Finanzmarktaufsicht: Innovation braucht Kontrolle
Die Finanzmarktaufsicht ist eine wichtige Institution unserer sozialen Marktwirtschaft und damit auch unserer Demokratie. Wir sollten sie gerade jetzt in besonderem Maße stärken. Wenn die Aufsicht nicht genügend Ressourcen und Kompetenzen hat, um ihrer wichtigen Aufgabe nachzugehen, dann drohen sowohl Verwerfungen auf den Finanzmärkten als auch ein beschleunigter Vertrauensverlust der Bürgerinnen und Bürger in Staat und Politik. Das gilt es unter allen Umständen zu verhindern. Gerade auf dem Finanzmarkt sind Innovation und Aufsicht zwei Seiten derselben Medaille.
Wohin menschliche Fehler auf den Finanzmärkten führen können, haben wir vor zehn Jahren erfahren. Die Finanzkrise, die mit dem Untergang der Investmentbank Lehman Brothers die Welt erschütterte, hatte ihre Ursache in Fehleinschätzungen von Banken und Ratingagenturen, von Politikern und Journalisten, von Volkswirten und Zentralbankern. Es war menschliche Ignoranz gepaart mit blindem Vertrauen in Risikomodelle, die nicht ansatzweise dem Treiben auf den Märkten gerecht wurden.
Heute hingegen verlässt man sich auf den Finanzmärkten immer weniger auf die Entscheidungen von Menschen – und bereitwillig auf künstliche Intelligenz, Big Data und Algorithmen. Die damit verbundenen automatisierten Prozesse übertreffen das dem Menschen Mögliche an Quantität, Geschwindigkeit und Komplexität bei weitem. Für Aufsicht und Kontrolle – und damit auch für die Finanzmarktstabilität – stellen sie allerdings eine immense Herausforderung dar.
Diese Innovationen bieten neue Möglichkeiten für Kundinnen und Kunden, Unternehmen, Banken und Startups aus dem Bereich der Finanztechnologie (FinTechs). Dazu passt, dass das Unternehmen Wirecard, ein Anbieter digitaler Zahlungsverfahren, die Commerzbank gerade aus dem Dax verdrängt hat. Sie verändern aber auch die Parameter, die über die nächste Finanzkrise entscheiden können. Wenn der Mensch Technologien vertraut, die Entscheidungen potenzieren, aber deren Folgen und Wechselwirkungen nicht im Griff hat, kann das zu Verwerfungen auf den Finanzmärkten führen. Technologien, die helfen, dass wir klüger entscheiden – die aber auch unsere Dummheit verstärken können.
Algorithmen sind schneller und effektiver. Sie machen das System aber auch fragiler
Ein erheblicher Teil des Handels von Wertpapieren erfolgt automatisiert und in rasanter Geschwindigkeit. Es war einmal, dass Händler an der Börse über Handzeichen oder Zuruf Wertpapiere gekauft oder verkauft haben. Heute geschieht das zunehmend über Algorithmen, die angesichts einer Fülle an Daten, Nachrichten, Kursinformationen besser als der Mensch Muster und Trends erkennen können und in Millisekunden entscheiden. Der Mensch schaltet den Kopf aus und lässt die Maschine machen – das ist heute schon Realität und keine Zukunftsmusik. Doch ohne angemessene Aufsicht und Kontrolle drohen erhebliche systemische Risiken. Darauf verweist eine aktuelle Studie des World Economic Forum zur Transformation der Finanzmärkte durch künstliche Intelligenz.
So kann sich der Effekt einer algorithmischen Fehlentscheidung potenzieren und eine Krise sich ausbreiten, wenn mehrere Robo-Trader oder Institutionen die gleichen Algorithmen oder Daten verwenden. Ein digital-getriebener Herdentrieb kann dazu führen, dass Entscheidungen von Algorithmen sich gegenseitig verstärken – quasi künstliche Dummheit. In einer Lehman-ähnlichen Situation kann das brandgefährlich werden.
