Bücher der Reihe ISIG

Moderne Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglichen es heute, jederzeit und überall auf eine Vielzahl von Informationen und Daten zugreifen zu können. Eine Möglichkeit, die vor allem in der Berufswelt großen Anklang findet.So steigt die Zahl derer, die auf dem Weg zur Arbeit Telefonate führen oder E-Mails beantworten und derer, die auch am Wochenende oder im Urlaub für dienstliche Belange erreichbar sind. Doch die ständige Konnektivität und Verfügbarkeit.

Künstliche Intelligenz (KI) ¿ noch immer Science Fiction oder längst Bestandteil unseres täglichen Lebens? Mit dieser Frage beschäftigt sich der vorliegende Beitrag. Ist KI nur ein Hype des Digitalisierungszeitalters, welcher in der Industrie und Wirtschaft zu finden ist und mit dem sich ausschließlich IT-Experten tagtäglich konfrontiert sehen, oder findet sich künstliche Intelligenz nicht auch schon längst im Alltag der Menschen? Der folgende Beitrag betrachtet was KI überhaupt ist und in welchem Maß diese einen Einfluss auf den heutigen Alltag der Bevölkerung hat. Neben relevanten Themen wie Machine und Deep Learning und neuronalen Netzen wird auch untersucht, wie der typische Alltag von Erwerbstätigen aussieht und in welche Bereiche sich dieser unterteilen lässt. Im Anschluss werden die einzelnen Bereiche genauer untersucht und potentielle KI-Anwendungen näher betrachtet.Die Ergebnisse zeigen, dass sich für nahezu alle gefundenen Alltagsbereiche heutzutage auch Anwendungsbeispiele mit Bezug zu künstlicher Intelligenz finden lassen. Die große Frage, die sich am Ende stellt ist: KI ¿ Fluch oder Segen?

IT-Sicherheitsteams stehen heutzutage einer Vielzahl von Herausforderungen gegenüber. Durch die voranschreitende Digitalisierung ergibt sich eine heterogene Gerätelandschaft in Unternehmen, einhergehend mit der Zunahme von Schwachstellen und immer komplexeren Angriffsszenarien. Gleichzeitig herrscht ein Mangel an IT-Sicherheitsexperten am Markt. Diesen Fachkräften kommt jedoch bei der Bewertung und Lösung von Sicherheitsvorfällen eine tragende Rolle zu.Der vorliegende Beitrag gibt einen Einblick in die Anwendung von KI in diesem Gebiet. Methoden wie Machine Learning und Deep Neural Nets können in Intrusion Detection Systemen eingesetzt werden, wodurch die Erkennungsrate von Angriffen im Vergleich zu klassischen Verfahren steigt. IT-Sicherheitsteams werden weiterhin unterstützt, indem Bewertungen von Sicherheitsvorfällen in kürzerer Zeit erfolgen und mitigierende Maßnahmen bereits teilweise autonom ergriffen werden können.Die Anwendung von KI-Methoden birgt jedoch auch Herausforderungen: Die Zunahme der Komplexität neuronaler Netze macht die Verfahren für den Menschen zunehmend intransparent und die Gefahr von Manipulationen steigt.

Im Finanzmarkt verlassen sich deutsche Privatkunden bisher stark auf die Anlage ihres Geldes in Versicherungen und Bankeinlagen. Da aber gerade aufgrund der niedrigen Anlagezinsen sowohl Lebensversicherungen als auch Bankprodukte im Vergleich zu Anlagen in Aktienprodukte eine geringe Rendite liefern, ist hier ein Potential für den Vermögensaufbau von Privatkunden zu sehen. Dennoch zeigen jüngsten Auswertungen des deutschen Aktieninstituts, dass lediglich 10,3 Millionen Deutsche Aktien oder Aktienfonds besitzen. Um Anleger zu unterstützen erfolgreicher am Finanzmarkt zu agieren, gibt es erste Ansätze, KI für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Im Bereich der Fonds gibt es bereits solche, die von einer KI verwaltet werden. So hat es zum Beispiel der "AI Powered Equity ETF" im letzten Jahr geschafft, den DAX deutlich zu übertreffen. Solche Zahlen setzen noch kein klares Zeichen für den Privatanleger wirklich bei seiner Geldanlage solche Produkte zu nutzen, sprechen aber auch nicht klar dagegen. Offen bleibt also die Frage, welche Potentiale der Einsatz einer KI zur Maximierung des Erfolges am Finanzmarkt bringen kann.

