inter­na­tio­na­le Zusam­men­ar­beit ver­stär­ken, um die Vor­tei­le der KI umfas­send zu nut­zen und ihre poten­zi­el­len nega­ti­ven Aus­wir­kun­gen zu mindern.