ChatGPT in der Finanzbranche: Chancen und Herausforderungen - Interview mit Daniel Monteiro von VisualVest

Was hat es mit GPT-3 auf sich? Was ist daran besonders, was es vorher nicht gab?

GPT-3 und seine Nachfolger sind derzeit die state-of-the-art Sprach-Algorithmen, die auf maschinellem Lernen basieren und sich in Form von ChatGPT mit Menschen unterhalten können. ChatGPT ist ein textbasiertes Dialogsystem oder auch einfach "Chatbot". Im Gegensatz zu seinen Vorgängern und dem bisher eher mit Frustration assoziierten Begriff "Chatbot" kann GPT-3 natürliche Sprache in Echtzeit verstehen und verarbeiten - und das auf einem bisher noch nie dagewesenen Niveau und in Sekundenschnelle. Damit ist die künstliche Intelligenz (KI) in der Lage, menschenähnliche Gespräche zu führen und eine schier unbegrenzte Anzahl an Aufgaben zu erledigen. Darüber hinaus wurde GPT-3 so trainiert, dass es viele ethisch und moralisch nicht vertretbare Anfragen abblockt. Vielleicht erinnert man sich noch an den Chatbot Tay. Diesen hatte Microsoft in 2016 live genommen und nach nur 16 Stunden wieder abgeschaltet, weil er beleidigende und anzügliche Tweets verfasste. Auch wenn GPT-3 nicht davor gefeit ist, durch geschickte Fragestellungen ebenfalls ethisch und moralisch zweifelhafte Antworten zu geben, wurde hier bei dem Training des Chatbots darauf geachtet, dass ein Großteil solcher Anfragen abgelehnt und nicht beantwortet werden. Das hat es in diesem Maße zuvor auch noch nicht gegeben.

Was sind die größten Vorteile, die sich aus dem Einsatz von GPT-3 in der Finanzbranche ergeben?

Der Einsatz von GPT-3 in der Finanzbranche bietet aus meiner Sicht sehr viele Vorteile und wird unsere Arbeitsweisen massiv beeinflussen - wenn es das nicht schon hat. Trader*innen und Portfoliomanager*innen könnten die Technologie zum Beispiel verwenden, um automatisierte Handelsstrategien zu entwickeln, die auf fundierten Marktanalysen basieren, die in Echtzeit erstellt werden. Auch wenn es ein regulatorisch schwieriges Feld ist, könnte es auch genutzt werden, um personalisierte Anlageempfehlungen zu geben. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass GPT-3 dazu beitragen kann, das Kundenerlebnis deutlich zu verbessern, indem es eine nahtlose Interaktion mit einem intelligenten Chatbot ermöglicht und dabei verschiedenste Financial Services integriert. Kundenanfragen können so kompetent mit umfangreichen Wissen in Echtzeit beantwortet werden. Vom Einsatz in unseren Produkten und Services abgesehen, setzen wir es heute bereits ein als Rechercheunterstützung, zum Schreiben von kleineren Code Snippets, zum Brainstormen, als Unterstützung zum Erstellen von Präsentationen, E-Mails- oder anderen Texten und vielem mehr. Je mehr und häufiger man sich mit ChatGPT beschäftigt, desto mehr Anwendungsfälle sieht man. Wir sind aus meiner Sicht gerade erst am Anfang, das volle Potenzial zu begreifen und auszuschöpfen.

Wie habt ihr bei VisualVest GPT-3 eingebaut und welche Möglichkeiten seht ihr für die Verwendung in Zukunft?

Bei VisualVest haben wir GPT-3 in unsere Conversational Platform, den Kunden-Coach, integriert. Wir möchten das Kundenerlebnis verbessern, indem wir GPT-3 nutzen, um Antworten zu generieren und diese bei Bedarf auch noch einfacher zu formulieren. Wir haben dies zunächst an zwei Stellen im Kunden-Coach möglich gemacht, da es uns primär darum ging, die KI schnell zu integrieren und im Produkt zu verproben. Antworten auf Finanzfragen durch eine KI generieren zu lassen und dann an Nutzer*innen zu schicken ist regulatorisch natürlich eine Herausforderung. Aber durch umfassende Aufforderungen (auch "Prompts" genannt) und Steuerung des hinterlegten Sprachmodells konnten wir sicherstellen, dass die Antworten gemäß des Wertpapierhandelsgesetzes und von gleichbleibend guter Qualität sind - unabhängig davon, wie oft man die Frage durch GPT-3 beantworten lässt. Wir haben auch noch weitere Prozesse etabliert, um kontinuierlich sicherzustellen, dass sich an der Antwortqualität im Laufe der Zeit nichts ändert.

