elaboratum InsureFin Digital Day 2018 Was kann KI für die Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche leisten?

Transkript

1 elaboratum InsureFin Digital Day 2018 Was kann KI für die Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche leisten? Wolfgang Beinhauer Fraunhofer IAO Seite 1

2 Mensch oder Maschine? Der Turing-Test (Alan Turing, 1950) Von Alan Turing 1950 vorgeschlagener Test zur Überprüfung der Ebenbürtigkeit von Mensch und Maschine Algorithmus A und Mensch B geben sich in der Interaktion mit (menschlichem) Beobachter C als Mensch aus. Beobachter C darf 5 Minuten mit A und B interagieren. Beobachter C entscheidet, ob er A oder B für Mensch oder Maschine hält. Vorhersage Alan Turing: Im Jahr 2000 nicht mehr entscheidbar. Seite 2

3 Künstliche Intelligenz - demystifiziert Besser: Lernende Systeme Eingabe Regelwerk Ausgabe Künstliche Intelligenz ist schon deshalb nicht klar definiert, weil Intelligenz nicht definiert ist. I k R k Es wird häufig gleichgesetzt mit Kognition, also der Fähigkeit, eigenständig zu denken. Eingabe I k Lernendes System Ausgabe R k Genau das können Computer nicht. Aber sie können etwas lernen und sie sind schnell und geduldig. I k R k ~ Seite 3

4 Was ist Intelligent? Was ist ein schwieriges Problem? 20 x=1 3 x 2 sin 1/x x 3 Seite 4

5 Klassifikation Ein einfaches Beispiel für Maschinelles Lernen Klassifikation Es ist eine Menge von Objekten bekannt, die durch eine Reihe von Merkmalen ( Features ) charakterisiert wird und die einer Kategorie zugeordnet sind. Nun kommt ein weiteres Objekt hinzu. Es soll entschieden werden, zu welcher Kategorie es gehört. Anhand eines Modells wird entschieden, welche Zielkategorie die wahrscheinlichste ist. Die Performanz des Modells wird im Gütemaß gefasst, z.b. die Fehlklassifikationsrate. Seite 5

6 Farbe Klassifikation Ein komplexeres Beispiel für Maschinelles Lernen Klassifikation von Rebsorten Shiraz Merlot Nächste Nachbarn Ansatz Zur Entscheidung werden die k nächsten Nachbarpunkte herangezogen (Nearest Neighbour Verfahren). Die Anzahl k ist der Tuning-Parameter des Algorithmus. Trollinger k = 1 Punkt 3 ist Trollinger. k = 3 Punkt 3 ist Merlot. k = 500 Punkt 3 ist?. Alkoholgehalt Quelle: UCI Das System lässt sich trainieren (d.h.: ein optimales k finden), indem man viele Datenpunkte klassifiziert und überprüft (supervised learning). Seite 6

7 Klassifikation Projektbeispiel Fraunhofer IAO Transportplanung Disposition Merkmale Stoffkategorie Masse Volumen Gefahrgut (28 Merkmale) Outcome (Klassifikation) Vorlauf Nachlauf Verkehrsträger Tuning CBR mit dynamischen Gewichtungen Seite 7

8 Prädiktion Projektbeispiel Fraunhofer IAO Seite 8

9 Künstliche Intelligenz ein Begriff, viele Disziplinen Und noch mehr Anwendungsfelder Videoanalyse Überwachtes Lernen Unüberwachtes Lernen Nach: Daugherty et al., Human + Machine. Harvard Business, Seite 9

10 RoboAdvisor KI-gesteuertes Anlageportfolio Anlagephilosophie Aktives Risikomanagement: Schichtet Portfolio in volatilen Zeiten automatisch um und verändert die Risiko-Aufteilung, z.b. durch weniger Aktien, wenn die Börse einbricht. Verkauft Positionen mit erhöhtem Risikopotential automatisch Schützt vor Verlusten, führt zu entgangenen Gewinnen in volatilen Märkten. Seite 10

11 RoboAdvisor KI-gesteuertes Anlageportfolio Anlagephilosophie Aktives Risikomanagement: Schichtet Portfolio in volatilen Zeiten automatisch um und verändert die Risiko-Aufteilung, z.b. durch weniger Aktien, wenn die Börse einbricht. Verkauft Positionen mit erhöhtem Risikopotential automatisch Schützt vor Verlusten, führt zu entgangenen Gewinnen in volatilen Märkten. Seite 11

12 RegTechs Anomalien erkennen Seite 12

13 Führen Einfühlen Kreieren Einschätzen Beibringen Erklären Vorantreiben Verstärken Interagieren Unterstützen Transaktion Wiederholen Vorhersagen Anpassen War es das? Künstliche Intelligenz ist nicht nur Substitution! Mensch Die Missing Middle Maschine Nach: Daugherty et al., Human + Machine. Harvard Business, Seite 13

14 Führen Einfühlen Kreieren Einschätzen Beibringen Erklären Vorantreiben Verstärken Interagieren Unterstützen Transaktion Wiederholen Vorhersagen Anpassen Welches Potential hat KI in meinem Einflussbereich? Unterschiedliche Formen der Zusammenarbeit in unterschiedlichen Anwendungsfeldern Kundeninteraktion Sachbearbeitung Produktion Anomalie Erkennung Kundenkontakt Anlageberatung Kundensegmentierung Steuerberatung Produktionsplanung Wissensarbeit Kreativprozesse Außenhandelsfin anzierung Seite 14

15 Künstliche Intelligenz außer Kontrolle? Microsoft Tay, 2016 Microsoft Tay Microsoft Tay war ein Chatbot von Microsoft auf twitter, der Sprache und Tonalität einer 19jährigen lernen und imitieren sollte. Seite 15

16 Selbstverpflichtung Google AI Objectives for AI applications 1. Be socially beneficial. 2. Avoid creating or reinforcing unfair bias. 3. Be built and tested for safety. 4. Be accountable to people. 5. Incorporate privacy design principles. 6. Uphold high standards of scientific excellence. 7. Be made available for uses that accord with these principles. Seite 16