KI im luxemburgischen Finanzsektor: Einführung, Herausforderungen und der Weg dorthin
In den letzten Jahren hat der luxemburgischeFinanzsektor ein wachsendes Interesse an Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) gezeigt. Ein gemeinsamer thematischer Bericht der CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) und der BCL (Banque centrale du Luxembourg) zeigt, dass die Einführung von KI-Technologien zwar noch in den Kinderschuhen steckt, die Investitionen und die Umsetzung jedoch stetig zunehmen.
Ein Sektor, der sich für KI erwärmt
Die Umfrage, die zwischen Oktober 2021 und Januar 2022 durchgeführt wurde, richtete sich an 148 beaufsichtigte Institute und erreichte eine Rücklaufquote von 93%. Sie bewertete drei Schlüsselbereiche: digitale Strategie, Einführung von KI/ML und reale Anwendungsfälle. Die Ergebnisse bieten eine Momentaufnahme einer Branche, die sich vorsichtig, aber allmählich auf KI einlässt.
Im Jahr 2021 gaben nur 32 % der Befragten an, in KI zu investieren – hinter APIs (56 %) und digitalem Onboarding (34 %). Im Jahr 2023 wird jedoch das maschinelle Lernen zum wichtigsten Bereich des erwarteten Investitionswachstums: 39 % der Institute planen eine Erhöhung ihrer KI-Budgets. Dies markiert eine Verlagerung vom explorativen Interesse zur strategischen Übernahme.
Aktuelle Adoptionsraten
Trotz des großen Interesses an KI setzten zum Zeitpunkt der Umfrage nur 30 % der Institute aktiv KI ein, und 25 % hatten ML-Lösungen implementiert. Unter diesen ist ML eindeutig die dominierende Technologie, die von 83 % der KI-Anwender genutzt wird. Zu den von den Befragten genannten Anwendungsfällen gehören vor allem Betrugserkennung, Prozessautomatisierung, Marketing, Kundenwissen und Cybersicherheit.
Interessanterweise liegen die Banken – obwohl sie die Mehrheit der Befragten stellen – bei der Einführung von KI hinter den Zahlungsverkehrs- und E-Geld-Instituten zurück, was möglicherweise auf ihre komplexeren Altsysteme zurückzuführen ist.
Vorteile und Herausforderungen
Die Institute haben drei Hauptvorteile des Einsatzes von KI und ML identifiziert:
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Verbesserte interne Effizienz
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Risikominderung
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Verbesserte Produkte und Dienstleistungen
Auf der anderen Seite gehören zu den größten Herausforderungen die Datenqualität, der Mangel an KI/ML-Talenten und Probleme mit Modelldrift und Überwachung. Das Fehlen eines klaren regulatorischen Rahmens trägt ebenfalls zur Zurückhaltung bei der breiten Einführung bei.
Organisatorische Strukturen und Qualifikationsdefizite
Die meisten Institute, die KI einsetzen (86 %), haben spezielle Data-Science-Teams, die oft auf Gruppenebene angesiedelt sind. Allerdings sind die Teams in Luxemburg nach wie vor klein, in der Regel weniger als 10 Personen. Die gefragtesten Fähigkeiten sind Datenanalyse, Statistik und IT-Programmierung.
Trotz des steigenden Interesses an KI haben 30 % der Befragten noch keine KI-bezogenen Schulungen für ihre Mitarbeiter durchgeführt, was auf eine Lücke in der internen Bereitschaft hinweist.
Governance und Vertrauen
Der Bericht zeichnet ein gemischtes Bild der KI-Governance. Während die meisten Institutionen traditionelle Aufsichtsfunktionen wie Datenschutz und Informationssicherheit in KI-Projekte einbeziehen, verfügen nur 22% über KI-spezifische ethische Richtlinien und nur 7% haben Ethikausschüsse eingerichtet. Mit der zunehmenden Nutzung von KI wird ethische Governance entscheidend sein, um Vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
Die Sicherheit bleibt ein kritischer Bereich. Nur 56% führen unabhängige Sicherheitsüberprüfungen ihrer KI-Systeme durch, und nur 27% testen sie speziell gegen Bedrohungen wie feindliche Angriffe oder Datenvergiftung. Auch die Vermeidung von Verzerrungen und die Erklärbarkeit bleiben in vielen Anwendungsfällen unterentwickelt.
Anwendungsfälle in der Produktion
Insgesamt wurden 158 KI-bezogene Anwendungsfälle gemeldet, von denen 59% bereits in Produktion sind. AML und Betrugserkennung führen das Feld an (18%), gefolgt von Prozessautomatisierung (15%) und kundenorientierten Anwendungsfällen wie Produktempfehlungen und Einblicke (jeweils 8%). Die meisten Systeme stützen sich immer noch auf traditionelle interne Daten und werden intern oder mit begrenzter externer Unterstützung entwickelt.
Blick in die Zukunft
Der luxemburgische Finanzsektor ist auf einem vorsichtigen, aber entschlossenen Weg zur Integration von KI. Der Anstieg der KI-bezogenen Investitionen und das wachsende Bewusstsein für die Vorteile und Risiken signalisieren ein reifes Ökosystem. Es liegt jedoch noch viel Arbeit vor uns: die Förderung von Talenten, die Verbesserung der Governance und die Gewährleistung, dass KI-Systeme vertrauenswürdig, sicher und erklärbar sind.
Während Europa der Verabschiedung des KI-Gesetzes näher kommt, haben die luxemburgischen Finanzinstitute die Möglichkeit, mit gutem Beispiel voranzugehen und Innovation mit Verantwortung zu verbinden.