Falschmeldungen, auf die Algorithmen in Bruchteilen einer Sekunde reagieren, können reichen, um massive Verkäufe und Preisstürze in Gang zu setzen. Solche Flashcrashs beim automatisierten Hochfrequenzhandel konnten wir bereits vereinzelt beobachten. Hinzu kommt, dass durch die steigende Vernetzung die Risiken durch Hackerangriffe steigen. Auch eine bewusste Manipulation von Algorithmen – ob mit der Absicht, Gewinne zu erzielen oder die Märkte einbrechen zu lassen – ist nicht ausgeschlossen. Algorithmen beschleunigen den Handel, sie tragen dazu bei, effektive Entscheidungen zu treffen. Sie machen das gesamte System jedoch auch fragiler.
Geschäftsmodelle, die auf künstliche Intelligenz und Big Data beruhen, rufen externe Akteure auf den Plan, die diese Dienstleistungen anbieten. Wenn beispielsweise Banken mit einem Unternehmen wie Facebook zusammenarbeiten, das über einen immensen Datenschatz verfügt, der bei der Risikobewertung beispielsweise von Krediten relevant sein kann: Fällt Facebook damit unter die Finanzmarktaufsicht? Kann Facebook gar systemrelevant werden?
Zalando
Europas größter Modehändler setzt Künstliche Intelligenz beim Erkennen von Kleidungsstücken auf hochgeladenen Fotos ein und vergleicht die Abbildungen mit dem eigenen Angebot, um Kunden im besten Fall die entsprechende oder eine ähnliche Ware anzubieten und zu verkaufen.
Foto: dpaDas weltgrößte soziale Netzwerk setzt vielerorts auf Künstliche Intelligenz. Zu den Anwendungen gehören zum einen der zentrale News Feed, wo Algorithmen darüber bestimmen, welche Posts, Fotos, Videos und Anzeigen von Freunden, Medien und Werbenden in welcher Reihenfolge angezeigt werden. Auch bei der Überprüfung der Inhalte, dem Schutz vor Spam-Nachrichten und beim Auffinden von Hassrede kommt KI zum Einsatz.
Foto: dpaAmazon
Der weltgrößte Onlinehändler greift unter anderem auf KI zurück, wenn es um Vorhersagen geht. „Maschinelles Lernen ermöglicht zum Beispiel präzise Nachfrageprognosen: Wie viele rote oder blaue Hemden werden im nächsten Frühling benötigt? So können wir Lagerkosten reduzieren und diese Kostenersparnis an unsere Kunden weitergeben. Zudem können wir das Kundenverhalten in bestimmten Regionen präziser vorhersagen, sodass wir schon vorab unsere Logistikprozesse vor Ort darauf einstellen können“, sagt der Leiter der KI-Forschung, Ralf Herbrich.
Foto: dpaSprachassistenten
Sie heißen Siri (Apple), Cortana (Microsoft), Alexa (Amazon) oder Assistant (Google). Sie sprechen mit ihren Nutzern, schreiben gesprochene Nachrichten an Freunde, spielen Musik, geben Wetterprognosen oder erzählen auch mal Witze. Bei Google soll der Assistant ab Sommer auch Termine telefonisch vereinbaren.
Foto: dpaFintechs
Vielerorts kommt KI bereits bei Fintechs zum Einsatz. Beim Online-Rechnungseintreiber CollectAI wird mit Hilfe der Technologie gesteuert, wann und ob über SMS, E-Mail oder Messenger Kunden angesprochen werden. Gleiches gilt für die Inhalte, eine junge Kundin wird so im deutschen eher per Du angesprochen als Jemand, der bereits über 50 ist. Der Chef des Kreditvermittlers Spotcap, Jens Woloszczak, sagt: "Unser speziell entwickelter Algorithmus integriert verschiedene Text-Mining-Techniken und ermöglicht so eine rasche und zuverlässige Bonitätsbeurteilung, die auf den aktuellen Daten des Unternehmens basiert."
Foto: dpaLandwirtschaft
KI ist Teil der Digitalisierungsbemühungen in der Landwirtschaft. Einige große Landwirte nutzen bereits Bilderkennungsprogramme, um Pflanzen auf Schädlinge zu untersuchen und diese gegebenenfalls gesondert zu behandeln. Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) testet gerade die nPotato, die im Aussehen einer echten Kartoffel ähnelt, ständig Daten sendet und eine Echtzeitanalyse während des Ernteprozesses ermöglicht. Dies soll es möglich machen, letztlich Erntemaschinen an sich verändernde Bedingungen anzupassen.
