15.06.2022

FinTech Week 2022: Diese AI-Use-Cases gibt es im Finanzbereich

Kürzlich fand die FinTech Week 2022 rund um das Thema “Leveraging Data & AI. Boosting Financial Services” statt. Um den Teilnehmer:innen Einblicke in reale KI- und Datenanwendungsfälle zu bieten, wurden die Use-Cases von Paysafe und SkyHive präsentiert.
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Georg Wenk Head of CRM und Data Science bei Paysafe Group und Petra Kuret, Head of Partnerships bei SkyHive (c) Screenshot: FinTech Week YouTube und LinkedIn. Montage: brutkasten
Georg Wenk Head of CRM und Data Science bei Paysafe Group und Petra Kuret, Head of Partnerships bei SkyHive (c) Screenshot: FinTech Week YouTube und LinkedIn. Montage: brutkasten
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Von FinTech über künstliche Intelligenz bis hin zur Nutzung von Data – im Rahmen der FinTech Week 2022, organisiert in Zusammenarbeit mit Accenture und AI Austria (vertreten als Applied AI Conference – AAIC), drehte sich alles um den Einsatz von Data und AI im Finanzdienstleistungssektor. Die Veranstaltung brachte nicht nur Banken und Versicherungen, die ihre ersten Schritte in Richtung digitale Transformation getätigt haben, zusammen. Die FinTech Week 2022 diente auch zur Förderung der Zusammenarbeit zwischen Startups und Großbetrieben.

Neben zahlreichen Fireside-Talks und Panel-Diskussionen schmückten auch einige Use-Cases das Programm. Nach dem Motto „Von der Theorie zur Praxis: Vertiefung in reale KI- und Datenanwendungsfälle“ gewährten die Startups Paysafe und SkyHive tiefe Einblicke in ihre Best Practices und Herausforderungen mit KI.

“SkyHive ist das Google des weltweiten Arbeitsmarktes”

“Viele Betriebe erkennen heute mehr denn je, dass ihr Geschäft am Abgrund steht, wenn sie die DNA ihrer Arbeitsplätze nicht grundlegend verstehen. Ob es sich nun um die große Resignation oder den Kampf um Talente handelt – sie müssen sich intern umsehen und erkennen, welche Ressourcen sie haben und brauchen”, erklärt Petra Kuret, Head of Partnerships bei SkyHive. Das 2017 gegründete Startup mit Hauptsitz in Vancouver konnte 2020 Accenture als Investor für sich gewinnen. SkyHive nutzt seine KI-Technologie und die Quanten-Arbeitsanalyse-Methode, um die Transformation und Adaptierung an den Arbeitsmarkt für Unternehmen zu erleichtern.

“Wir sind eine der fortschrittlichsten Re-Skilling-Plattformen, die auf die zugrunde liegende Technologie der Quantenarbeitsanalyse basiert. Sie können sich SkyHive als das Google des weltweiten Arbeitsmarktes vorstellen, das die Verschiebungen und Veränderungen bei Angebot und Nachfrage von Arbeitsplätzen und Qualifikationen erfasst”, erklärt Kuret weiter. Genau hier könne die Quantum-Work-Analyse des wachsenden Startups bestens eingesetzt werden, um Insights über die Fähigkeiten der Angestellten zu gewinnen, aber auch die Bedürfnisse der jeweiligen Funktionen im Betrieb zu erkennen. 

DNA der Belegschaft auf Qualifikationsebene erkennen

Als eines der globalen Echtzeit-Datensätze im Bereich des Human Capital Managements (HCM) sammelt die Plattform nicht nur Insights. SkyHive stellt sie auch der gesamten Unternehmensorganisation für die Wiederverwendung zur Verfügung. Mit 3 Billionen Kombinationen von Qualifikationsgraphen bilde das kanadische Startup die weltweit größte und leistungsfähigste Datenquelle für Arbeitsplätze, Qualifikationen und Ausbildung. Denn SkyHive verarbeitet täglich 20 Terrabyte an Rohdaten aus 150 Ländern. 

Somit soll ermöglicht werden, dass Unternehmen und Manager:innen eine Übersicht über die DNA ihrer Belegschaft bekommen. SkyHive-Kund:innen müssen hierfür vier Fragen beantworten: 

  • Welche Qualifikationen haben wir? 
  • Welche Qualifikationen brauchen wir? 
  • Welche Qualifikationslücken haben wir im Betrieb? 
  • Wie können wir diese Qualifikationslücke schließen? 

Mit diesem Ansatz soll eine flexible interne Mobilität in Unternehmen geschaffen werden, indem Mitarbeiter:innen neue Möglichkeiten innerhalb des Betriebes wahrnehmen können. Aus Arbeitgeber:innen-Sicht gehe es darum, Talente an sich zu binden, da die erhöhte Transparenz Angestellte nicht nur zum Engagement, sondern auch zur Weiterbildung motiviere.

