Künstliche Intelligenz im Schweizer Finanzmarkt
Einerseits können mittels maschinellen Lernens neue Zusammenhänge und Problemlösungen in Form von praktisch anwendbaren Algorithmen gefunden werden, die ohne diese Techniken verborgen geblieben wären. Anderseits fehlt es oft an Erklärbarkeit, wie diese Algorithmen im Einzelnen von der Maschine entdeckt werden. Zudem führen die ermittelten Algorithmen in Einzelfällen zu kaum verständlichen Fehlern, und es gibt Beispiele, wo – ungewollt – systematisch diskriminierende Algorithmen erzeugt wurden.
Der Finanzmarkt bietet aufgrund der reichen Datenlage ein vielversprechendes Feld für die Anwendung künstlicher Intelligenz. Mit Umfragen bei ausgewählten Banken erarbeitete die FINMA im Berichtsjahr eine erste Bestandsaufnahme zu den Einsatzgebieten von KI-Anwendungen. Dazu zählen unter anderem
- die Kunden- und Transaktionsüberwachung, etwa in Bezug auf Geldwäscherei, auf Kreditkartenmissbrauch oder Zahlungsverkehrsbetrug;
- die Portfolio- und Suitability-Analyse;
- Handelssysteme und -strategien;
- die Prozessautomatisierung bei der Verarbeitung von Dokumenten, bei der Informatik oder beim Personalwesen sowie beim Einsatz im Marketing und in der Verkaufsförderung.
Die FINMA plant 2022 weiterführende Arbeiten und Analysen zum Einsatz dieser Technologien in aufsichtsrechtlich relevanten Gebieten. Dabei konzentriert sie sich auf das Datenmanagement, auf die Governance sowie auf das Kontrollumfeld der Anwendungen.
Eine detaillierte Umfrage der FINMA bei hundert Schweizer Versicherungsunternehmen zeigte, dass KI in dieser Branche bereits breit eingesetzt wird (vgl. Jahresbericht 2021, S. 44). Die Versicherer tun dies vor allem bei der Interaktion mit Kundinnen und Kunden, der Schadenbearbeitung und dem Vertrieb. Zudem wird KI auch bei der Tarifierung verwendet. In Bezug auf die Governance haben die Versicherer begonnen, Gremien zu institutionalisieren, um ihre KI-spezifischen Prozesse zu festigen und weiterzuentwickeln.
Die FINMA entwickelte ebenfalls erste auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen, die unterstützend eingesetzt werden. Zu den Instrumenten der datenbasierten Aufsicht gehören seit einigen Jahren unter anderem die automatisierte Datenauswertung für die Durchführung von Auffälligkeitsanalysen. Dies geschieht beispielsweise im Geschäftsbereich Asset Management mit Bezug zu bestimmten Anlageinstrumenten und im Geschäftsbereich Banken im Zusammenhang mit ausgewählten Finanzinstituten.
(Aus dem Jahresbericht 2021)
