Dieser Blogbeitrag fasst die Hauptvorteile von GenAI im Bankenumfeld zusammen und listet die damit verbundenen Risiken auf. Er beleuchtet zudem die Implementierung von GenAI in Banken.
GenAI bietet vier Hauptvorteile: höhere Mitarbeiterproduktivität durch Automatisierung von Routineaufgaben, bessere operative Effizienz (Risikobewertung, Compliance), verbesserte Kundenerfahrung via Chatbots und personalisierte Angebote, sowie Innovation in Finanzprodukten. Es geht aber nicht um schnelle Adoption, sondern um durchdachte Integration in langfristige Geschätsstrategien.
Die grössten Risiken: Halluzinationen (falsche, aber plausible Antworten), Misinformation und Deepfakes, Urheberrechtsfragen, Bias in Algorithmen, Cybersecurity-Herausforderungen wie Prompt Injection, und Risiken bei Third-Party-Lösungen.
Erfolgreiche Implementierung erfordert drei Dimensionen:
- Strategie: Klare Ziele, Use-Case-Priorisierung, langfristige Vision
- Organisation: Kultur der Innovation, Mitarbeiterschulung, robuste Governance und Compliance
- Technologie: Moderne IT-Infrastruktur, sichere Datenmanagement, richtige Modell-Auswahl
Der 4-Phasen-Ansatz: Exploration → Analyse & Roadmap → Basics & Implementation → Scaling & Continuous Improvement
Zukunft – Agentic AI: Autonome KI-Systeme, die selbstständig planen und handeln – aber mit klaren Grenzen und starkem Fokus auf Transparenz und Accountability.
OpenSource Ansatz
Open-Source-LLMs bieten Finanzinstitutionen einen Weg, um sowohl enhanced Security als auch Cost-Effectiveness zu erreichen, besonders wichtig da geschlossene Modelle wie ChatGPT Daten auf externen Servern verarbeiten und Datenschutz-Risiken bergen
1. FinGPT – Das “Schweizer Messer” für Banking
FinGPT ist ein spezialisiertes Open-Source-LLM für Finanz-NLP mit drei Hauptschichten: LLMs Layer (Fine-Tuning mit LoRA), Task Layer (fundamentale Financial Tasks) und Application Layer (praktische Demos). Das Projekt hat eine aktive AI4Finance Open-Source Community und adressiert die dynamische Natur von Finanzdaten durch kontinuierliche Anpassung.
Stärken & Schwächen: Stark bei strukturierten Klassifikations-Tasks: Sentiment Analysis (F1 87.62%), Headline Classification (95.50%). Schwach bei komplexen Reasoning-Tasks: Financial QA (28.47% vs. GPT-4’s 76%), Summarization (0% vs. GPT-4’s 30%) Pangram Labs.
Use Cases:
- Sentiment Analysis auf Finanznews
- Robo-Advising
- Algorithmic Trading