Foto: dpaAutonomes Fahren
Künstliche Intelligenz wird beim autonomen Fahren eine zentrale Rolle spielen und das Gehirn des Autos sein. Sie wird dafür sorgen, dass das Fahrzeug sein Umfeld erkennt und entsprechend handelt. Vor besondere Herausforderungen stellt die Entwickler dabei das vorausschauende Fahren.
Foto: dpaRoboter-Journalismus
Der Medienkonzern Axel Springer sieht künstliche Intelligenz als große Chance, nutzerfreundlicher und „smarter“ für Kunden aufzutreten. Ein Beispiel sei sogenannter Roboter-Journalismus beim Herausgeber von „Bild“ und „Welt“, sagte Springer-Chef Mathias Döpfner jüngst auf einer Digital-Konferenz. „Wir können jetzt Sachen machen, die wir in analogen Zeiten niemals machen und uns auch nicht leisten konnten.“ Dies gelte etwa für die Sportberichterstattung. So habe Springer beim Fußball nun dank technischer Hilfe eine viel breitere Berichterstattung zur zweiten und dritten Liga.
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Die Beratungsfirma McKinsey schätzt, dass 22 Prozent der Tätigkeiten von Anwälten und 35 Prozent der Aufgaben von Rechtshelfern automatisiert werden könnten. Bislang kommt KI vor allem bei der Dokumenten-Recherche und Vertragsüberprüfung zur Anwendung.
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Lernfähige Diagnosesysteme spielen bereits eine große Rolle. Sie helfen bei der Analyse von Krankheiten. Die Fachzeitschrift „Annals of Oncology“ veröffentlichte kürzlich eine Studie, wonach ein Computer zuverlässiger Hautkrebs diagnostiziert hat als Dermatologen. Zuvor hatte ein Forschergruppe ihm mit Hilfe von 100.000 Bildern beigebracht, gefährliche Melanome von gutartigen Muttermalen zu unterscheiden.
Foto: dpaFelix Hufeld, der aktuelle Chef der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht (BaFin), hielte es für falsch „aus Angst vor den Risiken einer Technologie deren Chancen wegzuregulieren“. Innovationen bräuchten gerade am Anfang Raum, um sich entwickeln zu können. Wenn „Gefährdungslagen für die Finanzstabilität oder den Schutz der Verbraucher“ vorlägen, würde die BaFin „nachkalibrieren“. Hufeld bezieht das auf Blockchain und Kryptowährungen, es gilt aber genauso auch für künstliche Intelligenz, Big Data und Algorithmen. Ich teile im Prinzip seine Haltung. Aber wann ist der Zeitpunkt erreicht, ab dem stärker reguliert werden muss? Wissen wir, wann es noch nicht zu spät ist?
Der frühere BaFin-Chef Jochen Sanio erklärte die Überraschung angesichts der 2008 einsetzenden Finanzkrise auch mit einem „Wissensproblem“. Seiner Behörde mangelte es offenbar an Kenntnissen über die Untiefen des globalen Finanzmarkts. Haben wir heute auch ein Wissensproblem? Allerdings.
Wir wissen heute zwar, wie es zur Finanzkrise vor zehn Jahren kommen konnte und welche Fehler begangen wurden. Eine Lektion aus der Lehman-Insolvenz und Finanzkrise war: Regulatorische Institutionen hielten nicht Schritt mit den Entwicklungen am Markt. Es wurde vorher zu viel dereguliert. An Finanzplätzen wurde die Aufsicht zurückgefahren. Es mangelte an Transparenz und die Produkte wurden inhaltlich nicht mehr verstanden.
Das kann uns jedoch wieder passieren. Denn heute wissen wir zu wenig darüber, wie künstliche Intelligenz, Algorithmen und Big Data sowohl die Stabilität als auch Krisenanfälligkeit des Finanzmarkts beeinflussen können. Diese Wissenslücke ist für die Aufsicht und Kontrolle des Finanzmarkts ein großes, ein gefährliches Problem.
