Die Automatisierung in der Finanzindustrie schreitet in rasantem Tempo voran. Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) versprechen enorme wirtschaftliche Möglichkeiten und Effizienzgewinne. Doch der Einsatz dieser Technologien wirft auch kritische Fragen auf. Ein zentraler Aspekt ist die Frage nach der Fairness: Kann eine von Menschen programmierte KI wirklich fair sein?

Die Rolle der KI in der Finanzbranche

KI und ML finden in der Finanzbranche immer häufiger Anwendung. Sie helfen dabei, Prozesse zu beschleunigen und große Mengen an Daten schnell und effizient auszuwerten. Diese Technologien werden genutzt, um Kreditentscheidungen zu treffen, Versicherungsprämien zu berechnen und verschiedene andere finanzielle Dienstleistungen zu optimieren. Doch wenn Maschinen Entscheidungen treffen, kann es problematisch werden. Auf den ersten Blick folgen diese Entscheidungen einer neutralen Logik. Aber bei genauerer Betrachtung wird deutlich, dass hochgradig automatisierte Entscheidungsprozesse mit geringer menschlicher Überwachung bestehende Diskriminierungsrisiken verstärken können.

Diskriminierungsrisiken bei KI-gestützten Entscheidungen

Finanzdienstleister und staatliche Aufsichtsbehörden stehen vor der Herausforderung, eine ungerechtfertigte Diskriminierung von Kunden zu vermeiden. Diskriminierung kann dabei in verschiedenen Formen auftreten: Direkte Diskriminierung liegt vor, wenn eine Person aufgrund einer geschützten Eigenschaft benachteiligt wird. Indirekte Diskriminierung entsteht, wenn ein scheinbar neutrales Verfahren bestimmte Personengruppen benachteiligt.

In der Praxis kann es schwierig sein, zwischen direkter und indirekter Diskriminierung zu unterscheiden. Besonders problematisch wird es, wenn mehrere Gründe gleichzeitig und untrennbar zusammenwirken, was als Mehrfachdiskriminierung bezeichnet wird.

Algorithmische Fairness und Bias

Im Kontext von KI und ML wird häufig von algorithmischer Fairness gesprochen. Diese soll sicherstellen, dass Personen und Personengruppen gleichbehandelt werden. Häufig geschieht dies durch statistische Verfahren, die jedoch individuelle Diskriminierung nicht immer zuverlässig identifizieren können. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist der Bias, also die systematische Verzerrung von Ergebnissen. Bias kann bereits im Trainingsdatensatz vorhanden sein, der als Grundlage für das Anlernen des Algorithmus dient. Fehlen bestimmte Kundengruppen im Datensatz, kann dies zu ungewollter Diskriminierung führen.

Regulatorische Maßnahmen und Herausforderungen

Die BaFin und andere Aufsichtsbehörden haben die Aufgabe, mögliche Diskriminierungen durch KI zu überwachen und zu verhindern. Die europäische Verordnung über künstliche Intelligenz (KI-Verordnung), die am 1. August 2024 in Kraft trat, ist ein wichtiger Schritt, um Fairness und Transparenz in KI-Systemen zu fördern. Diese Verordnung legt umfassende Regeln für KI-Systeme fest, insbesondere für sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme, wie sie in der Kreditwürdigkeitsprüfung und Bonitätsbewertung sowie in der Lebens- und Krankenversicherung eingesetzt werden.

Die KI-Verordnung fordert eine hohe Datenqualität, Risiko- und Qualitätsmanagement sowie detaillierte Dokumentation, um Diskriminierung zu vermeiden. Dennoch bleibt die Frage, ob diese Maßnahmen ausreichen, um die inhärenten Biases in KI-Systemen vollständig zu eliminieren.

Schlussfolgerung

Die Frage, ob eine KI fair sein kann, wenn sie von Menschen programmiert ist, bleibt komplex. Menschliche Vorurteile und Fehler können sich leicht in den Algorithmen und Datensätzen widerspiegeln. Obwohl regulatorische Maßnahmen wie die KI-Verordnung Fortschritte in Richtung Fairness und Transparenz versprechen, besteht weiterhin das Risiko unbewusster Diskriminierung.

Finanzdienstleister müssen deshalb Überprüfungsprozesse einrichten, um Diskriminierungsquellen zu identifizieren und zu beseitigen. Es bedarf einer Kombination aus technischen Lösungen, regulatorischer Aufsicht und kontinuierlicher menschlicher Überwachung, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und gerecht arbeiten.

Insgesamt bleibt die Automatisierung der Finanzindustrie ein zweischneidiges Schwert. Die wirtschaftlichen Vorteile sind unbestritten, doch die Herausforderungen in Bezug auf Fairness und Diskriminierung dürfen nicht ignoriert werden. Nur durch sorgfältige Überwachung und fortlaufende Anpassungen können wir sicherstellen, dass KI in der Finanzbranche nicht nur effizient, sondern auch gerecht arbeitet.