Die rasante technologische Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz verändert viele Branchen grundlegend – auch den Bankensektor. Die vorliegende Bachelorarbeit widmet sich der Frage, inwiefern Künstliche Intelligenz im Bereich der Compliance von Banken sinnvoll eingesetzt werden sollte. Dabei wird untersucht, wie KI-gestützte Systeme zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und zur Bekämpfung von Wirtschaftskriminalität beitragen können. Darüber hinaus werden die damit verbundenen Herausforderungen und Risiken betrachtet und kritisch analysiert.
Das Bestreben dieser Arbeit ist es, ein umfassendes Bild der Möglichkeiten und Grenzen von KI in der Banken-Compliance aufzuzeigen und eine Empfehlung für Banken zum gegenwärtigen Zeitpunkt abzugeben. Im Rahmen dieser Forschung werden sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungsfälle aufgezeigt. Darüber hinaus wurde eine Primärdatenerhebung durchgeführt, bei der Bankmitarbeitende und Compliance-Verantwortliche im Rahmen einer Umfrage zu ihren Ansichten über den Einsatz von KI in der Compliance befragt wurden. Zusätzlich wurden namhafte Experten interviewt, darunter ein Bereichsleiter einer Schweizer Bank, die bereits KI-Implementierungen umgesetzt hat, ein Abteilungsleiter für Künstliche Intelligenz eines Unternehmens, das auf vielseitige und maßgeschneiderte Data Science & Software-Lösungen spezialisiert ist, sowie Finanzmarktanwälte, die sich auf Digitalisierungs- und Innovationsprojekte spezialisiert haben und mit ihrer Expertise Unternehmen dabei unterstützen, moderne und zukunftsorientierte Lösungen zu realisieren.
Die Ergebnisse dieser Forschung legen nahe, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu empfehlen ist, jedoch unter der Voraussetzung, dass die KI für den Menschen arbeitet und die Funktion des Menschen unersetzlich bleibt. Die Mensch-Maschine-Kollaboration soll die Stärken und Schwächen der jeweils anderen Seite ausgleichen und gemeinsam zu hervorragenden Ergebnissen führen.
Diese Arbeit richtet sich an Compliance-Fachleute, an Studierende der Wirtschaftswissenschaften und an alle, die sich dafür interessieren, wie technologische Innovationen Bankprozesse in Zukunft gestalten können.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung und Relevanz des Themas
- 1.1 Einleitung
- 1.2 Relevanz des Themas
- 1.3 Zielsetzung und Forschungsfrage
- 1.4 Aufbau der Arbeit
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1 Definitionen
- 2.1.1 Definition Bankensektor
- 2.1.2 Definition Compliance
- 2.1.3 Definition Künstliche Intelligenz
- 2.2 Anwendungsbeispiele von Künstlicher Intelligenz in der Banken-Compliance
- 2.2.1 Anwendungsbeispiel eins: KI im Transaction Monitoring
- 2.2.2 Anwendungsbeispiel zwei: KI im Einsatz von KYC - Know Your Customer
- 2.2.3 Anwendungsbeispiel drei: KI in der Mitarbeiterschulung und Sensibilisierung
- 2.3 Vorteile und Nachteile durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz
- 2.4 Herausforderungen und Risiken
- 2.4.1 Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Banken, Regulierungsbehörden und IT-Experten
- 2.4.2 Transparenz vs. Black Box
- 2.4.3 Haftung und Verantwortung
- 2.4.4 Datenschutz, Datenqualität und Datenverfügbarkeit
- 2.4.5 Gesellschaftliche und ethische Aspekte
- 2.4.6 Ressourcen: Technologische Infrastruktur, Humankapital und finanzielle Ressourcen
- 3. Methodik und Primärdatenerhebung
- 3.1 Forschungsdesign und Methodenwahl: Umfrage
- 3.1.1 Präsentation der Umfrageergebnisse
- 3.1.2 Interpretation der Umfrageergebnisse
- 3.2 Forschungsdesign und Methodenwahl: interdisziplinäre Interviews
- 3.2.1 Präsentation der Interviewergebnisse
- 3.2.2 Diskussion und Interpretation der Primärdaten
- 3.3 Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse
- 4. Schlussfolgerung und Empfehlung
- 4.1 Handlungsempfehlungen für Banken
- 4.2 Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Bachelorarbeit untersucht den sinnvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Compliance-Prozessen des Bankensektors. Ziel ist es, ein umfassendes Bild der Möglichkeiten und Grenzen von KI in diesem Bereich zu liefern und konkrete Handlungsempfehlungen für Banken abzugeben. Die Arbeit basiert auf theoretischen Grundlagen, praktischen Anwendungsbeispielen und einer Primärdatenerhebung mittels Umfrage und Experteninterviews.
- Der Einsatz von KI im Transaction Monitoring und KYC-Prozessen.
- Die Herausforderungen und Risiken des KI-Einsatzes in der Banken-Compliance (z.B. Datenschutz, Transparenz, Haftung).
- Die Vorteile und Nachteile von KI-gestützten Compliance-Systemen.
- Die Bedeutung der Mensch-Maschine-Kollaboration im Kontext der Banken-Compliance.
- Handlungsempfehlungen für Banken zum effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von KI.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung und Relevanz des Themas: Die Einleitung stellt die Relevanz des Themas dar, indem sie den Einfluss der KI-Entwicklung auf den Bankensektor und die Notwendigkeit einer effizienten Compliance betont. Die Zielsetzung der Arbeit wird klar formuliert, und der Aufbau der Arbeit wird skizziert. Die Relevanz wird durch die rasante technologische Entwicklung im Bereich KI und den damit verbundenen Herausforderungen für den Bankensektor begründet. Die Forschungsfrage wird präzise formuliert und der Fokus auf die Möglichkeiten und Grenzen des KI-Einsatzes in der Banken-Compliance gelegt.
2. Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen für die Arbeit. Es umfasst Definitionen des Bankensektors, Compliance und Künstlicher Intelligenz, gefolgt von Anwendungsbeispielen von KI in der Banken-Compliance (Transaction Monitoring, KYC, Mitarbeiterschulung). Die Kapitel analysiert vorteilhafte und nachteilige Aspekte sowie Herausforderungen und Risiken des KI-Einsatzes, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, Transparenz, Haftung, Datenschutz und ethische Implikationen. Es dient als fundierte Basis für die anschließende empirische Untersuchung.
3. Methodik und Primärdatenerhebung: Dieses Kapitel beschreibt die Methodik der Arbeit. Es erläutert das Forschungsdesign, das auf einer Umfrage unter Bankmitarbeitenden und Compliance-Verantwortlichen und interdisziplinären Interviews mit Experten basiert. Die Präsentation und Interpretation der Ergebnisse beider Methoden werden ausführlich dargestellt. Es wird aufgezeigt, wie die Daten erhoben, analysiert und interpretiert wurden, um die Forschungsfragen zu beantworten.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, KI, Compliance, Bankensektor, Transaction Monitoring, KYC (Know Your Customer), Wirtschaftskriminalität, Datenschutz, Ethik, Mensch-Maschine-Kollaboration, Regulierung, Handlungsempfehlungen, Primärdatenerhebung, Umfrage, Experteninterviews.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist das Hauptthema dieser Bachelorarbeit?
Diese Bachelorarbeit untersucht den sinnvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Compliance-Prozessen des Bankensektors.
Welche Ziele verfolgt die Arbeit?
Ziel ist es, ein umfassendes Bild der Möglichkeiten und Grenzen von KI in diesem Bereich zu liefern und konkrete Handlungsempfehlungen für Banken abzugeben. Die Arbeit basiert auf theoretischen Grundlagen, praktischen Anwendungsbeispielen und einer Primärdatenerhebung mittels Umfrage und Experteninterviews.
Welche Themenschwerpunkte werden behandelt?
Die Arbeit konzentriert sich auf den Einsatz von KI im Transaction Monitoring und KYC-Prozessen, die Herausforderungen und Risiken des KI-Einsatzes in der Banken-Compliance (z.B. Datenschutz, Transparenz, Haftung), die Vorteile und Nachteile von KI-gestützten Compliance-Systemen, die Bedeutung der Mensch-Maschine-Kollaboration und Handlungsempfehlungen für Banken zum effektiven und verantwortungsvollen Einsatz von KI.
Was beinhaltet das Kapitel "Theoretische Grundlagen"?
Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen für die Arbeit. Es umfasst Definitionen des Bankensektors, Compliance und Künstlicher Intelligenz, gefolgt von Anwendungsbeispielen von KI in der Banken-Compliance (Transaction Monitoring, KYC, Mitarbeiterschulung). Die Kapitel analysiert vorteilhafte und nachteilige Aspekte sowie Herausforderungen und Risiken des KI-Einsatzes, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, Transparenz, Haftung, Datenschutz und ethische Implikationen.
Welche Methodik wird in der Arbeit verwendet?
Die Arbeit verwendet ein Forschungsdesign, das auf einer Umfrage unter Bankmitarbeitenden und Compliance-Verantwortlichen und interdisziplinären Interviews mit Experten basiert. Die Präsentation und Interpretation der Ergebnisse beider Methoden werden ausführlich dargestellt.
Welche Schlüsselwörter sind mit dieser Arbeit verbunden?
Künstliche Intelligenz, KI, Compliance, Bankensektor, Transaction Monitoring, KYC (Know Your Customer), Wirtschaftskriminalität, Datenschutz, Ethik, Mensch-Maschine-Kollaboration, Regulierung, Handlungsempfehlungen, Primärdatenerhebung, Umfrage, Experteninterviews.
Welche Herausforderungen und Risiken werden im Zusammenhang mit KI in der Banken-Compliance diskutiert?
Die Arbeit diskutiert Herausforderungen und Risiken wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, Transparenz vs. Black Box, Haftung und Verantwortung, Datenschutz, Datenqualität und Datenverfügbarkeit, gesellschaftliche und ethische Aspekte sowie Ressourcen (technologische Infrastruktur, Humankapital und finanzielle Ressourcen).
Welche Arten von Primärdatenerhebungen werden in der Arbeit durchgeführt?
Es werden zwei Arten von Primärdatenerhebungen durchgeführt: eine Umfrage unter Bankmitarbeitenden und Compliance-Verantwortlichen sowie interdisziplinäre Interviews mit Experten.
Was beinhaltet das Kapitel "Einleitung und Relevanz des Themas"?
Die Einleitung stellt die Relevanz des Themas dar, indem sie den Einfluss der KI-Entwicklung auf den Bankensektor und die Notwendigkeit einer effizienten Compliance betont. Die Zielsetzung der Arbeit wird klar formuliert, und der Aufbau der Arbeit wird skizziert.
Worauf liegt der Fokus der Forschungsfrage?
Der Fokus der Forschungsfrage liegt auf den Möglichkeiten und Grenzen des KI-Einsatzes in der Banken-Compliance.
- Quote paper
- Shala Askar (Author), 2024, Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Compliance-Prozessen im Bankensektor, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1588156
