05.11.2019

White Box statt Black Box: Die Nachvollziehbarkeit von Machine-Learning-Entscheidungen als entscheidender Faktor

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Um die steigenden Herausforderungen an die Banken-Compliance in den Griff zu kriegen, wird der Einsatz einer effektiven Compliance-Software immer wichtiger. Bei der Auswahl des passenden Anbieters ist darauf zu achten, dass die Nachvollziehbarkeit von Machine-Learning-Entscheidungen gew?hrleistet wird. Nur so lassen sich gesetzliche Vorgaben einhalten und die Vorteile voll aussch?pfen.

Die Komplexit?t und der Arbeitsaufwand in den Compliance-Abteilungen hat sich in den vergangenen Jahren stark erh?ht. Sowohl die Zahl der gesetzlichen Verordnungen, als auch die Zahl krimineller Aktivit?ten und grenzüberschreitender Transaktionen sind drastisch gestiegen. Mit der traditionellen Herangehensweise ist es kaum noch m?glich, ausreichend kritische F?lle aufzuspüren, die auf Geldw?sche, Marktmissbrauch, Betrug oder Terrorismusfinanzierung hinweisen.

Compliance-Software steigert Effizienz und spart Kosten

Abhilfe schaffen kann eine wirkungsvolle Compliance-Software, die riesige Datenmengen analysiert sowie verd?chtige Muster und Risiken aufspürt. So lassen sich die Produktivit?t enorm steigern und Kosten einsparen. Entscheidendes Herzstück sind dynamische Machine-Learning-Prozesse, die selbst?ndig hinzulernen und eigenst?ndig L?sungen finden. Allerdings ist nicht jede Software dazu in der Lage, die komplexen maschinellen Entscheidungswege transparent und erkl?rbar darzustellen. Doch dieser Aspekt darf keinesfalls vernachl?ssigt werden, sonst drohen Probleme. Folgende fünf Gründe spielen dabei eine signifikante Rolle.

5 wichtige Gründe für die Nachvollziehbarkeit von Machine-Learning-Entscheidungen

  1. Vorgaben der BaFin für BDAI-basierte Entscheidungen erfüllen
  2. Vertrauen und Transparenz im Unternehmen schaffen
  3. Eine kontinuierliche Optimierung der Systeme sicherstellen
  4. Die Kommunikation mit betroffenen Kunden verbessern
  5. Eine bessere Trefferquote reduziert Kosten und steigert die Produktivit?t

Absolutes Must-have statt Luxus-Feature

Die Nachvollziehbarkeit ist also kein Luxus-Feature, sondern ein absolutes Must-have. Die Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht schreibt beim Einsatz von Machine Learning in der Finanzbranche deutlich vor, dass die Erkl?rbarkeit von Modellen zu gew?hrleisten ist. Au?erdem dient sie dazu, die weit verbreitete Skepsis gegenüber KI-L?sungen auf allen Ebenen der Bank abzubauen und Vertrauen zu schaffen. Jedem Beteiligten muss klar sein, nach welchen Regeln diese Prozesse ablaufen und wie bestimmte Entscheidungen zustande kommen. Um die Modelle kontinuierlich zu optimieren, muss die Richtigkeit der automatisch erbrachten Ergebnisse auf Basis selbstlernender Algorithmen überprüft und nachjustiert werden. Auch dazu ist die Nachvollziehbarkeit unerl?sslich. Und schlie?lich müssen Kundenbetreuer ihren Klienten auch schlüssig erkl?ren k?nnen, warum deren Transaktionen als Geldw?sche oder Betrug eingestuft wurden.

Fazit: Nachvollziehbarkeit ist unverzichtbar

Die Nachvollziehbarkeit von Machine-Learning-Entscheidungen ist für die Compliance-Abteilungen unverzichtbar, um gesetzliche Vorgaben zu erfüllen und die Qualit?t des Systems stetig zu verbessern. Deswegen sollten Banken nur Softwareanbieter beauftragen, die diese Erkl?rbarkeit auch wirklich in allen Aspekten sicherstellen k?nnen. Nur auf diese Weise kann die Compliance-Abteilung wirklich effizienter arbeiten und Kosten einsparen.

Entdecken Sie weitere Gründe, warum es sich für Banken und Finanzdienstleister lohnt, Machine Learning nachvollziehbar zu machen und informieren Sie sich in unserer Checkliste, wie das geht.

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