Der Finanzprofessor Andreas Hackethal findet es zurecht erstaunlich, wenn seine Master-Studenten „wenig Ahnung haben von Fintechs, Robo-Advisern und Smart-Phone-Banken wie N26.“ Da stellt sich für mich die Frage: Wenn schon zukünftige Banker wenig von dieser Materie verstehen, wie steht es da erst um unsere Aufsicht? Dort befassen sich vor allem Juristen und Wirtschaftswissenschaftler – und nicht etwa Informatiker und andere IT-Experten – mit algorithmischem oder hochfrequentem Handel, wie die Bundesregierung kürzlich in der Antwort auf eine Anfrage der Grünen Bundestagsfraktion zum Hochfrequenzhandel in Deutschland erklärte.
Künstliche Intelligenz, Big Data und Algorithmen – allesamt hochkomplexe Verfahren und Zusammenhänge im Finanzmarkt – sollten von einer Aufsicht kontrolliert und überwacht werden, die über die entsprechende technischen und intellektuellen Fähigkeiten verfügt. Durch einen klugen Einsatz neuer Technologien wäre es Aufsichtsbehörden möglich, sehr viel schneller Gefahren zu erkennen. Künstliche Intelligenz und Big Data sollten im Sinne so genannter RegTech (eine Wortschöpfung aus Regulierung und Technologie) stärker in den Alltag staatlicher (Aufsichts-)Institutionen einbezogen werden. Risiken einzelner Institute könnten anhand von Echtzeit-Daten erkannt werden. Dazu braucht es Schnittstellen zwischen privaten Instituten wie etwa Banken, Börsen, Fonds und Versicherungen zu staatlichen Stellen, die beaufsichtigen und kontrollieren.
Neben Risikoveränderungen können so auch illegale Geschäfte wie Insiderhandel oder Geldwäsche unter Zuhilfenahme künstlicher Intelligenz effektiver erkannt und Maßnahmen eingeleitet werden. Im Idealfall könnte so ein Betrugsfall wie bei P&R, der viele Kleinanleger hart getroffen hat, frühzeitig erkannt und idealerweise verhindert werden. Tausende Anleger haben dort Schiffscontainer gekauft, die zugleich vermietet werden sollten – aber gar nicht existierten. Die BaFin schritt nicht ein.
Auch auf der Makroebene kann künstliche Intelligenz helfen, frühzeitig Muster und Risiken zu erkennen, etwa Finanzblasen an bestimmten Märkten, Instabilitäten und damit Vorläufer von Währungskrisen. Unsere Aufsicht sollte auch in der Lage sein, Algorithmen zu verstehen und einem Stresstest zu unterziehen. Dafür braucht es neben der technischen Ausstattung allem voran auch das entsprechende Personal. Unsere Aufsichtsbehörden benötigen Fachleute, die neue Technologien tiefgehend begreifen, um sie dann als Instrument der Aufsicht anwenden zu können. Alle betroffenen Institutionen – ob Finanzministerium, Bundesbank, BaFin oder internationalen Behörden wie EBA, EZB oder die BIZ – sind gefordert, Weiterbildungsprogramme zu schmieden und kompetentes Personal wie IT-Experten, Informatiker und Programmierer zu akquirieren. Koste es, was es wolle.
Wir brauchen nationale, europäische und supranationale Finanzaufsichtsbehörden, die mit den Akteuren am Finanzmarkt auf Augenhöhe agieren. Gerade mit dem Brexit steigt die Bedeutung des Finanzplatzes Deutschland – und damit auch die Verantwortung der hiesigen Aufsicht. Es kann auch hilfreich sein, wenn die Aufsichtsbehörden sich direkt mit Fintechs austauschen, um deren digitale Geschäftsmodelle zu verstehen und angesichts der rasanten Entwicklung auch Schritt halten zu können. Kulturunterschiede sollten jedenfalls kein Hindernis sein, um sich gemeinsam an einen Tisch zu setzen. Aus „too big to fail“ darf nicht „too digital to fail“ werden. Am Ende gilt beim Finanzmarkt wie auch bei der Aufsicht: Künstliche Intelligenz braucht nicht weniger, sondern mehr menschliche Intelligenz.
Danyal Bayaz ist Mitglied des Bundestags für die Grünen und war Unternehmensberater