Paysafe stellt bei FinTech Week 2022 Kundendienst-Roboter vor

Accenture unterstützt auch das Startup Paysafe aus der UK, das im Rahmen der FinTech Week seinen Kundendienst-Roboter “Robie” vorstellte. Obwohl Paysafe als Zahlungsdienstleister künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen – zur Erkennung von Betrug und Geldwäsche sowie zur Datensegmentierung im Marketing – verwendet, wird Robie nur im Kundenservice eingesetzt. Denn mit dem Einsatz von KI im Kundenservice reduziert das FinTech-Startup nicht nur Kosten der manuellen Arbeit, sondern bietet seinen Kund:innen auch schnelle Antworten und Lösungen. 

Und das funktioniert so: Die Kundendienst-Anfragen werden über verschiedene schriftliche  Kanäle – E-Mails, Webformulare oder Chatbots – in Textform an einen Nachrichten-Sortierer weitergeleitet. “Wir haben festgestellt, dass die Texte selbst in der Regel nicht sehr aussagekräftig sind, weil sie kurz und nicht sehr klar sind. Wir brauchten zusätzliche Informationen, um auf automatisierte Weise herauszufinden, was sie brauchen”, sagt Georg Wenk, Head of CRM und Data Science bei Paysafe Group. Genau hier wird die Anfrage mit zusätzlichen Informationen der Kund:innen – aus Transaktionen, Kontostatus oder Fehlercodes – im Nachrichten-Sortierer ergänzt, wodurch das Thema und das Problem genauer identifiziert werden. 

50 Prozent der Anfragen werden richtig kategorisiert

Durch den Einsatz einer “Rule Machine”, die selbst nicht als KI operiert, werden weitere Kriterien definiert. Nach der Sicherstellung, dass eine automatisierte E-Mail zum definierten Thema besteht, wird diese ausgesendet. Es wird zudem ausdrücklich darauf hingewiesen, dass es sich um eine automatisierte E-Mail handelt und bei fortbestehen des Problems an eine Mitarbeitende des Kundendienstes weitergeleitet werden kann.

Dennoch liege der Nachrichten-Sortierer nur mit jedem zweiten Fall richtig, so Wenk. “Das scheint auf den ersten Blick nicht viel zu sein. Aber wenn dieser Prozentsatz mit dem des Zufallsgenerators verglichen wird – der nur bei zwei Prozent liegt – dann ist er tatsächlich sehr hoch. Das heißt aber nicht, dass wir alle unserer Kundendienst-Anfragen automatisiert abwickeln. Der Großteil wird immer noch von Menschen bearbeitet”.

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Alexander Pöllmann, Director IT & Digital bei der Viessmann Generations Group, und Michael Maier, Director Austria von iteratec (v.l.) | (c) iteratec / beigestellt

Es war eine der bemerkenswertesten Transformationen der deutschen Industrie: 2023 verkaufte Viessmann sein Kerngeschäft, die Klimasparte Viessmann Climate Solutions, für zwölf Milliarden Euro an den US-Konzern Carrier (brutkasten berichtete). Seit Anfang 2024 agiert das Familienunternehmen als Unternehmensgruppe, die aus Deutschland ein globales industrielles Beteiligungsportfolio steuert. Und dieses Kernteam soll nun KI-nativ werden: Gemeinsam mit dem Technologieunternehmen iteratec baut Viessmann ein Multi-Agenten-System, das die Mitarbeiter:innen zu “Buildern von Agenten” verändert.

Vom Heizungsbauer zum langfristigen Unternehmensentwickler  

Das reinvestierte Kapital floss vor allem in industrielle Mittelständler mit Fokus auf nachhaltige Energietransformation: von Grid-Infrastruktur über Fernwärme- und Kühlungslösungen bis zu Kühlhäusern. Dazu zählt etwa die isoplus-Gruppe, ein Hersteller von Nah- und Fernwärmeleitungen mit großen Standorten in Österreich. Über Minderheitsbeteiligungen ist Viessmann außerdem unter anderem an Encavis sowie am Software-Unternehmen AMCS beteiligt, das Emissionen in der Recycling- und Abfallwirtschaft reduzieren soll. 

Beim Thema KI unterscheidet Pöllmann klar zwischen zwei Ebenen: „Wenn wir auf unsere Partner schauen, ist der Kerntreiber klassischerweise Effizienz, also Use Cases entlang der Wertschöpfungskette, um Top- oder Bottom-Line-Potenziale einzusammeln. Auf Ebene des Viessmann-Teams schauen wir viel stärker auf Effektivität: Wie können wir noch bessere Investmententscheidungen treffen und unsere zentrale Entscheidungsqualität maßgeblich erhöhen?“ 

Deal-Screening statt Deal-Sourcing 

Genau das sei allerdings die schwierigere Disziplin, so Pöllmann: „Effizienz-Use-Cases sind aus unserer Sicht häufig leichter, als die Qualität zu erhöhen. KI tendiert in ihrer ursprünglichsten Natur dazu, lieber zu halluzinieren und ungenau zu sein, als eine sehr klare Antwort auf die Frage zu geben: Sollte ich dieses Investment tätigen oder lieber nicht? Welche Risiken habe ich noch nicht gesehen?“ Dies bedingt vor allem den ganzen Kontext einer Transaktion zu kennen. 