Chatbots sind ein hochaktuelles Thema und spielen für immer mehr Unternehmen eine Rolle, wenn es um Bereiche wie etwa den Kundenservice geht. In einer Gesellschaft, welche Wohlstand gewohnt ist, steigen auch die Ansprüche an qualitativ hochwertige Serviceleistungen rund um das Kernprodukt. Jedoch ist es finanziell relativ kostspielig einen solchen Serviceapparat zu unterhalten. Hier können Chatbots als allwissende, unermüdlich und quasi kostenlos arbeitende Erstkontakte für die Kunden großen Nutzen stiften.Wie aber kann ein Chatbot für die eigenen Zwecke erschaffen werden?Wie wird er getestet und trainiert? Wie wird sicher gestellt, dass er wirklich mehr Nutzen stiftet als Schaden anrichtet? Die Beantwortung dieser Fragen ist Gegenstand des vorliegenden Beitrags.

Auch in der Immobilienwirtschaft hat KI das Potenzial, diesen Sektor weitreichend zu verändern. Schon heute werden KI-Tools im Immobilienmanagement eingesetzt, die zahlreiche Aufgaben von Immobilienmaklern, -verwaltern und -eigentümern beschleunigen und verbessern, woraus nicht nur Zeit-, sondern auch Kostenersparnisse resultieren. Auch das Facility Management wird dabei zunehmend automatisiert und mit KI-Tools ¿smarter¿ gestaltet. KI-Tools in diesem Sektor werden mit immer weiteren Analysefunktionen erweitert, um Transaktionen in Echtzeit zu unterstützen, so dass Immobilienmakler mit weniger manuellem Aufwand Marktanalysen durchführen oder Dokumentenprüfungen vornehmen können. Aus Kundenperspektive können relevante Daten für Miet- oder Kaufentscheidungen aus verschiedenen Quellen übergreifend analysiert werden und erweiterte Steuerungssysteme im Facility Management sind in der Lage, Prognosewerte zu liefern und mögliche Sparpotenziale aufzuzeigen. Daraus ergeben sich Herausforderungen bei der Mitarbeiterqualifikation, der Handhabung der großen Datenmengen, um KI-Systeme beim selbständigen Lernen zu unterstützen und einen Mehrwert für die Immobilienbranche zu schaffen, sowie beim Datenschutz und den benötigten Sicherheitskonzepten.

Die Verwendung künstlicher Intelligenz ist in vielen Branchen brisant, so auch für Finanzdienstleister. Schon 2017 beschäftigte sich jede zweite Bank oder Versicherung mit KI-Anwendungen, um z.B. Kunden individueller ansprechen und ihnen maßgeschneiderte Leistungen anbieten zu können. Daneben ist auch die automatisierte Ableitung von Entscheidungen auf Basis Kundendaten ein wichtiger Aspekt für Finanzdienstleister. Diese Technologien werden bereits in verschiedenen Bereichen wie der Kundenberatung, der Automatisierung von Prozessen wie der Sperrung von Kreditkarten oder der Prüfung von überzogenen Bankkonten genutzt. In diesem Beitrag geht es speziell um Anwendungen zur automatischen Entscheidungsfindung zur Vergabe von Krediten. Da für diesen Zweck große Mengen personenbezogener Daten der Kunden verarbeitet werden müssen, müssen die rechtlichen Vorgaben der DSGVO eingehalten werden. Dabei ergeben sich Spannungsfelder zwischen KI und der datenschutzfreundlichen Verarbeitung. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich daher mit der Frage, welche Konflikte bei der Verarbeitung von personenbezogenen Daten mit Hilfe von KI zur automatischen Entscheidungsfindung bei der Kreditvergabe mit der DSGVO auftreten.