Goldman Sachs nutzt KI-Technologie zur Effizienzsteigerung im Finanzsektor

Goldman Sachs und die KI-gestützte Transformation im Finanzwesen

Die Finanzbranche befindet sich in einem tiefgreifenden Wandel, getrieben durch die rasanten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI). Ein prominentes Beispiel für diese Entwicklung ist die Zusammenarbeit zwischen Goldman Sachs, einem der weltweit führenden Investmentbanken, und Anthropic, einem aufstrebenden KI-Startup. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, die leistungsstarken KI-Modelle von Anthropic, insbesondere Claude, zur Automatisierung und Optimierung kritischer operativer Prozesse innerhalb der Bank einzusetzen.

Strategische Neuausrichtung durch KI-Agenten

Goldman Sachs verfolgt eine umfassende Strategie zur Integration generativer KI in seine Kernabläufe. Im Mittelpunkt dieser Initiative steht der Einsatz autonomer KI-Agenten, die in der Lage sind, komplexe, zeitintensive und regelbasierte Aufgaben im Back-Office zu übernehmen. Marco Argenti, Chief Information Officer bei Goldman Sachs, betont, dass diese KI-Agenten als "digitale Kollegen" fungieren und eine Vielzahl von Berufen innerhalb des Unternehmens unterstützen sollen, die sich durch Skalierbarkeit, Komplexität und Prozessintensität auszeichnen.

Die ersten Anwendungsbereiche konzentrieren sich auf die Handelsbuchhaltung, die Compliance und das Onboarding von Kunden. Diese Bereiche sind traditionell durch einen hohen manuellen Aufwand, die Überprüfung großer Dokumentenmengen, Abgleiche und Compliance-Prüfungen gekennzeichnet. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben verspricht sich Goldman Sachs eine erhebliche Steigerung der Effizienz und eine Beschleunigung der Bearbeitungszeiten.

Erfolgreiche Pilotprojekte und erweiterte Anwendungsfelder

Die Entscheidung von Goldman Sachs, die KI-Modelle von Anthropic in weiteren Betriebsbereichen einzusetzen, basiert auf positiven Erfahrungen mit der internen Nutzung von Claude für die Softwareentwicklung. Entwickler der Bank nutzen bereits eine Version von Claude in Verbindung mit dem Devin-Agenten von Cognition Labs zur Unterstützung bei der Programmierung. Dabei legen menschliche Entwickler Spezifikationen und regulatorische Parameter fest, der Agent generiert Code, und die menschlichen Experten überprüfen die Ergebnisse. Diese Vorgehensweise hat die Produktivität der Entwickler gesteigert und zur schnelleren Fertigstellung von Projekten beigetragen.

Die Überraschung über die Leistungsfähigkeit von Claude jenseits der reinen Codegenerierung, insbesondere bei Aufgaben, die das Parsen großer Datenmengen und die Anwendung von Regeln und Urteilsvermögen erfordern, hat Goldman Sachs dazu bewogen, die Technologie auf die Buchhaltung und Compliance auszuweiten. Laut Argenti zeigte sich, dass die Fähigkeit des Modells, komplexe Probleme Schritt für Schritt zu durchdenken und Logik anzuwenden, auch in diesen Bereichen von großem Nutzen ist.

Automatisierung von "Edge Cases" und Kontextuelles Denken

Ein wesentlicher Vorteil, den die KI-Systeme von Anthropic, insbesondere Claude, bieten, liegt in ihrer Fähigkeit, sogenannte "Edge Cases" zu handhaben. Während herkömmliche regelbasierte Softwaresysteme die meisten Fälle automatisieren können, fallen oft kleine Prozentsätze von Transaktionen außerhalb der definierten Parameter. Diese Ausnahmen können sich bei der Größenordnung von Goldman Sachs zu Tausenden von Einzelfällen summieren, die manuelles Eingreifen erfordern.

Marco Argenti hebt hervor, dass neuronale Netze in der Lage sind, diese Mikro-Entscheidungen zu treffen, indem sie kontextuelles Denken anwenden, wo feste Regeln fehlen oder keine eindeutige Antwort liefern. Dies bedeutet, dass generative KI bestehende Regelsysteme ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. Die operativen Verbesserungen resultieren aus einer Reduzierung der Fälle, die eine manuelle Intervention erfordern, und somit aus einer Verkürzung der Bearbeitungszeiten für Ausnahmen.

