Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Risikomanagement

In Zeiten zunehmender wirtschaftlicher Unsicherheit gewinnt das Risikomanagement an Bedeutung. Ein effizientes Finanzrisikomanagement kann entscheidend sein, um finanzielle Risiken frühzeitig zu identifizieren, Gegenmaßnahmen zu ergreifen und so den Fortbestand eines Unternehmens zu sichern.

In unserer globalisierten Welt und einer vielfältigen Verzahnung von Wirkung und Gegenwirkung gewinnen operative Risiken an Bedeutung. Sie haben direkte Auswirkungen auf das Finanzrisikomanagement, insbesondere auf Marktrisiko, Kreditrisiko und Liquiditätsrisiko. Ein Beispiel dafür ist die Havarie der „Ever Given“, die den Suezkanal blockierte und die Weltwirtschaft beeinflusste.

Mit dem Einsatz moderner Technologien, insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI), eröffnen sich neue Möglichkeiten, Risiken schneller zu identifizieren und zu steuern. KI-Technologien transformieren das Treasury und das Risikomanagement und bieten Unternehmen die Chance, Prozesse zu optimieren und zukunftssicher zu gestalten. Viele Unternehmen sind sich dessen bereits bewusst. Unsere Studie „KI in Finance“ zeigt, dass fast 50 Prozent der befragten Unternehmen KI einsetzen, um Risiken schneller zu erkennen.

Im Finanzrisikomanagement geht es nicht darum, Risiken zu vermeiden, sondern sie frühzeitig zu erkennen und gezielt zu steuern – KI kann dabei zum entscheidenden Faktor werden.

Nils A. Bothe

Partner, Financial Services, Finance & Treasury Management

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

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Unsere Umfrage zeigt, in welchen Bereichen KI eingesetzt wird und welchen Einfluss das auf die Finanzberichterstattung hat.

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Potenziale von KI

Für das Finanzrisikomanagement bietet KI speziell in folgenden Bereichen wesentliches Potenzial:

KI kann große Datenmengen aus verschiedenen Quellen analysieren, um Risiken schneller und präziser zu identifizieren. Durch den Einsatz von Machine Learning und Data Mining können Muster und Anomalien erkannt werden, die auf potenzielle Risiken hinweisen. Dies ermöglicht eine objektivere, schnellere und genauere Risikoidentifikation als mit traditionellen Methoden.

Kreditrisiken: KI bewertet die Kreditwürdigkeit von Geschäftspartnern und Kunden durch die Analyse von historischen Zahlungsdaten und soziodemografischen Informationen.
Marktrisiken: KI-Modelle analysieren Markttrends, um potenzielle Marktrisiken wie Preisvolatilität und Marktliquidität zu identifizieren.
Betrugsrisiken: KI erkennt durch die Analyse von Transaktionsmustern ungewöhnliche Aktivitäten, die auf Betrug hinweisen.
Operationelle Risiken: KI identifiziert Schwachstellen in Prozessen durch Mustererkennung.
Liquiditätsrisiken: KI analysiert Cashflows, um potenzielle Liquiditätsengpässe vorherzusagen.

KI kann mögliche Risiken vorhersagen und deren Eintrittswahrscheinlichkeit sowie potenzielle Folgen einschätzen. Predictive Analytics verwendet historische Daten, um künftige Ereignisse zu prognostizieren, sodass Unternehmen proaktiv Maßnahmen ergreifen können.

KI kann die Effizienz im Risikomanagement steigern, indem routinemäßige Aufgaben automatisiert werden. Dies ermöglicht es Risikomanager:innen, sich auf komplexere und strategische Aspekte zu konzentrieren.

KI kann das Einhalten gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen unterstützen, indem sie kontinuierlich die Vorschriften überwacht und automatisch Berichte erstellt. Dies reduziert das Risiko von Verstößen und die damit verbundenen finanziellen und Repuationsschäden.

Herausforderungen und Grenzen beim Einsatz von KI im Finanzrisikomanagement

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Finanzrisikomanagement bietet zwar erhebliche Vorteile, bringt jedoch auch spezifische Herausforderungen mit sich:

KI-Systeme benötigen qualitativ hochwertige Daten, um effektiv zu sein. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Vorhersagen führen. Die Kosten der Qualitätssteigerung und Datenbeschaffung sollten daher gegen den potenziellen Nutzen abgewogen werden.

KI-Modelle können komplex und die Ergebnisse intransparent sein. Das erschwert das Verständnis, wie Entscheidungen getroffen werden, sowie die Überprüfung und Wartung der KI-Modelle. Im Risikomanagement ist es jedoch entscheidend, dass Entscheidungsprozesse nachvollziehbar sind. Ist ein Risiko in seinen Ursachen und Ausprägungen nicht zu erklären, ist auch keine angemessene Reaktion möglich.

KI-Modelle können übermäßig auf Trainingsdaten ausgelegt sein und somit bei neuen Daten schlecht performen. Dies ist problematisch, da Marktbedingungen schnell fluktuieren können.

Eine zu starke Abhängigkeit von KI-Systemen kann dazu führen, dass menschliche Expert:innen weniger in die Entscheidungsprozesse eingebunden sind. Das erhöht das Risiko von Fehlern, die durch mangelndes menschliches Urteilsvermögen entstehen können.

Die Analysen im Finanzrisikomanagement basieren auf hochsensiblen Daten. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten jederzeit vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und die Compliance-Anforderungen erfüllt werden. Zudem müssen ethische Anforderungen des KI-Gesetzes der EU (EU AI Act) berücksichtigt werden.

Fazit

Der Einsatz von KI im Finanzrisikomanagement ist vielversprechend, da die relevanten Risiken gewissen Logiken unterliegen und dank moderner Treasury-Management-Systeme oft eine gute Datengrundlage vorhanden ist. Die nächsten Schritte für KI im Treasury könnten somit folgende sein:

Datenqualität sicherstellen: Überprüfen und Verbessern der Qualität sowie Verfügbarkeit der Daten, um eine solide Grundlage für KI-Analysen zu schaffen.
Mensch-KI-Interaktion optimieren: Implementieren einer effizienten Arbeitsteilung zwischen Risikomanager:innen und KI-Systemen, um Routinetätigkeiten zu automatisieren und komplexe Analysen zu unterstützen.
Schulungen durchführen: Schulung der Risikomanager:innen im Umgang mit KI-Tools, um deren Potenzial voll auszuschöpfen und die Akzeptanz zu erhöhen.
Compliance und Datenschutz gewährleisten: Sicherstellen, dass alle eingesetzten KI-Systeme den gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen und die Daten sicher verwaltet werden.

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