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3 Erkenntnisse zum Status Quo von Machine Learning im Finanzwesen

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3 Erkenntnisse zum Status Quo von Machine Learning im Finanzwesen

3. Menschen bleiben ein wichtiger Bestandteil

Die Angst, entbehrlich und von Maschinen abgelöst zu werden, bestimmt häufig die Diskussion um die Digitalisierung. Die Praxis zeigt jedoch, dass eine erfolgreiche Automatisierung nur durch ein gemeinsames Vorgehen von Machine Learning und menschlichen Spezialisten erfolgen kann. Letztere sind dafür verantwortlich, den Algorithmus sowie die zugrundeliegenden Regeln zu orchestrieren und die dafür notwendigen Daten gemäß den eigenen Zielen aufzubereiten. Somit wird der Mensch mitnichten obsolet, sondern nimmt vielmehr eine steuernde Funktion ein. Banken können somit effiziente Prozesse gewährleisten, da die vorgegebenen Schritte zwar maschinell umgesetzt werden, dahinter jedoch eine menschliche Entscheidung steht.


Unabhängig davon, welche Prozesse Machine Learning automatisieren soll und mit welchen Daten der Algorithmus angereichert wird, ist Transparenz das oberste Gebot. Jede Entscheidung, die durch Machine Learning getroffen wird, muss erklärbar sein. Dies ist nicht nur durch die Finanzaufsicht gefordert, sondern schafft zudem gegenüber den Kunden Transparenz und sichert zudem Qualität und Vertrauen.

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