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Wie KI-basierte Sprachtechnologien das Compliance Management von Banken effizient gestalten

Welche Potenziale KI-basierte Sprachtechnologien wie Natural Language Generation im Compliance Management von Banken bieten, skizziert Thomas Seidel, AFC & Compliance von Sopra Steria, im Interview mit Retresco. Das Interview wurde zuerst im White Paper „Smart Banking – KI-basierte Sprachtechnologien in der Finanzbranche“ veröffentlicht, das Sie hier herunterladen können.

 

Frage: KI-basierte Sprachtechnologien wie automatische Textgenerierung (Natural Language Generation) gestalten textbasierte Prozesse im Bereich AFC & Compliance effizienter. Welche Bereiche profitieren aus Ihrer Perspektive dabei am meisten?

Thomas Seidel:

In einer Compliance Organisation kommen insbesondere die Bereiche in Betracht, in denen aus strukturierten und unstrukturierten Daten regelmäßig Texte generiert werden; und das – Stand heute – mit einem überwiegend manuellen Aufwand. In erster Linie handelt es sich dabei um interne und externe Berichte, Verdachtsmeldungen, KYC-Reports, regulatorische Meldungen oder Gefährdungsanalysen. KI-basierte Sprachtechnologien spielen aber auch dann eine Rolle, wenn es darum geht, die Vielzahl von Informationen und Daten aus Policies, Anweisungen oder Projekten strukturiert und wiederauffindbar abzulegen – zum Beispiel in unternehmensinternen Intranetseiten.

  

Frage: Welche konkreten Vorteile und Mehrwerte ergeben sich – Ihrer Praxiserfahrung nach zu urteilen – daraus?

Thomas Seidel:

Ich verspreche mir davon neben einer besseren Datensteuerung vor allem die Entlastung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von sich permanent wiederholenden Aufgaben. Wenn man heute technisch in der Lage ist, Reports auf Basis der notwendigen Daten in natürlichsprachliche Texte umzuwandeln, dann sollten wir das tun. Man stellt eine gleichbleibende Qualität sicher, reduziert Review-Schleifen, beschleunigt Prozesse und kann freiwerdende Kapazitäten für komplexere Tätigkeiten nutzen.

 

Frage: Könnten Sie das in konkreten Zahlen quantifizieren?

Thomas Seidel:

Das Thema ist noch relativ neu, deshalb haben wir keine abschließende Datenbasis. Aber nehmen wir als Beispiel den Verdachtsmeldeprozess in einer großen Bank: Ein solches Unternehmen prüft bis zu 15.000 Verdachtsfälle pro Jahr. Jeder dieser Fälle muss investigiert, bewertet und abschließend vertextet werden – völlig unabhängig davon, ob der Fall an die Behörden gemeldet wird oder nicht.

Für das abschließende Schreiben bzw. Vertexten des Falles können wir im Schnitt ungefähr 30 Minuten ansetzen. Das wären bei der oben genannten Anzahl von Fällen rund 7.500 Arbeitsstunden. Also circa 937 Arbeitstage, die im Unternehmen durch automatische Textgenerierung theoretisch anderweitig verwendet werden können.

 

Frage: Sopra Steria und Retresco pflegen eine erfolgreiche Partnerschaft im Bereich Financial Services zur Automatisierung von AFC-Prozessen – könnten Sie kurz skizzieren, welche besonderen Synergien diese Partnerschaft bereitstellt?

Thomas Seidel:

Sopra Steria war in den vergangenen Jahren – und ist es heute noch – sehr stark positioniert in der Unterstützung von operativen AFC-/Compliance- Prozessen bei unseren Kunden – also genau in jenen Bereichen, die von der Nutzung KI-basierter Sprachtechnologien stark profitieren können. Und
wenn wir das daraus generierte Fachwisssen mit dem technischen Know-How von Retresco rund um das Thema automatische Generierung natürlichersprachiger Texte kombinieren, dann können daraus spannende Anwendungsfälle entstehen. Und das tun sie ja auch bereits. Wenn ich Ihren Kollegen erkläre,
welche Aufgaben zum Beispiel aus der Erfüllung des Geldwäschegesetzes resultieren, dann können Sie dies in Ihre technologischen Möglichkeiten übersetzen – und umgekehrt. Sie erklären mir, was Sie technisch bewerkstelligen können und daraus entsteht dann die Überlegung, dass sich das doch für regulatorische Anwendung XYZ eignen könnte. Das ist ein sehr spannender Prozess, den ja auch bereits andere Bereiche bei Sopra Steria nutzen.

 

Frage: Was sind Ihrer Ansicht nach die größten Herausforderungen bei der Implementierung und Anwendung von Natural Language Generation im regulatorischen Meldewesen?

Thomas Seidel:

Entscheidend ist erst einmal das Verständnis von der Technologie an sich: Also Glauben an und das Verstehen von Natural Language Understanding bzw. Natural Language Generation. Das ist nicht immer selbsterklärend. Was mir dabei sehr geholfen hat, ist die automatische Spielberichterstattung zum jeweils letzten Bundesligaspieltag auf Ihrer Homepage – also auf Knopfdruck Spielberichte zu lesen, wie sie auch in einem sehr guten Sportressort generiert werden würden. Wenn man ähnlich anschauliche Beispiel für den Bereich AFC/Compliance aufzeigen könnte, würde das schon sehr dabei helfen, die Technologie einfacher zu verstehen.

 

Frage: Ein Blick in die Glaskugel: Wie sieht der Einsatz von Natural Language Generation im Finanzwesen in zehn Jahren aus?

Thomas Seidel:

Das ist eine herausfordernde Frage. Ich bin relativ überzeugt davon, dass Unternehmen jene Prozesse, die sie vereinfachen und automatisieren können, auch vereinfachen werden. Das wirdinsbesondere die sich ständig wiederholenden Tätigkeiten betreffen – und damit auch Verfahren in den AFC- und Compliance-Organisationen. Ich glaube dagegen nicht, dass sich regulatorische Anforderungen an Banken abschwächen werden. Jedoch wird auf Seiten der Bankenaufsicht vermutlich die Bereitschaft steigen, neue Technologien bei der Sicherstellung gesetzlicher Anforderungen zu akzeptieren. Insofern ist da noch viel Luft für KI-basierte Sprachtechnologien in den kommenden Jahren.

 

Weitere spannende Insights zum Thema erfahren Sie zudem auf der  Fachkonferenz „Finanzdienstleisterder nächsten Generation“ in der Frankfurt School of Finance & Management am 24. September 2020. Hier skizzieren Experten von Retresco gemeinsam mit den Partnern Sopra Steria und der Consol Software GmbH, wie KI-basierte Sprechtechnologien bei der Erstellung von Verdachtsmeldungen eingesetzt werden können.

 

Über Retresco | @retresco

Retresco unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung textbasierter Geschäftsprozesse durch Künstliche Intelligenz und steigert maßgeblich deren operative Effizienz. Als Pionier im Bereich KI-basierter Sprachtechnologien setzt das Berliner Tech-Unternehmen seit 2008 Maßstäbe in der automatisierten Erstellung von hochwertigen Texten sowie der Analyse von Sprache.