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Der Einsatz von Künstliche Intelligenz (KI) – Technologien eröffnet viele Chancen, birgt aber auch viele Risiken – insbesondere in der Finanzbranche. Dieses Whitepaper gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Anwendung und Regulierung von KI-Technologien in der Finanzbranche, und diskutiert Chancen und Risiken von KI. KI findet in der Finanzbranche zahlreiche Anwendungsgebiete. Dazu gehören Chatbots, intelligente Assistenten für Kunden, automatischer Hochfrequenzhandel, automatisierte Betrugserkennung, Überwachung der Compliance, Gesichtserkennungssoftware zur Kundenidentifikation u. v. m. Auch Finanzaufsichtsbehörden setzen zunehmend KI-Anwendungen ein, um große und komplexe Datenmengen (Big Data) automatisiert und skalierbar auf Muster zu untersuchen und ihren Aufsichtspflichten nachzukommen.
Die Regulierung von KI in der Finanzbranche ist ein Balanceakt. Auf der einen Seite gibt es eine Notwendigkeit Flexibilität zu gewährleisten, um Innovationen nicht einzudämmen und im internationalen Wettbewerb nicht abgehängt zu werden. Strenge Auflagen können in diesem Zusammenhang als Barriere für die erfolgreiche Weiter-)Entwicklung von KI-Applikationen in der Finanzbranche wirken. Auf der anderen Seite müssen Persönlichkeitsrechte geschützt und Entscheidungsprozesse nachvollziehbar bleiben. Die fehlende Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI-Modellen entsteht in erster Linie durch Intransparenz bei einem Großteil heutiger KI-Anwendungen, bei welchen zwar die Natur der Ein- und Ausgaben beobachtbar und verständlich ist, nicht jedoch die genauen Verarbeitungsschritte dazwischen (Blackbox Prinzip).
Dieses Spannungsfeld zeigt sich auch im aktuellen regulatorischen Ansatz verschiedener Behörden. So werden einerseits die positiven Seiten von KI betont, wie Effizienz- und Effektivitätsgewinne sowie Rentabilitäts- und Qualitätssteigerungen (Bundesregierung, 2019) oder neue Methoden der Gefahrenanalyse in der Finanzmarktregulierung (BaFin, 2018a). Andererseits, wird darauf verwiesen, dass durch KI getroffene Entscheidungen immer von Menschen verantwortet werden müssen (EU Art. 22 DSGVO) und demokratische Rahmenbedingungen des Rechtsstaats zu wahren seien (FinTechRat, 2017).
Für die Zukunft sehen wir die Notwendigkeit internationale Regularien prinzipienbasiert, vereinheitlicht und technologieneutral weiterzuentwickeln, ohne dabei die Entwicklung neuer KIbasierter Geschäftsmodelle zu bremsen. Im globalen Wettstreit sollte Europa bei der Regulierung des KI-Einsatzes eine Vorreiterrolle einnehmen und damit seine demokratischen Werte der digitalen Freiheit, Selbstbestimmung und das Recht auf Information weltweit exportieren. Förderprogramme sollten einen stärkeren Fokus auf die Entwicklung nachhaltiger und verantwortungsvoller KI in Banken legen. Dazu zählt insbesondere die (Weiter-)Entwicklung breit einsetzbarer Methoden, die es erlauben, menschen-interpretierbare Erklärungen für erzeugte Ausgaben bereitzustellen und Problemen wie dem Blackbox Prinzip entgegenzuwirken.
Aus Sicht der Unternehmen in der Finanzbranche könnte eine Kooperation mit BigTech-Unternehmen sinnvoll sein, um gemeinsam das Potential der Technologie bestmöglich ausschöpfen zu können. Nützlich wäre auch ein gemeinsames semantisches Metadatenmodell zur Beschreibung der in der Finanzbranche anfallenden Daten. In Zukunft könnten künstliche Intelligenzen Daten aus sozialen Netzwerken berücksichtigen oder Smart Contracts aushandeln. Eine der größten Herausforderungen der Zukunft wird das Anwerben geeigneten Personals darstellen.
