Diese Herausforderungen birgt der Einsatz von KI
Eine der größten Herausforderungen sei Mintos zufolge der Schutz der persönlichen Daten der Kunden. Der Einsatz von KI-Systemen zur Kundenbewertung und zum Angebot personalisierter Dienstleistungen erfordere Transparenz und Kontrolle über die Datenverarbeitung. Ohne angemessene Transparenzmechanismen verstünden die Kunden möglicherweise nicht vollständig, wie ihre Daten verwendet werden und welche Entscheidungen auf dieser Grundlage getroffen werden.
Auch könnten Algorithmen Fehler verursachen. Die Verwendung von Algorithmen zur Erstellung von Kundenprofilen könne das Risiko der Diskriminierung mit sich bringen. Wenn die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, nicht repräsentativ sind oder wenn die Algorithmen selbst nicht richtig kalibriert sind, könne es laut Mintos zu unfairen Ungleichheiten bei Finanzentscheidungen kommen, etwa bei der Bewilligung von Krediten oder beim Angebot von Finanzprodukten.
Ein weiteres Risiko ist die Cybersicherheit. KI-Systeme, die zur Analyse großer Mengen von Finanzdaten eingesetzt werden, müssen vor externen Bedrohungen wie Hackern und Sicherheitsverstößen geschützt werden. Darüber hinaus müsse die Integrität der Algorithmen selbst sichergestellt werden, um Manipulationen oder Eingriffe zu vermeiden, die die Verlässlichkeit von KI-gestützten Finanzentscheidungen beeinträchtigen könnten.
Und schließlich könnte die breite Einführung von KI-Systemen zu plötzlichen und unvorhergesehenen Veränderungen der Finanzmarktdynamik führen – mit dem Risiko von Destabilisierung und Systemkrisen. (mki)
Bild: © MangKangMangMee – stock.adobe.com
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