05.10.2023

So funktioniert der neue KI-Chatbot der Erste Bank

Die Erste Bank will mit künstlicher Intelligenz das Finanzwissen der Österreicher:innen verbessern - und präsentierte nun einen Chatbot-Prototyp, der auf OpenAI-Technologie basiert.
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Gerda Holzinger-Burgstaller, CEO Erste Bank
Gerda Holzinger-Burgstaller, CEO Erste Bank Österreich | Foto: Marlena-König

Um die Finanzbildung ist es in Österreich nicht zum Besten bestellt – das zeigen Studien immer wieder. Wie man das ändern könnte, dafür gibt es unterschiedliche Ansätze: So beschäftigen sich etwa Fintechs mit dem Thema, es gibt wissenschatliche Einrichtungen dafür und auch die Bundesregierung hat vor zwei Jahren eine Strategie zur Finanzbildung präsentiert – um nur einige Beispiele zu nennen.

Aber auch künstliche Intelligenz (KI) kann beim Aufbau von Finanzwissen helfen. Davon ist man zumindest bei der Erste Bank überzeugt, die nun einen Chatbot vorgestellt hat, der genau das leisten soll.

Der Bot ist als Prototyp ausgeschildert – und Erste-Bank-Österreich-CEO Gerda Holzinger-Burgstaller betonte am Donnerstag bei einem Pressegespräch: „Das ist keine Beratungsleistung einer Bank. Es ist ein Experiment und wir laden alle ein, mitzumachen“. Dementsprechend trägt der Bot den Namen „Financial Health Prototype“.

„Spielerisch und leicht verständlich“ Finanzwissen vermitteln

Der Anspruch: Der Bot soll spielerisch und leicht verständlich Finanzwissen vermitteln. Um konkrete Anlageempfehlungen geht es dabei explizit nicht: „Es ist als Information gedacht“, sagt Holzinger-Burgstaller. Der Bot ist außerdem eine Stand-Alone-Lösung – er ist nicht mit herkömmlichen Bank-Anwendungen verbunden.

Auch verarbeitet er keine Kundendaten. Tatsächlich sei der Chatbot sogar so konzipiert, dass man keine Kundendaten eingeben könne, erläutert die Erste-Bank-Chefin: „Man kann keine IBANs eingeben, das akzeptiert der Chatbot nicht“.

Chatbot baut auf OpenAI-Modellen auf

Technisch setzt die Erste Bank für den Bot auf die GPT-Sprachmodelle von OpenAI, die unter anderem auch die Grundlage für ChatGPT bilden. Allerdings wurden diese ergänzt mit spezifischen Daten der Bank: Dazu wurden Inhalte aus sämtlichen Webseiten, Publikationen und Wissensunterlagen des Finanzinstituts herangezogen und daraus eine Datenbank mit 3.400 Einträgen erstellt.

Umgesetzt hat die Erste Bank das Projekt mit dem Wiener Tech- und Design-Unternehmen wild und der Kreativagentur papabogner GmbH. Was die OpenAI-Modelle angeht, kommen sowohl GPT-3.5, das ursprünglich die Basis für ChatGPT bildete, als auch das im März 2023 veröffentlichte fortgeschrittenere GTP-4-Modell zur Anwendung.

Tom Schönmann, Innovation Tech Lead bei wild, erläuterte auf brutkasten-Rückfrage: „Der Algorithmus entscheidet, welches Modell konkret genutzt wird. Der Input wird nach verschiedenen Kriterien klassifiziert und wenn er zu komplex ist, um mit GPT-3.5 verlässlich beantwortet zu werden, nutzen wir GPT-4“. Hintergrund sind die damit verbundenen Kosten, Abfragen über das GPT-4-Modell sind deutlich teurer.

Chatbot könnte langfristig auch in George integriert werden

Aktuell ist der Chatbot, wie eingangs erwähnt, nicht mit anderen Anwendungen der Erste verbunden – ist aber perspektivisch geplant, KI-Anwendungen wie den etwa in die Online-Banking-Plattform George einzubauen? Holzinger-Burgstaller bejaht dies: „Es wird ganz sicher in irgendeiner Form in George einfließen. Ich kann nicht sagen, wann und ich kann nicht sagen, in welcher Form“. Aber es werde daran gearbeitet.

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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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