Konkret setzt das Multi-Agenten-System deshalb dort an, wo Präzision zählt: beim Screening. Es gehe nicht darum, Deals zu sourcen, betont Pöllmann, sondern den Prozess „Ist ein Deal für uns wirklich relevant?“ deutlich zu verkürzen. Ein Letter of Intent könne so viel schneller analysiert und daraus ein Investmentmemo gebaut werden, angereichert mit weiteren Quellen. 

Dass das Viessmann-Team das System selbst baut, statt auf eine Fertiglösung zu setzen, ist für Pöllmann eine Grundsatzentscheidung: „Wir wollen die Governance in der eigenen Hand haben, aber auch den Prozess, wie wir zu Entscheidungen kommen.“ Fertige KI-Finanzlösungen von der Stange würden der Organisation wenig bringen: „Das ist zwar alles nett und funktioniert auch schnell, aber nicht in der Qualität, wie wir sie erwarten.“ 

Jede:r Mitarbeiter:in wird zum „Builder“ 

Der vielleicht radikalste Teil des Ansatzes: Alle Mitarbeiter:innen der Viessmann Generations Group sollen befähigt werden, selbst KI-Agenten zu bauen. Der Prozess dahinter ist mehrstufig: Ein Intake-Agent nimmt die Idee auf und schärft sie, ein Specification-Agent zieht anschließend das nötige Fachwissen aus den Mitarbeiter:innen heraus und gibt erst ab einem bestimmten Confidence Score grünes Licht. Danach erstellt ein weiterer Agent, der sogenannte Agent-Builder, den fertigen KI-Kollegen. 

Gestartet wurde Ende Jänner mit einem „Hypersprint“, die ersten Prozessagenten gingen im Frühjahr live. „Es ist schon verrückt, was wir in der Zeit entwickelt haben“, sagt Pöllmann. Die größte Herausforderung sei dabei nicht die Technologie: „Die Herausforderung ist wirklich, das Wissen der Kolleg:innen “freizulegen” und die Leute, die verantwortlich sind, in die Verantwortung zu bekommen. So können wir dann gemeinsam den Input, den wir brauchen, identifizieren, um daraus vernünftige Agenten mit hoher Output-Qualität zu bauen.“ 

„Die Rolle des Menschen in der KI-Transformation wird maßgeblich“ 

Bei aller Automatisierung bleibt die Verantwortung beim Menschen, stellt Pöllmann klar: „Am Ende braucht es immer einen Verantwortlichen, und das kann nicht die Maschine sein. Dadurch wird vor allem die Rolle des Menschen in der KI-Transformation maßgeblich gestärkt.“ Wer einen Agenten verantwortet, müsse dessen Ergebnisse kontrollieren, ihn testen und etwa bei der Abkündigung eines KI-Modells nachjustieren. „Damit bekommt jeder in gewisser Weise eine Führungsaufgabe“, so Pöllmann. 

Um den Rollenwandel greifbar zu machen, ließ Viessmann die Mitarbeiter:innen ein eigenes „Role Canvas“ ausfüllen: Was bleibt an Verantwortung beim Menschen, wenn KI-Agenten übernehmen? Das habe viel Verständnis für die Transformation geschaffen, auch bei jenen, deren Berufsbild sich am stärksten verändert. Denn das klassische Profil eines Investmentbankers werde sich fundamental drehen, so Pöllmann. Die Betroffenen hätten das Thema allerdings „sehr gut aufgeschnappt und zeigen große Begeisterung dafür“. 

iteratec: „Die Unschärfe reduzieren“ 

Auf der Umsetzungsseite steht mit iteratec ein Software-Dienstleister, der seit 30 Jahren Individualsoftware entwickelt und sich zunehmend auf KI-Transformation fokussiert. „Unser eigenes Geschäft ändert sich aktuell selbst radikal aufgrund von KI“, sagt Michael Maier, Director Austria von iteratec. Das Unternehmen setzt Multi-Agenten-Projekte unter anderem bei Banken um und hat mit dem Recycling-Konzern Ragn-Sells ein neues Recyclingverfahren auf Basis KI-gestützter Materialanalysen entwickelt. Das Viessmann-Projekt sei „mitunter eines der spannendsten, das wir gerade machen dürfen“, so Maier: „Das nimmt sicher eine Vorreiterrolle ein.“ 

Die Kunst liege darin, schnell voranzukommen und trotzdem verlässliche Resultate zu liefern: „Du musst die Unschärfe so weit reduzieren, dass du dort, wo es wichtig ist, belastbare Ergebnisse hast, mit denen du arbeiten kannst“, sagt Maier. Viessmann kam über einen klassischen Anbieterauswahlprozess zu iteratec. Ausschlaggebend sei das Team gewesen, so Pöllmann: „Ein sehr professionell aufgestelltes Team mit High-End-AI-Capabilities. Die Entwickler sind fast AI-native unterwegs.” 

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