Die jüngsten Vorstösse des US-KI-Unternehmens Anthropic in den Finanzsektor markieren nach Ansicht von Daniel Maier, Mitgründer und Managing Director des Finanztechnologieunternehmens Chartered Investment, einen weiteren wichtigen Schritt in der Entwicklung künstlicher Intelligenz für regulierte Industrien.

Daniel Maier, Mitgründer und Managing Director des Finanztechnologieunternehmens Chartered Investment. (Bild: zVg)

Die aktuelle Debatte wird seiner Ansicht nach jedoch falsch geführt: «Die Finanzbranche wird nicht primär von Anthropic angegriffen», sagt Maier im Gespräch mit finews. «Vielmehr geraten die Softwareanbieter unter Druck, die seit Jahrzehnten spezialisierte Lösungen für Banken, Vermögensverwalter und Versicherungen entwickeln.»

Zwei Welten der Finanz-KI

Maier unterscheidet dabei zwischen zwei grundlegend unterschiedlichen Anwendungsfeldern.

Auf der einen Seite stehen teamspezifische Anwendungen wie die Erstellung von Pitchbooks, Unternehmensbewertungen, Marktanalysen oder M&A-Unterlagen. Solche Lösungen seien relativ klar abgegrenzt und bereits heute in vielen Bereichen produktiv nutzbar.

Auf der anderen Seite versuchten KI-Anbieter zunehmend, in die Kernsysteme von Finanzinstituten vorzudringen – etwa in Buchhaltung, General Ledger, Reconciliation, Accounting oder andere kritische Infrastrukturen. Diese wiederum sind nun gefordert, ihr individuelles KI-Betriebsmodell zu definieren. 

«Ein Pitchbook zu erstellen ist etwas völlig anderes, als ein General Ledger zu betreiben», sagt Maier. «Sobald KI in die Kernsysteme einer Bank eingreift, bewegen wir uns in einer ganz anderen Komplexitätsstufe. Ein funktionierendes AI Operating Model, bei dem auch kleine Rädchen ineinandergreifen, wird in den kommenden Jahren zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor der Branche.» 

Die entscheidende Frage

Vor diesem Hintergrund überrascht es Maier nicht, dass Anthropic den Dialog mit den Aufsichtsbehörden sucht.

Für ihn steht dabei weniger die Technologie im Vordergrund als die Frage, wie weit Finanzinstitute KI in ihre Infrastruktur integrieren dürfen und welche regulatorischen Anforderungen dabei erfüllt werden müssen.

«Die spannende Frage lautet nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern wie weit sie in die Infrastruktur von Finanzdienstleistern vordringen darf», erklärt er. «Anthropic testet die Grenzen der Finanzregulierung aus»

Die Antwort der Regulatoren dürfte seiner Einschätzung nach jedoch vergleichsweise nüchtern ausfallen. Banken und andere Finanzunternehmen würden auch künftig nachweisen müssen, dass sie ihre IT-Landschaft vollständig kontrollieren, Risiken überwachen und jederzeit Ausstiegsszenarien für kritische Softwarelösungen besitzen.

«Ich erwarte nicht, dass die Aufsicht die Verantwortung übernimmt. Vielmehr werden die Institute weiterhin belegen müssen, dass sie ihre Systeme im Griff haben – unabhängig davon, ob dahinter klassische Software oder KI steht.»

Mensch bleibt in der Verantwortung

Für Maier liegt das eigentliche Risiko deshalb weniger in der Technologie als in deren Anwendung.

«KI ist letztlich eine Softwareanwendung wie jede andere auch», sagt er. «Die Verantwortung bleibt beim Anwender.»

Gerade bei der Erstellung von Analysen oder Präsentationen bestehe die Gefahr, dass Ergebnisse ungeprüft weitergegeben würden. Das Problem sei dann jedoch nicht die KI, sondern die fehlende Qualitätskontrolle.

«Wenn ein Mitarbeiter die Resultate nicht mehr überprüft, entsteht ein Risiko. Wenn die Qualitätssicherung funktioniert, können die Arbeitsergebnisse deutlich besser werden.»

Vor diesem Hintergrund verweist Maier auch auf das von Anthropic selbst propagierte Prinzip «Human in the Loop». Die Technologie sei als Unterstützung gedacht und nicht als Ersatz für menschliche Verantwortung.

Wo der eigentliche Wettbewerb stattfindet

Nach Einschätzung von Maier geht es Anthropic und anderen KI-Anbietern vor allem darum, neue Märkte zu erschliessen.

Der Finanzsektor sei dabei besonders attraktiv, weil hier hohe Margen und grosse Budgets auf komplexe Prozesse treffen.

Die KI-Anbieter würden zunächst dort angreifen, wo die Eintrittshürden vergleichsweise gering seien – etwa bei Research, M&A-Analysen oder Pitchbooks. Gleichzeitig tasteten sie sich Schritt für Schritt an die Infrastruktur der Institute heran.

«Die Unternehmen testen derzeit aus, wo sie am schnellsten Mehrwert schaffen und Umsatz generieren können», sagt Maier.

Deutlich schwieriger werde es dagegen bei hochspezialisierten Anwendungen wie Derivatebewertung, Risikomodellen oder Accounting-Systemen. Dort verfügten etablierte Anbieter über jahrzehntelang aufgebautes Fachwissen, das sich nicht einfach ersetzen lasse.

Finanzsoftwarehäuser unter Innovationsdruck

Genau deshalb sieht Maier die eigentliche Herausforderung für die bestehende Finanzsoftwarebranche.

Die etablierten Anbieter müssten nun beweisen, dass sie ihr Spezialwissen mit den neuen KI-Möglichkeiten verbinden können.

«Die Frage ist nicht, ob KI kommt. Die Frage ist, ob die heutigen Softwareanbieter ihre Expertise schnell genug mit KI kombinieren können.»

Andernfalls könnten grosse KI-Plattformen entweder selbst in diese Märkte vorstossen oder spezialisierte Anbieter übernehmen.

Grösste Aufgabe beginnt erst jetzt

Trotz aller Aufmerksamkeit für neue Modelle und Anwendungen sieht Maier die wichtigste Herausforderung nicht auf der technologischen Seite.

«Die Software entwickelt sich heute schneller, als viele Unternehmen sie aufnehmen können», sagt er.

Entscheidend werde deshalb sein, wie rasch Banken, Vermögensverwalter und Versicherungen ihre Mitarbeitenden schulen, Prozesse anpassen und neue Betriebsmodelle für den Umgang mit KI etablieren.

«In fünf Jahren wird die spannende Frage nicht sein, ob die Technologie leistungsfähiger geworden ist», sagt Maier. «Die spannende Frage wird sein, wie weit die Unternehmen gelernt haben, diese Technologie sinnvoll, kontrolliert und wirtschaftlich einzusetzen.»

Für ihn steht deshalb fest: Die Zukunft der Finanzindustrie wird nicht allein durch neue KI-Modelle entschieden, sondern durch die Fähigkeit der Unternehmen, diese verantwortungsvoll in ihre Organisationen zu integrieren.