Nachlese: Thought Bridge 2021

Am 22. Juni versammelte die Thought Bridge zum ersten Mal im digitalen Setting Interessierte, um das Thema Artificial Intelligence and Machine Learning: Opportunities and Threats for their Use in Finance and Controlling eingehend zu betrachten. Mehr als 100 Teilnehmende nahmen die Einladung von der Wirtschaftsuniversität Wien und dem Controller Institut an.

Die Thought Bridge ist eine jährlich stattfindende Veranstaltung mit dem Ziel, den neuesten Stand der Forschung im Bereich Finance & Controlling für Führungskräfte zugänglich zu machen und so eine Brücke zwischen Forschung und Praxis zu schlagen. Seit 2015 wird die Veranstaltung als Kooperation von Gerhard Speckbacher (Institut für Unternehmensführung, WU) mit dem Controller Institut organisiert.

Heuer präsentierten Magie Hall und Christian Haas (Department für Strategie und Innovation | WU) sowie Carsten Bork (Partner | Verovis) Einblicke in die aktuelle Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen sowie deren praktische Anwendungen in der Finanzfunktion.

Into the Black Box

Nach der Begrüßung von Gerhard Speckbacher ging Magie Hall unter dem Motto Explaining the Black Box auf das Hauptproblem der KI-Verantwortlichkeit ein: Wer trägt die Schuld, falls eine Künstliche Intelligenz einen Unfall verursacht? Auch wenn sich das in weiten Strecken noch nach Zukunftsmusik anhört, ist AI bereits in zahlreiche Entscheidungsfindungsprozesse integriert. Anschließend verdeutlichte sie die Unterschiede in der Daten- und Modellevaluation und was zukünftig bei der Entwicklung der Mitarbeiter zu beachten ist. Sie beendete ihre Key Note mit folgender Frage: „Wie könnte die Ausbildung im Finanzsektor die notwendigen Anpassungen beinhalten, um Studenten nicht nur in der Anwendung von KI zu schulen, sondern ihnen auch das Verständnis für das Gesamtbild zu vermitteln und sich so der humanistischen Werte und den ethischen Herausforderungen der KI-Anwendung bewusst zu sein?“

Fairness in Automated Decisions

Christian Haas nahm den Bogen seiner Vorrednerin auf und sprach über Diskriminierung und Bias in automatisierten KI/ML-Modellen. Während KI zunehmend in globale Systeme implementiert wird, schafft aktuell der verhältnismäßig leichte Zugang zu AI und die damit verbundene Data Science, weitere Herausforderungen. Denn auch bei Apple und Amazon kommt es vor, dass die Entscheidungen von Machine-Learning-Algorithmen immer wieder Verzerrungen aufweisen, und so Minderheiten benachteiligen. Um dies zu vermeiden, braucht es einerseits einen anderen Umgang mit den zur Verfügung stehenden Daten und andererseits eine einheitlichere Definition von Fairness. Dazu gehört allerdings auch den Begriff der Fairness in einem größeren Kontext zu betrachten: „Daher werden in den kommenden Jahren einige interessante regulatorische Frameworks zu dieser Thematik erscheinen“, ist sich Haas sicher.

KI in der Finanzpraxis

Nach einer ersten Diskussion zeigte Casten Bork praktische Anwendungen von KI in Controlling und Finance. Er verdeutliche, dass KI in Finanzorganisationen eher zurückhaltend eingesetzt wird. Nur wenige Unternehmen wagten bisher die ersten Schritte und stellten Budgets für AI-Lösungen auf. Investitionsrisiko und Zweifel, ob der notwendige Nutzen tatsächlich erzielt werden kann, spielen dabei oft die Hauptrolle. Dabei gibt es zahlreiche Möglichkeiten, wie KI/ML-Modelle bereits heute gewinnbringend eingesetzt werden können. Am Ende fasst er sechs entscheidende Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI im Finanzwesen zusammen:

1. Trust AI: Analyse und der Umgang mit den Daten des Unternehmens bringen immer Vorteile.
2. Reawake explorer mentality: Fortschritt braucht Menschen im Finanzwesen, die sich mit Potenzialen auseinandersetzen.
3. Digitize your data: Sonst ist die Zeit bis zur Markteinführung zu lang, um zu inspirieren und zu begeistern.
4. Be agile: Lassen Sie Erfahrungen und Fehler zu (Teil des Spiels).
5. Think visually: Es ist notwendig, Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.
6. Sichern Sie sich die Finanzierung, um KI im Finanzwesen voranzutreiben: Die erwarteten Vorteile sind zu entscheidend, um sich nicht darauf zu konzentrieren.

Im Anschluss an die Vorträge gab es noch genügend Zeit für die zahlreichen Fragen und für den Austausch innerhalb der Community.

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