Augmented Intelligence in der Marktfolge
Wie könnte man die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI in der Marktfolge in Zukunft gestalten?
Augmented Intelligence in der Marktfolge – KI als Erweiterung und nicht Ersatz des Menschen
Das Thema künstliche Intelligenz (KI) beschäftigt die Welt – von Alexa im Wohnzimmer bis zu hochkomplexen Anwendungen in der Wirtschaft. In der Marktfolge werden KI-Systeme aktuell – und potenziell auch zukünftig – vor allem eingesetzt, um die operative Effizienz zu verbessern, etwa durch das Automatisieren von Routineaufgaben oder die Analyse und Auswertung großer Datenmengen. Eigenständige Entscheidungen durch autonome KI-Systeme hingegen sind in der Finanzbranche regulatorisch nicht umsetzbar. Gleichzeitig schwingt beim Thema KI oft die Frage nach der zukünftigen Rolle des Menschen in den Bereichen mit, in denen sie angewendet wird.
Gibt es ein Konzept, das diesen Spagat im Spannungsfeld zwischen Innovation und Potenzial auf der einen und Regulatorik auf der anderen Seite bewerkstelligen kann? Der Ansatz der Augmented Intelligence liefert eine Leitlinie zur Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI – mit der menschlichen Expertise im Mittelpunkt.
Was ist Augmented Intelligence?
Unter Augmented Intelligence (erweiterte Intelligenz) versteht man grundlegend die Zusammenarbeit zwischen künstlicher Intelligenz und Mensch in (Entscheidungs-)Prozessen. Menschliches Know-how und Urteilsvermögen werden dabei, wie die deutsche Übersetzung bereits andeutet, durch den Input der KI erweitert. Traditionelle Vorstellungen von KI zielen oft darauf ab, Aufgaben und Prozesse vollständig zu automatisieren, um Effizienz zu steigern und menschliche Arbeit zu ersetzen. KI-Systeme agieren dabei unabhängig und können Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen. Im Rahmen des Augmented-Intelligence-Ansatzes hingegen trifft KI keine autonomen Entscheidungen. Diese liegen immer final beim Menschen, was mit Blick auf Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Entscheidungen – gerade im Kreditgeschäft – enorm wichtig ist. Dem Menschen wird jedoch eine datenbasierte und situativ passende Entscheidungsgrundlage bereitgestellt.
Ein Beispiel aus der Risikobewertung im Kreditgeschäft: Hier könnte KI große Mengen historischer und aktueller Daten analysieren und komplexe Muster erkennen, um eine präzise Einschätzung des Kreditausfallrisikos zu erhalten – ein Vorgang, der für einen Menschen ein immenses zeitliches Investment bedeuten würde. Stattdessen erhalten Sie eine präzise datenbasierte Entscheidungsgrundlage und werden in ihrer Tätigkeit optimal unterstützt, während die finale Entscheidung über die Kreditvergabe natürlich bei ihnen liegt.
Dabei lernt die KI durch eingebaute Feedbackschleifen, wie hilfreich die bereitgestellten Informationen waren und verbessert sich so durch jede Interaktion.
Feedbackschleifen als Mittel gegen schwindendes (Fach)Wissen?!
Laut zeb Consulting machen demografischer Wandel und Fachkräftemangel auch vor dem deutschen Finanzsektor nicht Halt: Der durchschnittliche Mitarbeiter in Banken, Sparkassen und Versicherungen ist heute 47 Jahre alt – bis 2030 werden mehr als 30 Prozent der Belegschaft durch Renteneintritt ausscheiden. Damit verbunden ist ein immenses Maß an Berufserfahrung und Fachwissen, das über Jahrzehnte hinweg angesammelt wurde und Unternehmen durch den Renteneintritt verloren gehen könnte. Bei immer geringeren Zahlen an nachrückenden Fachkräften besteht somit die Gefahr, dass diese Kompetenz dauerhaft nicht mehr vorhanden ist. Je spezifischer das Wissen, desto prekärer dabei der potenzielle Verlust – etwa in der Marktfolge, wo man auf ein Aggregat aus bankspezifischen, finanz-rechtlichen und prozessualen Kenntnissen trifft.
