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NLG im Finanzbereich – Interview mit Dr. Sebastian Köhn

Welche Potenziale Automatische Textgenerierung in der Finanzbranche bietet, skizziert Dr. Sebastian Köhn, Senior Manager – Risk Advisory bei Deloitte, im Interview mit Retresco. Das Interview wurde zuerst im White Paper „NLG in der Praxis – Skalierbarkeit & Effizienz durch KI-basierte Sprachtechnologien“ veröffentlicht, das Sie hier herunterladen können.

 

Frage: Herr Köhn, seit 2018 pflegen Deloitte und Retresco im Bereich Risk Advisory & Financial Services eine erfolgreiche Partnerschaft. Welche Potenziale bietet NLG insbesondere für diese Branche? 

Dr. Sebastian Köhn: 

Die Finanzbranche in all ihren Ausprägungen gehört zu den Paradebeispielen für die vielversprechenden Potenziale von NLG. Die Analyse von großen Mengen an Daten, die Interpretation von Informationen und die Formulierung von Handlungsempfehlungen gehören zum Kerngeschäft von Banken, Fondsgesellschaften oder Versicherern. Die einzelnen Schritte auf dem Weg zu Reportings und Berichten folgen dabei immer ähnlichen Mustern. Hier setzt NLG an, indem regelhafte Analyseschritte in einer Software abgebildet und von der Technologie in skalierbaren Volumina ausgeführt werden. Am Ende steht ein aus Zahlen generierter Text, den die Maschine effizienter und weniger fehleranfällig erstellt hat, als ein menschlicher Bearbeiter. Die Effekte sind eindeutig. Für bestimmte wiederkehrende Reportings etwa reduziert sich der Aufwand in der Erstellung um bis zu 80 Prozent. Wichtig dabei zu betonen: NLG erstellt Entscheidungsvorlagen, die Entscheidung selbst trifft der Mensch.

  

Frage: Nach Schätzungen des Marktforschungsinstituts Gartner werden bis zum Jahr 2022 25 Prozent aller Unternehmen NLG-Technologien zur Automatisierung von Texten einsetzen. In langen Zeithorizonten gedacht: Wo wird – Ihrer Einschätzung nach – NLG 2030 stehen? 

Dr. Sebastian Köhn: 

Das Engagement und der Wille der Unternehmen, KI und NLG in die Geschäftsprozesse zu integrieren, ist definitiv vorhanden. Unabhängig von gesamtwirtschaftlichen Entwicklungen wird sich die Technologie durchsetzen – NLG gehört schon sehr bald zum festen Bestandteil in der IT-Landschaft von Unternehmen jeder Größe. Branchen wie die Finanzindustrie können dabei eine Vorreiterrolle einnehmen, für andere Bereiche werden sich die Use Cases noch entwickeln. Ganz gleich, wo NLG 2030 technisch steht, wünsche ich mir in den nächsten 10 Jahren einen stets nachhaltigen Umgang mit den Möglichkeiten. Sowohl in der Öffentlichkeit als auch in den Unternehmen steht und fällt die Akzeptanz von NLG mit einem verantwortungsvollen, offenen Umgang mit der Technologie. 

  

Frage: Wo sehen Sie die größten Vorteile von NLG in der Praxis? Und welche Branchen können besonders stark von NLG profitieren?  

Dr. Sebastian Köhn: 

Meiner Ansicht nach profitieren von NLG in erster Linie Branchen und Geschäftsbereiche, in denen die Wertschöpfung über intellektuelle Leistungen erfolgt. Also überall dort, wo große Mengen an Zahlen analysiert werden müssen, ein hohes Maß an Kommunikation betrieben wird oder Inhalte erstellt werden. Hier nimmt NLG den Akteuren am effizientesten Routinearbeiten ab und lässt mehr Freiraum für hochspezialisierte Tätigkeiten. Andererseits bin ich auch fest davon überzeugt, dass wir relativ weit am Anfang stehen und sich in den nächsten Jahren noch viele weitere Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz und NLG aufzeigen. Warum sollte nicht auch ein „klassisches“ Industrieunternehmen, etwa aus dem Bereich Automotive, NLG einsetzen, um interne Prozesse zu vereinfachen oder das Kundenerlebnis zu optimieren? Es ist die Aufgabe der NLG-Anbieter und Berater, die Kreativität der Entscheider in den verschiedenen Industrien anzuregen und konkrete Lösungen zu entwickeln. 

 

Frage: Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung und Anwendung von NLG? 

Dr. Sebastian Köhn: 

Nach unserer Beobachtung ist die Verfügbarkeit von Daten oftmals ein ganz praktischer neuralgischer Punkt im Rahmen eines NLG-Projektes. Wir nehmen aber auch wahr, dass in den Unternehmen das Bewusstsein für diese Thematik wächst. Das lässt uns zuversichtlich in die Zukunft blicken – in zwei bis spätestens fünf Jahren wird das kaum noch Thema sein. Chefetagen beschäftigt vielerorts das Change Management im Zuge der Einführung von NLG. Eine Kernfrage lautet in dem Zusammenhang: Was tun mit den eingesparten Ressourcen? Unsere Antwort: NLG bietet die große Chance, wiederkehrende Standard-Aufgaben von Software erledigen zu lassen und die eingesparten Kapazitäten zur Wertschöpfung einzusetzen, etwa in analytische Prozesse auf hohem fachlichen Niveau. Unterm Strich ist NLG eine Bereicherung für alle Stakeholder.

 

 

Über Retresco | @retresco

Bereits seit 2008 entwickelt Retresco führende KI-Lösungen im Bereich Content Automation. In den letzten Jahren hat sich das Unternehmen zunehmend zu einem der weltweit führenden Anbieter in der automatischen Textgenerierung (Natural Language Generation) entwickelt und dutzende Projekte für Kunden aus den Bereichen Medien, E-Commerce und Finanzdienstleistungen umgesetzt.