Die Finanzbranche gehört zu den frühen Anwendern von Künstlicher Intelligenz (KI). Neben automatisiertem Trading, Chatbots und Fraud-Detection treten inzwischen generative KI und Explainable AI (XAI) auf den Plan. Eine aktuelle Prognose geht davon aus, dass bis 2026 mehr als 80 % der Finance-Teams KI-gestützte Automatisierung oder Decision Intelligence einsetzen werden. Gleichzeitig erwarten Regulatoren Transparenz: Die Ergebnisse von KI-Systemen müssen nachvollziehbar sein, um Vertrauen zu schaffen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Dieser Beitrag beleuchtet, wie generative KI Dokumente und Verträge zusammenfasst, warum erklärbare KI unverzichtbar ist, wie KI die ESG-Analyse verbessert und welche Herausforderungen Unternehmen beachten sollten.

KI in der Finanzbranche

Verbreitung von KI in der Finanzbranche

Klassische KI-Anwendungen wie Portfolio-Management, Fraud-Detection und Robo-Advisors sind längst etabliert. Neue KI-Wellen bringen generative und agentische Ansätze hervor. Generative KI erzeugt Inhalte wie Text, Code oder Bilder; agentische KI kann eigenständig Handlungen ausführen und Entscheidungen treffen. Durch diese Technologien wird es möglich, grosse Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren und auf Basis der Ergebnisse automatisch zu handeln. Schon heute nutzen Finanzdienstleister KI für die Vorhersage von Marktbewegungen, Risikomanagement und personalisierte Kundenberatung.

Generative KI

Generative KI für Vertragsprüfung und Dokumentensummarisation

Generative KI kann komplexe Texte analysieren und prägnante Zusammenfassungen erstellen. Finanzdienstleister nutzen diese Technologie bereits, um Marktberichte, SEC-Filings und andere umfangreiche Dokumente in kurzer Zeit zusammenzufassen. Bei Due-Diligence-Prüfungen beschleunigt KI den Prozess, indem sie tausende Seiten Vertragsunterlagen und Finanzberichte analysiert und die wesentlichen Punkte in einem Briefing zusammenstellt. Im Beschaffungswesen entwerfen KI-Modelle Ausschreibungsunterlagen, überarbeiten Verträge und simulieren Szenarien.

Vorteile: Zeitersparnis bei der Prüfung von Dokumenten, konsistente Berichte im professionellen Stil und schnellere Entscheidungsfindung auf Basis der Zusammenfassungen.

Grenzen: KI benötigt saubere Datenstrukturen, die Ausgaben müssen oft in maschinenlesbare Formate überführt werden, und vage Formulierungen können für automatisierte Entscheidungen ungeeignet sein. Zudem braucht es Governance und klare Freigabeprozesse.

Erklärbare KI

Explainable AI: Transparenz und Vertrauen schaffen

Bei leistungsstarken Deep-Learning-Modellen geht Transparenz oft verloren. Studien zeigen, dass steigende Modellgenauigkeit mit einem Verlust an Erklärbarkeit einhergeht. In der Risikosteuerung führt die fehlende Nachvollziehbarkeit zu Skepsis und hemmt den Einsatz von KI. Moderne Methoden der Explainable AI wie SHAP-Werte oder LIME sollen Entscheidungsgründe offenlegen und Compliance-Anforderungen erfüllen. Kredit- und Compliance-Modelle müssen nicht nur eine Risikoeinschätzung liefern, sondern auch die ausschlaggebenden Faktoren erläutern. Unternehmen sollten das Spannungsfeld zwischen Modellperformance und Erklärbarkeit berücksichtigen – einfache Modelle sind transparent, aber weniger präzise, komplexe Modelle liefern genauere Ergebnisse, sind jedoch schwerer zu interpretieren.

ESG-Analyse

KI-gestützte ESG-Analyse

Sustainable Finance erfordert die Bewertung von Umwelt-, Sozial- und Governance-(ESG)-Faktoren. KI-gestützte Modelle – insbesondere solche mit Ensemble-Learning und Sentiment-Analyse – schneiden bei der Vorhersage von ESG-Kennzahlen besser ab als regelbasierte Systeme. Gleichzeitig bleibt die Interpretierbarkeit ein zentrales Problem: algorithmische Verzerrungen, regionale Datenlücken und fehlende Transparenz mindern das Vertrauen. Trotz dieser Herausforderungen bietet KI eine Möglichkeit, fragmentierte und uneinheitliche ESG-Daten effizient zu verarbeiten und aussagekräftige Metriken zu erzeugen. Unternehmen können so ihre Nachhaltigkeitsleistung besser überwachen und Investoren fundierte Entscheidungen treffen.

Praktische Hinweise

Praktische Hinweise für die Implementierung

1. Datenqualität sicherstellen: Sowohl generative als auch erklärbare KI benötigen saubere, aktuelle Daten. Investieren Sie in Datenaufbereitung und Governance.

2. Modellwahl und Erklärbarkeit abwägen: Berücksichtigen Sie den Anwendungsfall; in hochregulierten Bereichen (z. B. Kreditvergabe) empfiehlt sich ein transparentes Modell; für Prognosen kann ein komplexeres Modell sinnvoll sein, sofern XAI integriert wird.

3. Human-in-the-Loop: Automatismen sollten eine menschliche Kontrollinstanz behalten, insbesondere bei kritischen Entscheidungen.

4. Integrierte Systeme: Planen Sie Schnittstellen, die generative KI-Ausgaben in strukturierte Formate überführen, damit Folge-Systeme (z. B. agentische KI) diese verarbeiten können.

5. Governance & Compliance: Richten Sie Richtlinien und Auditprozesse ein, die sicherstellen, dass KI-gestützte Entscheidungen nachvollziehbar sind und gesetzlichen Vorgaben entsprechen.

Fazit & Ausblick

Fazit

Generative und erklärbare KI bieten enorme Chancen für die Finanzbranche: Sie verkürzen die Analysezeiten, liefern strukturierte Berichte, erleichtern die ESG-Bewertung und verbessern die Risikosteuerung.

Gleichzeitig benötigen sie klare Governance, hochwertige Daten und menschliche Expertise, um verantwortungsvoll eingesetzt zu werden. Unternehmen, die diese Technologien frühzeitig implementieren und für Transparenz sorgen, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend komplexen und datengetriebenen Markt.