Die im Augmented-Intelligence-Ansatz vorgesehenen Feedback- und Lernschleifen könnten zumindest teilweise dazu beitragen, das Wissen aktueller Fachkräfte einzuspeisen und folglich zu kuratieren, sodass es nachfolgenden Generationen weiterhin zur Verfügung steht. Gibt eine KI-Lösung etwa eine datenbasierte Empfehlung im Rahmen einer Kreditwürdigkeitsprüfung, kann eine Fachkraft diese evaluieren und der KI detailliertes Feedback geben, um die Ergebnisse zu schärfen. Die KI lernt aus diesen Interkationen und adaptiert so nach und nach das menschliche Fachwissen.
Durch die sich kontinuierlich verbessernden Ergebnisse und das Vereinfachen zeit- und ressourcenintensive Prozesse werden außerdem die (noch) vorhandenen Fachkräfte zunehmend besser unterstützt.
Wie das Konzept Augmented Intelligence KI-Akzeptanz stärken kann
Der Erfolg eines KI-Einsatzes hängt stark von der Akzeptanz und Adaption der Technologie innerhalb einer Organisation ab. Tuen sich neue technologische Entwicklungen auf, ergeben sich zwangsweise Fragen nach der zukünftigen Rolle des Menschen in den Bereichen, in denen diese Technologien zum Einsatz kommen. KI ist weithin dafür bekannt, hunderte von Datensätzen innerhalb von Minuten oder sogar Sekunden analysieren zu können. Dass dadurch gerade in analytisch geprägten Bereichen solche Fragen an der Tagesordnung sind, ist nur folgerichtig und menschlich.
Die Antwort, die Augmented Intelligence als Konzept an dieser Stelle liefert, betont die zentrale Bedeutung und Unverzichtbarkeit des Menschen. Die KI übernimmt die Fleißaufgaben, die viel Zeit kosten und liefert am Ende eine datenbasierte Grundlage, mit der die qualitativen Arbeitsschritte bestmöglich vorbereitet angegangen werden können. Das Zusammenspiel von Mensch und KI bietet einen Rahmen, die Fehler des jeweils anderen zu minimieren und Stärken hervorzuheben. Der Mensch profitiert von der Fähigkeit der KI, lästige manuelle Fleißarbeiten schnell und präzise abzuwickeln. Gleichzeitig profitiert die KI im Rahmen des Augmented-Intelligence-Ansatzes vom Feedback des Menschen und entwickelt sich kontinuierlich weiter – wovon letztlich wieder der Mensch profitiert.
Dieser Fokus auf Unterstützung statt Ersetzen und auf gemeinsames Lernen, in dessen Rahmen der Mensch die finale Kontrolle innehat, kann stark dazu beitragen, dass KI-Lösungen größere Akzeptanz erfahren.
Fazit: Augmented Intelligence schafft den Rahmen für einen Spagat zwischen KI-Potenzial, Regulatorik und Mitarbeiter-Akzeptanz
Ein Augmented-Intelligence-Ansatz in der Marktfolge könnte ein Win-Win-Win-Szenario sein: Sparkassen sparen Zeit und Ressourcen, Fachkräfte werden optimal unterstützt und letztlich profitieren die Kunden von deutlich reduzierten Wartezeiten und der potenziellen Minimierung menschlicher Fehler. Durch den Fokus auf eine optimale Unterstützung des menschlichen Know-hows statt auf vollständige Automatisierung und autonome KI-Entscheidungen lässt sich ein Spagat zwischen Regulatorik und der vollen Ausschöpfung des Potenzials von KI durchaus bewerkstelligen – und das mit dem Menschen als unverzichtbare Komponente für den zukünftigen Erfolg in der Marktfolge im Mittelpunkt.
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