Das Ziel jedoch ist die Entwicklung von Systemen, die das menschliche Verhalten in ihrer Wissensbasis integrieren und in der Lage sind, autonom zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Aus dem Verhalten einzelner Personen ist ein solches System in der Lage, Schlüsse auf das Verhalten anderer Personen zu ziehen. Wie das System dies jedoch anwendet, ist nicht mehr nachvollziehbar – genauso wie bei Menschen, die sich in ähnlichen Situationen unterschiedlich verhalten.
Die Daten eines jeden einzelnen Nutzers machen ein solches System intelligenter und selbständiger. Im Finanzbereich wird die Nutzung von KI die nächste Stufe der Entwicklung in der automatisierten Beratung (Robo-Advisory) prägen und könnte handfeste Vorteile sowohl für Anleger als auch für die Finanzdienstleister bringen. Mit Hilfe von KI kann in der Anlageberatung sowohl der Investment- wie auch der Beratungsprozess völlig neu gestaltet – und so die Kundenberatung und die Produktauswahl erheblich verbessert werden.
Durch die Analyse kundenbezogener Anlageinformationen und Anlageentscheidungen können die Kunden durch intelligente Systeme besser mit passenden Produkten bedient werden. Ein Robo-Advisor würde selbständig entscheiden, welche Produkte geeignet sind und die Empfehlung nicht nur auf die objektiv erhobenen Kundendaten gründen, sondern auch auf Verhaltensmuster und abgeleitete Persönlichkeitsmerkmale (zum Beispiel „ängstliches Verhalten bei negativen Marktbewegungen“ oder „Diskrepanz zwischen erhobenem und tatsächlichem Risikoprofil“).
Aus Daten gelernt?
Die DSGVO kann hier allerdings, insbesondere mit den Neuerungen „Auskunft und Löschung“, eine bremsende Wirkung entfalten. Denn der Anbieter einer Robo-Advisory-Lösung muss in der Lage sein, dem Kunden mitzuteilen, welche persönlichen Daten zu welchem Zweck verwendet werden.
In den heutigen fast ausschließlich deterministisch arbeitenden Systemen ist diese Auskunft lediglich eine technische Herausforderung. Der Anbieter muss wissen, welche Daten sich wo befinden, in welchen Algorithmen diese verwendet werden und diese Information für den Kunden zusammenstellen. Trotzdem sollte die Komplexität dieses Schrittes nicht unterschätzt werden.
Bei selbstlernenden KI-Systemen ist es nicht mehr eindeutig, welche Daten wofür genutzt werden. Die formal durch den Finanzdienstleister zu erhebenden Daten - zum Beispiel nach dem Wertpapierhandelsgesetz – sind zwar bekannt, diese sind jedoch nicht allein entscheidend für das Verhalten des Systems gegenüber einer Person, etwa bei einer Produktempfehlung. Hier könnte das System aus den vom Anleger getroffenen Entscheidungen gelernt haben und situativ unterschiedliche Empfehlungen aussprechen, trotz objektiv unveränderter Datengrundlage. Damit wird es schlicht unmöglich sein, das Auskunftsrecht, wie von der DSGVO vorgeschrieben, zu erfüllen.