Laut einer Studie des Alan Turing Institute wird die Finanzindustrie den Einsatz großer Sprachmodelle vorantreiben. Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit HSBC, Accenture sowie der britischen Finanzaufsichtsbehörde FCA durchgeführt.
Die Finanzbranche, die in der Vergangenheit neue Technologien schnell adaptiert hat, hat laut den Autoren bereits damit begonnen, Sprachmodelle zur Unterstützung verschiedener interner Prozesse einzusetzen und aktiv potenzielle Einsatzmöglichkeiten für marktorientierte Aktivitäten in Beratung und Handel zu evaluieren. So ergab eine Umfrage von UK Finance, dass sich bereits 2023 mehr als 70 Prozent der teilnehmenden Finanzinstitute in der Proof-of-Concept-Phase für generative KI-Lösungen befinden.
Zudem gibt es bereits spezialisierte Modlele: Bloomberg hat beispielsweise mit BloombergGPT ein Modell mit 50 Milliarden Parametern entwickelt, das für eine Reihe von Finanzaufgaben wie Nachrichtenanalyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden kann. In Tests wurde das Modell jedoch von GPT-4 geschlagen. FinGPT ist ein weiteres Beispiel für spezialisierte Finanz-Sprachmodelle.
Die Experten erwarten, dass Sprachmodelle innerhalb der nächsten zwei Jahre in externe Finanzdienstleistungen wie Investmentbanking und die Entwicklung von Risikokapitalstrategien integriert werden.
Experten erwarten breiten Einsatz generativer KI in der Finanzbranche
Neben einer Literaturstudie führten die Forscher einen Workshop mit 43 Experten aus großen Geschäfts- und Investmentbanken, Aufsichtsbehörden, Versicherungsunternehmen, Zahlungsdienstleistern, Behörden und Rechtsberufen durch.
Die Mehrheit der Workshop-Teilnehmer (52 %) nutzt Sprachmodelle bereits, um die Leistung bei informationsorientierten Aufgaben zu verbessern, von der Verwaltung von Sitzungsnotizen bis hin zu Einblicken in Cybersicherheit und Compliance. 29 % nutzen sie, um ihr kritisches Denken zu verbessern, und weitere 16 %, um komplexe Aufgaben zu zerlegen.
Der Sektor ist auch bereits dabei, Systeme einzuführen, die die Produktivität durch die schnelle Analyse großer Textmengen steigern, um Entscheidungsprozesse und Risikoprofile zu vereinfachen und die Investitionsforschung und Back-Office-Prozesse zu verbessern, so die Studie.
Auf die Frage nach der Zukunft von generativer KI im Finanzsektor antworteten die Teilnehmer, dass sie erwarten, dass die Systeme innerhalb der nächsten zwei Jahre in Dienstleistungen wie Investmentbanking und die Entwicklung von Risikokapitalstrategien integriert werden.
Sie hielten es auch für wahrscheinlich, dass Sprachmodelle integriert werden, um die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern, z.B. könnten Diktate und eingebettete KI-Assistenten die Komplexität wissensintensiver Aufgaben wie die Überprüfung von Vorschriften verringern.
Datenschutzbedenken stehen an erster Stelle
Die Studie weist aber auch auf Risiken hin. Datenschutzbedenken stehen an erster Stelle, da fast die Hälfte der Befragten Bedenken hinsichtlich der Risiken für die Privatsphäre äußerte, die mit Spracherkennungssystemen verbunden sind, insbesondere im Hinblick auf mögliche Datenlecks. Darüber hinaus wurden Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit des generierten Textes und des Risikos von Automatisierungsfehlern geäußert, wobei die zunehmende Abhängigkeit von Sprachmodellen potenziell negative Auswirkungen auf das menschliche Urteilsvermögen und die menschliche Kontrolle haben könnte.
Die Studie schließt mit Empfehlungen zur Entwicklung branchenweiter Analysen von Sprachmodellbewertungen und zur Erforschung der Möglichkeiten von Open-Source-Modellen, um eine vertrauenswürdige und sichere Integration zu gewährleisten.
