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TEAL AI AG: Interview mit Dr. Klaus Holthausen

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Bitte stellen Sie sich kurz vor. Wer sind Sie und was machen Sie?

Sehr gern. Mein Name ist Dr. Klaus Holthausen. Als einer der Gründer und Verwaltungsrat von TEAL bringe ich eine von mir entwickelte und patentierte Künstliche Intelligenz in die Blockchain. Diese Intelligenz legt riesige Datensätze zugrunde, um Muster und Lösungen abzuleiten, von denen Kunden profitieren. Beispielsweise, wenn sie eine auf sich zugeschnittene Reise suchen, etwas online einkaufen wollen oder auch eine Versicherung abschließen wollen. Unsere KI ist darüber hinaus jetzt schon in vielen Projekten für Unternehmen aus ganz Deutschland im Einsatz.

Unser Thema ist Big Data in der Finanzwelt. Wo ist aus Kundensicht der Vorteil von Big Data? Mehr Daten heißt ja auch mehr Transparenz. Kann der Kunde von Big Data profitieren?

Der Kunde kann nicht nur davon profitieren, er tut es auch bereits. Zumindest dort, wo diese großen Datensätze auch im richtigen Kontext eingesetzt werden. Das bedeutet in der Regel: Wo sie einen lernenden Algorithmus unter Anleitung und Prüfung von Menschen trainieren und mit dessen Hilfe dann intelligente Empfehlungen für Kunde und Kundenberater liefern.

Diese Fülle an Informationen muss allerdings auch gesichert und verarbeitet werden, das kann Big Data allein aber nicht leisten. Dezentrale Infrastrukturen wie die Blockchain werden in der Finanzwelt aber auch für Vertrauen und Sicherheit sorgen. Bei einer Anlage oder Finanzierung wird man künftig nicht mehr fragen müssen: Existiert die Immobilie tatsächlich? Hat der SUV tatsächlich noch 2 Jahre TÜV? Distributed Ledger, im Sinne von dezentral organisierten Hauptbüchern, sichern eine Art Notarfunktion für alle Handlungen ab. Dokumente, Zertifikate und Sicherheiten werden dabei in der Blockchain gespeichert und die Zugriffsrechte auf diese Daten nur bei Bedarf gewährt. So wie es idealerweise in der Offline- und auch der Non-Blockchain-Online-Welt passieren sollte.

Wer Daten richtig sammelt und analysiert, kann eine hohe Wertschöpfung generieren.  Wie sehen Sie den aktuellen Stand in der Finanzbranche? Ist die Branche gut aufgestellt oder besteht dort Nachholbedarf?

Ich sehe noch viel Nachholbedarf, allerdings nicht nur in der Finanzbranche. Unternehmen sammeln zwar fleißig Daten und speichern sie, allerdings oft ohne durchdachtes Konzept. Daraus folgt zum einen, dass eine große Menge an komplett wertfreien Informationen gespeichert wird. Zum anderen werden die Datenmengen ohne genaue Strategie nicht richtig strukturiert und aufbereitet.

Bildlich können wir uns das vorstellen, als würde ein gewaltiges Lager komplett ohne Struktur arbeiten und Waren einfach überall dort abstellen, wo eine Lücke verfügbar ist. Natürlich, ohne den Standort einheitlich zu vermerken. Wenn dann der Lagerist zwei bis drei Jahre später eine Inventur durchführen soll, wird er dafür viel Zeit investieren müssen. Big Data sind kein Selbstzweck, sondern die Grundlage für spätere, tiefgehende Analysen. Und hier gilt, was immer in der digitalen Welt gilt: Garbage in, garbage out.

Wo kann Big Data helfen in der Finanzbranche die Kundenbeziehung zu stärken?

Für eine gute Kundenbeziehung muss ein Finanzunternehmen seinen Kunden verstehen, seine Bedürfnisse kennen und sie einzuordnen wissen. Derzeit werden dazu häufig persönliche Informationen genutzt. Der Trend geht allerdings, sowohl beim Nutzer als auch in der Politik zum Schutz dieser personenbezogenen Daten.

Big Data schaffen hier Abhilfe: Mit nur den wenigen Informationen, die der Kunde zur Eröffnung und Führung eines Kontos preisgeben muss, und den richtigen öffentlich zugänglichen Daten kann ein intelligenter Algorithmus verschiedenste Dinge ableiten: Welches Finanzprodukt braucht dieser Kunde? Wie sicher ist sein Einkommen? Wie wird seine Altersvorsorgestrategie aussehen und welche weiteren Produkte könnte er haben?

Kann Big Data Anlageprodukte besser machen und Kunden so mehr Rendite für den Kunden erwirtschaften?

Auch das hängt davon ab, wie diese großen Datensätze eingesetzt werden, wie aus ihnen dauerhaft nachvollziehbare und hochverlässliche Empfehlungen entstehen, wie sie gesichert werden. Sind alle Transaktionen transparent, alle Bewegungen im Markt verständlich abgebildet, dann hat das großen Wert für Renditeobjekte. Eine KI wie die hinter TEAL kann Anlageobjekte, Aktien, Immobilien und sogar Personalressourcen semantisch interpretieren. Die zentrale Idee von TEAL – ein dezentraler, selbstorganisierter Marktplatz mit einer intelligenten, auf Big Data basierten Recommendation Engine – passt auch in die Finanzwirtschaft. So könnte man getrost die Preisfindung für CO2-Zertifikate so einem Marktplatz anvertrauen oder erfassen, welche Investments vom Kohleausstieg betroffen sind, und sie darauf bewerten. Denn sein Ziel ist die optimale Allokation von Ressourcen.

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