Durch diese erste erfolgreiche Integration können wir nun den Einsatz ausweiten. Das Potenzial ist sehr groß, aber mit verstärktem Einsatz von KI kommen auch größere Risiken auf, die wir berücksichtigen müssen und werden.
Es sei aber schon mal verraten, dass wir in Zukunft auch bei VisualVest ein höheres Maß an personalisierter Ansprache und maßgeschneiderten Services und Produkten sehen werden.

Welche Herausforderungen sind euch konkret beim Einsatz von GPT-3 begegnet?

Der Einsatz von GPT-3 hat uns vor einige Herausforderungen gestellt. Das Thema ist brandneu und es gibt so gut wie keine Erfahrungswerte im Finanzsektor. Regulatorik spielt in unserem Geschäft eine sehr wichtige Rolle und die Hürden, eine KI für die Kundenansprache einzusetzen, sind recht hoch. Entsprechend haben wir uns vor dem Einsatz von GPT-3 mit unseren Expert*innen aus Legal, Datenschutz und Compliance zusammengesetzt, um sicherzustellen, dass unsere Lösungen den rechtlichen Anforderungen an eine Finanzportfolioverwaltung entsprechen. Eine weitere Herausforderung war das Prompt Engineering - also die Konzeption der Aufforderungen an den Algorithmus. Wie formuliert man eine Frage so, dass man die Antwort bekommt, die man erwartet? Und das jedes Mal aufs Neue, wenn man die gleiche Frage stellt. Im Internet kursieren viele Beispiele darüber, dass GPT-3 schlechte oder sogar falsche Antworten gegeben hat. In etlichen Fällen werden dort die Grenzen der KI aufgezeigt und zu Recht zur Vorsicht aufgerufen, die generierten Antworten nicht als bare Münze zu nehmen und immer zu hinterfragen. Aber es gibt auch genug Fälle, wo eine schlecht formulierte Frage zu einer schlechten oder falschen Antwort geführt hat. Daher haben wir viel recherchiert und experimentiert, bis wir ein geeignetes Format gefunden haben, um die Antwort zu bekommen, die auch ein Finanzprofi geben würde. Und das jedes Mal aufs Neue, wenn unser Kunden-Coach aufgerufen wird und GPT-3 die Antworten generiert.

In welchen Bereichen der Finanzbranche wird GPT-3 deiner Meinung nach voraussichtlich die größten Auswirkungen haben und warum?

Die Auswirkungen von Sprach-Algorithmen wie GPT-3 auf die Finanzbranche - und vermutlich jede andere Branche - sind massiv. Wir kratzen meines Erachtens noch an der Spitze des Eisbergs, was das volle Potenzial von GPT-3 und weiteren Nachfolger-Modellen betrifft. Die Kundenkommunikation, sei es der Kundenservice oder die Kundenansprache, wird auf ein Level der Personalisierung gehoben werden, das bisher nur recht teuer und personalintensiv vermögenden Kund*innen durch gut ausgebildete Finanzberater*innen vorenthalten war. Egal zu welcher Uhrzeit oder aus welchem Teil der Welt Kund*innen Fragen zu ihren Finanzen haben, könnten sie diese in naher Zukunft einfach über einen Chatbot per Text- oder Spracheingabe klären und zufriedenstellende Antworten erhalten. Ereignisse wie Hochzeit, Geburt von Kindern und Rente könnten problemlos berücksichtigt und bei der Kundenansprache und -beratung herangezogen werden, damit jeder Aspekt im Leben der Kund*innen automatisiert berücksichtigt wird - wie es auch in jeder guten Finanzplanung gemacht werden sollte. Man spricht in diesem Kontext auch von Hyper-Personalisierung. Das ist natürlich ein höchst spannendes aber auch höchst umstrittenes Thema. Was wir über die gesamte Finanzbranche hinweg sehen werden, ist ein deutlicher Effizienzgewinn und Kostenreduktionen, da insbesondere einfachere Aufgaben in jedem Arbeitsbereich in Sekundenschnelle abgeschlossen und komplexere Tätigkeiten in einem Bruchteil der üblichen Zeit erledigt sein werden.

Über Daniel Monteiro
Daniel Monteiro ist seit 2022 Chapter Lead Innovation bei VisualVest. Zuvor gründete er ein FinTech-Startup und sammelte Erfahrung als Portfoliomanager sowie als Business Analyst in IT-Projekten im Bankensektor. Sein Schwerpunkt liegt auf dem Gebiet der Robo-Advisory, wo er sich unter anderem intensiv mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz auseinandersetzt.