Indranil Bandyopadhyay, Principal Analyst bei Forrester, bestätigt, dass die Fähigkeit von Claude, große Kontextfenster zu verarbeiten und Anweisungen zu befolgen, es besonders geeignet für Arbeitsabläufe in der Handelsbuchhaltung macht. Hierbei geht es um den Abgleich fragmentierter Daten aus internen Registern, Gegenparteibestätigungen und Kontoauszügen. Auch im Kunden-Onboarding, wo die Analyse von Ausweisdokumenten und Unternehmensregistrierungsunterlagen sowie der Abgleich verschiedener Quellen erforderlich ist, kann die KI durch die Extraktion strukturierter Daten und das Aufzeigen von Inkonsistenzen den Arbeitsaufwand erheblich reduzieren.

Menschliche Aufsicht und Auditierbarkeit

Trotz der fortschreitenden Automatisierung bleibt die menschliche Aufsicht ein entscheidender Faktor. Bandyopadhyay betont, dass Buchhaltungs- und Compliance-Plattformen die kanonischen Aufzeichnungssysteme bleiben. Claude agiert in der Workflow-Ebene und übernimmt Extraktion und Vergleich, sodass menschliche Analysten sich auf die Bearbeitung von Ausnahmen konzentrieren können. Jonathan Pelosi, Leiter des Finanzdienstleistungsbereichs bei Anthropic, erklärt, dass Claude darauf trainiert ist, Unsicherheiten aufzudecken und Quellenattribute bereitzustellen, wodurch ein Audit-Trail entsteht und die Auswirkungen von Halluzinationen reduziert werden. Die Notwendigkeit menschlicher Überprüfung und Validierung wird somit weiterhin als unerlässlich betrachtet, um Fehler frühzeitig zu erkennen.

Marco Argenti von Goldman Sachs argumentiert, dass KI-Systeme nicht leichter zu täuschen sind als Menschen und dass KI in der Lage ist, subtile Anomalien in großem Maßstab zu erkennen. Er unterstreicht die Notwendigkeit, menschliches Urteilsvermögen mit automatisierter Prüfung in Teams zu kombinieren. Dies deutet auf eine Steigerung der operativen Kapazität ohne proportionale Personalaufstockung hin.

Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Finanzdienstleistungsbranche

Goldman Sachs erwartet durch den Einsatz der KI-Agenten in erster Linie Effizienzgewinne und eine Begrenzung des zukünftigen Personalwachstums, anstatt kurzfristige Stellenstreichungen. Die Philosophie der Bank besteht darin, Kapazitäten zu schaffen, um Aufgaben schneller zu erledigen, was zu einer besseren Kundenerfahrung und mehr Geschäft führt. Es wird jedoch eingeräumt, dass die Reifung der KI-Technologie dazu führen könnte, dass die Bank auf die Dienste externer Drittanbieter verzichten kann.

Die Integration generativer KI in den Bankensektor ist ein Werkzeug zur Verbesserung der operativen Leistung durch Beschleunigung der Dokumentenverarbeitung, Reduzierung der Bearbeitungszeit von Ausnahmen und Erhöhung des Durchsatzes bei volumenstarken Arbeitsabläufen. Die Notwendigkeit, menschliche Aufsicht beizubehalten, um Fehler der KI zu kompensieren, bedeutet jedoch, dass die bestehenden Aufzeichnungssysteme weiterhin relevant bleiben und auf sie vertraut wird.

Die Entwicklungen bei Goldman Sachs sind Teil eines breiteren Trends in der Finanzbranche. Auch andere Großbanken wie JPMorgan Chase und Bank of America setzen generative KI für eine Vielzahl von Anwendungen ein, von der Informationsbeschaffung und Datenanalyse bis hin zur Unterstützung von Entwicklern beim Codieren. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung von KI als integralen Bestandteil der modernen Finanzdienstleistungslandschaft.

Fazit

Die Partnerschaft zwischen Goldman Sachs und Anthropic ist ein klares Zeichen für die tiefgreifenden Veränderungen, die Künstliche Intelligenz in der Finanzwelt bewirkt. Durch den strategischen Einsatz autonomer KI-Agenten in kritischen Back-Office-Prozessen strebt Goldman Sachs eine signifikante Steigerung der Effizienz, eine Beschleunigung der Abläufe und eine verbesserte Handhabung komplexer, regelbasierter Aufgaben an. Während die Technologie das Potenzial hat, die operative Kapazität erheblich zu erweitern, bleibt die Bedeutung menschlicher Aufsicht und die Integration in bestehende Systeme von entscheidender Bedeutung für einen erfolgreichen und verantwortungsvollen Einsatz von KI im Finanzwesen.

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