Die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf die Finanzstabilität

Das Financial Stability Board (FSB) hat am 14. November 2024 ihre Analyse über die Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Finanzstabilität veröffentlicht. 

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert derzeit den Finanzsektor in einem noch nie dagewesenen Ausmaß. Diese technologische Transformation bringt sowohl Chancen als auch Risiken für die globale Finanzstabilität mit sich. Ein genauerer Blick auf die wichtigsten Aspekte dieser Entwicklung ist daher unerlässlich.

Chancen durch KI im Finanzsektor

Die Integration von KI-Systemen in den Finanzsektor eröffnet beeindruckende Möglichkeiten. Besonders in der Risikoanalyse zeigt sich das Potenzial der neuen Technologie: KI-Algorithmen können innerhalb kürzester Zeit riesige Datenmengen verarbeiten und dabei Muster erkennen, die menschlichen Analysten möglicherweise verborgen bleiben. Dies führt zu einer präziseren Einschätzung von Marktrisiken und einer verbesserten Entscheidungsfindung.

Auch im Bereich der Prozessoptimierung leistet KI einen wertvollen Beitrag. Während früher zahlreiche Routineaufgaben von Menschen ausgeführt werden mussten, übernehmen heute intelligente Systeme diese Arbeit - schneller, präziser und rund um die Uhr. Diese Automatisierung ermöglicht es Finanzinstituten, ihre Ressourcen effektiver einzusetzen und sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

Potenzielle Risiken

Die Implementierung von KI-Systemen im Finanzsektor bringt vielfältige Risiken mit sich, die einer genauen Betrachtung bedürfen. Ein besonders kritischer Aspekt ist die mögliche Verstärkung von Marktvolatilitäten durch KI-gesteuerte Handelssysteme. Wenn viele Finanzinstitutionen ähnliche Algorithmen verwenden, entsteht eine gefährliche Homogenität im Markt. Diese könnte in Stresssituationen zu sich selbst verstärkenden Verkaufswellen führen, da die Systeme auf ähnliche Weise auf Marktsignale reagieren. Im schlimmsten Fall droht eine algorithmische Kettenreaktion, die einen Marktzusammenbruch auslösen könnte.

Die zunehmende Technologieabhängigkeit führt zu einer neuen Dimension operationeller Risiken. Klassische IT-Risiken wie Systemausfälle oder Datenverluste werden durch die Komplexität von KI-Systemen erheblich verstärkt. Ein Ausfall dieser Systeme könnte weitreichende Folgen haben, da viele Prozesse mittlerweile vollständig automatisiert ablaufen. Hinzu kommt die wachsende Gefahr durch Cyberangriffe, die gezielt Schwachstellen in KI-Systemen ausnutzen könnten. Besonders besorgniserregend ist dabei, dass solche Angriffe durch die Vernetzung der Systeme schnell auf andere Institutionen übergreifen könnten.

Ein weiteres zentrales Risiko liegt in der mangelnden Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen. Viele moderne KI-Systeme funktionieren als "Black Box" - ihre Entscheidungsprozesse sind selbst für Experten kaum nachvollziehbar. Dies stellt nicht nur die Regulierungsbehörden vor große Herausforderungen, sondern erschwert auch das interne Risikomanagement der Finanzinstitute. Wie soll man Risiken kontrollieren, die man nicht vollständig versteht? Diese Intransparenz könnte sich besonders in Krisensituationen als problematisch erweisen, wenn schnelle und fundierte Entscheidungen getroffen werden müssen.

Die Konzentration auf wenige Technologieanbieter stellt ein weiteres systemisches Risiko dar. Viele Finanzinstitute beziehen ihre KI-Lösungen von einer überschaubaren Anzahl spezialisierter Technologieunternehmen. Dies schafft neue Abhängigkeiten und könnte im Krisenfall zu einem Dominoeffekt führen. Probleme bei einem wichtigen Technologieanbieter könnten sich schnell auf das gesamte Finanzsystem ausweiten.

Auch die Qualität der Daten, mit denen KI-Systeme trainiert werden, birgt erhebliche Risiken. Historische Daten spiegeln nicht immer zukünftige Entwicklungen wider, und verzerrte Trainingsdaten können zu systematischen Fehlern in den KI-Modellen führen. Dies ist besonders problematisch, da solche Verzerrungen oft erst spät erkannt werden und sich durch die automatisierte Entscheidungsfindung systematisch fortpflanzen können.

Nicht zuletzt besteht die Gefahr einer übermäßigen Abhängigkeit von KI-Systemen. Wenn menschliche Expertise zugunsten automatisierter Systeme zurückgefahren wird, könnte wichtiges Erfahrungswissen verloren gehen. Dies könnte sich besonders in unvorhergesehenen Situationen rächen, die außerhalb der Trainingsdaten der KI-Systeme liegen.

Strategien zur Risikobewältigung

Diese vielfältigen Risiken erfordern ein umfassendes und vorausschauendes Risikomanagement. Finanzinstitute müssen ihre Kontrollen und Überwachungssysteme an die neue Realität anpassen. Gleichzeitig sind Regulierungsbehörden gefordert, einen angemessenen Rahmen zu schaffen, der Innovation ermöglicht, aber gleichzeitig die Stabilität des Finanzsystems gewährleistet. Eine besondere Bedeutung kommt dabei der Entwicklung von Standards für erklärbare KI zu, die eine bessere Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen ermöglichen sollen.