Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, zu lernen, wie sie Aufgaben ohne explizite menschliche Anweisungen erledigt. Dem britischen Mathematiker Alan Turing wird allgemein zugeschrieben, dass er die Idee der künstlichen Intelligenz entwickelt hat, obwohl er den Begriff selbst nicht geprägt hat. Er glaubte, dass echte Denkmaschinen genauso gut Probleme lösen müssen wie Menschen, um als autonom gelten zu können, ein Standard, der als „Turing-Test“ bekannt ist.
Dieser Artikel bietet einen Überblick über künstliche Intelligenz, was sie ist, und Beispiele für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen.
Inhaltsverzeichnis
Was ist künstliche Intelligenz?
Es gibt keine allgemein akzeptierte oder standardisierte Definition von künstlicher Intelligenz, aber eine allgemein akzeptierte Definition beschreibt sie als „Maschinen, die auf Stimulation reagieren, die mit traditionellen Reaktionen von Menschen übereinstimmt, sofern die menschliche Fähigkeit zur Kontemplation, zum Urteilsvermögen und zur Absicht vorhanden ist.“
Notiz
Der Stanford-Professor John McCarthy war der erste, der den Begriff „künstliche Intelligenz“ verwendete und ihn als „eine Maschine dazu zu bringen, sich auf eine Weise zu verhalten, die man als intelligent bezeichnen würde, wenn ein Mensch sich so verhalten würde“ beschrieb. KI-Verhalten kann das Lösen von Problemen, das Lernen auf der Grundlage vergangener und aktueller Daten und das Planen zukünftiger Maßnahmen auf der Grundlage des Gelernten umfassen.
Wie KI funktioniert
Künstliche Intelligenz gibt es in verschiedenen Formen, aber KI ist eine allgemeine Fähigkeit, Echtzeitdaten zu nutzen, um eine Entscheidung zu treffen. Die Maschine oder das Programm kann diese Daten über Sensoren, Ferneingaben oder digital empfangen. Die KI muss dann die Daten analysieren, bevor sie eine Entscheidung trifft, was das Merkmal ist, das sie von einer vorprogrammierten Maschine unterscheidet.
Im Finanzwesen kann künstliche Intelligenz im Underwriting-Prozess eingesetzt werden, um einem Kreditgeber dabei zu helfen, bessere Entscheidungen bezüglich Kreditanträgen zu treffen. Anstatt sich auf von Statistikern vorgeschriebene Vorhersageanalysen zu verlassen, kann ein Computeralgorithmus Daten über frühere Kredite lesen und selbst das beste Vorhersagemodell zur Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Antragstellern ermitteln.
Notiz
Lender Upstart nutzt KI, um das Risiko eines Kreditnehmers zu ermitteln und in Situationen Finanzierung bereitzustellen, in denen andere Kreditgeber dies möglicherweise nicht tun.
Robo-Advisor sind ein weiterer beliebter Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzwesen. Robo-Berater nutzen Kundeninformationen über finanzielle Ziele, Risikotoleranz und Anlagehorizont, um eine Vermögensallokation festzulegen. Der Robo-Berater gleicht dann das Portfolio nach Bedarf neu aus, platziert Geschäfte und erledigt sogar Aufgaben wie die Einziehung von Steuerverlusten.
Arten künstlicher Intelligenz
Im Allgemeinen gibt es vier große Kategorien künstlicher Intelligenz: reaktive Intelligenz, begrenztes Gedächtnis, Theorie des Geistes und selbstbewusst. Stellen Sie sich diese Typen als ein progressives Spektrum vor; Jeder Typ baut auf der Komplexität des vorherigen Typs auf.
Reaktiv
Dies ist die grundlegendste Art von KI. Rein reaktive künstliche Intelligenz kann auf der Grundlage einer Einschätzung der aktuellen Situation agieren, ist jedoch nicht in der Lage, einen Speicher von Erinnerungen aufzubauen, aus dem sie in der Zukunft schöpfen könnte.
Begrenzter Speicher
Aufbauend auf der reaktiven Kategorie kann sich KI mit begrenztem Speicher an vergangene Erfahrungen als vorprogrammierte Darstellungen ihrer Umgebung „erinnern“. KI mit begrenztem Speicher wird diese Erinnerungen dann in zukünftige Entscheidungen einbeziehen.
Theorie des Geistes
Diese Art von KI ist sogar noch fortschrittlicher als begrenzter Speicher. Der Name „Theory-of-Mind AI“ leitet sich vom psychologischen Begriff ab und kann mentale Zustände wie Überzeugungen, Absichten, Wünsche, Emotionen und Wissen anderen zuschreiben. Wenn das futuristisch klingt, dann deshalb, weil es so ist. Diese Art von künstlicher Intelligenz muss noch entwickelt werden.
Selbstbewusst
Die selbstbewusste KI geht über die Theorie des Geistes der KI hinaus und verfügt über die Fähigkeit, Darstellungen über sich selbst zu bilden – und somit über Bewusstsein zu verfügen.
Künstliche Intelligenz vs. maschinelles Lernen
Aufgrund des Fehlens einer standardisierten Definition und der Tatsache, dass es so viele verwandte Begriffe gibt, kann es schwierig sein, zwischen künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu unterscheiden.
Künstliche Intelligenz ist ein weit gefasster Begriff und nur lose definiert. Maschinelles Lernen ist eine besondere Anwendung künstlicher Intelligenz, bei der Maschinen aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verändern, um bessere Entscheidungen über diese Daten zu treffen. Die Hauptanwendung des maschinellen Lernens besteht darin, große Informationsmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten.
Ein Beispiel für maschinelles Lernen ist die Art und Weise, wie Social-Media-Plattformen anhand der Art und Weise, wie Sie mit Inhalten auf der Plattform interagiert haben, lernen, welche Art von Inhalten – Beiträge und Anzeigen – Ihnen am besten gefallen.
| Künstliche Intelligenz | Maschinelles Lernen |
| Breiter Begriff | Teilmenge der künstlichen Intelligenz |
| Imitiert die menschliche Intelligenz | Lernt aus den Daten |
Wichtige Erkenntnisse
- Künstliche Intelligenz ist die Fähigkeit einer Maschine oder eines Computerprogramms, Entscheidungen zu treffen, anstatt einfach eine Aufgabe auf der Grundlage direkter menschlicher Anweisungen auszuführen.
- Es gibt vier verschiedene Kategorien künstlicher Intelligenz, obwohl Theorie-of-Mind- und selbstbewusste Anwendungen noch nicht entwickelt wurden.
- Zu den Finanzanwendungen künstlicher Intelligenz gehören die Analyse großer Mengen an Kreditdaten, um prädiktive Entscheidungen zu treffen, und der Einsatz von Robo-Advisors zur Verwaltung von Investitionen.
- Obwohl die Begriffe oft verwechselt werden, handelt es sich bei maschinellem Lernen um eine spezifische Anwendung künstlicher Intelligenz.
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