This paper aims at an improved understanding of the relationship between monetary policy and racial inequality. We investigate the distributional effects of monetary policy in a unified framework, linking monetary policy shocks both to earnings and wealth differentials between black and white households. Specifically, we show that, although a more accommodative monetary policy increases employment of black households more than white households, the overall effects are small. At the same time, an accommodative monetary policy shock exacerbates the wealth difference between black and white households, because black households own less financial assets that appreciate in value. Over multi-year time horizons, the employment effects are substantially smaller than the countervailing portfolio effects. We conclude that there is little reason to think that accommodative monetary policy plays a significant role in reducing racial inequities in the way often discussed. On the contrary, it may well accentuate inequalities for extended periods.
We present new statistical indicators of the structure and performance of US banks from 1990 to today, geographically disaggregated at the level of individual counties. The constructed data set (20 indicators for some 3150 counties over 31 years, for a total of about 2 million data points) conveys a detailed picture of how the geography of US banking has evolved in the last three decades. We consider the data as a stepping stone to understand the role banks and banking policies may have played in mitigating, or exacerbating, the rise of poverty and inequality in certain US regions.
Recent advances in natural language processing have contributed to the development of market sentiment measures through text content analysis in news providers and social media. The effectiveness of these sentiment variables depends on the imple- mented techniques and the type of source on which they are based. In this paper, we investigate the impact of the release of public financial news on the S&P 500. Using automatic labeling techniques based on either stock index returns or dictionaries, we apply a classification problem based on long short-term memory neural networks to extract alternative proxies of investor sentiment. Our findings provide evidence that there exists an impact of those sentiments in the market on a 20-minute time frame. We find that dictionary-based sentiment provides meaningful results with respect to those based on stock index returns, which partly fails in the mapping process between news and financial returns.
We investigate whether government credit guarantee schemes, extensively used at the onset of the Covid-19 pandemic, led to substitution of non-guaranteed with guaranteed credit rather than fully adding to the supply of lending. We study this issue using a unique euro-area credit register data, matched with supervisory bank data, and establish two main findings. First, guaranteed loans were mostly extended to small but comparatively creditworthy firms in sectors severely affected by the pandemic, borrowing from large, liquid and well-capitalized banks. Second, guaranteed loans partially substitute pre-existing non-guaranteed debt. For firms borrowing from multiple banks, the substitution mainly arises from the lending behavior of the bank extending guaranteed loans. Substitution was highest for funding granted to riskier and smaller firms in sectors more affected by the pandemic, and borrowing from larger and stronger banks. Overall, the evidence indicates that government guarantees contributed to the continued extension of credit to relatively creditworthy firms hit by the pandemic, but also benefited banks’ balance sheets to some extent.
We focus on the role of social media as a high-frequency, unfiltered mass information transmission channel and how its use for government communication affects the aggregate stock markets. To measure this effect, we concentrate on one of the most prominent Twitter users, the 45th President of the United States, Donald J. Trump. We analyze around 1,400 of his tweets related to the US economy and classify them by topic and textual sentiment using machine learning algorithms. We investigate whether the tweets contain relevant information for financial markets, i.e. whether they affect market returns, volatility, and trading volumes. Using high-frequency data, we find that Trump’s tweets are most often a reaction to pre-existing market trends and therefore do not provide material new information that would influence prices or trading. We show that past market information can help predict Trump’s decision to tweet about the economy.
Nach der Bundestagswahl am 26. September 2021 wird sich die künftige Bundesregierung mit einer Reihe drängender Herausforderungen befassen müssen. Aus Sicht des Leibniz-Instituts für Finanzmarktforschung SAFE haben die folgenden, miteinander verbundenen Einzelpunkte dabei Priorität:
1. Schaffung eines ordnungspolitischen Pakets zur Sicherung globaler Gemeinschaftsgüter, wie etwa des Klimas
2. Initiative zum Aufbau notwendiger Datensätze und Standards für eine zielgenaue Nachhaltigkeitsgestaltung an den Finanzmärkten
3. regulatorischer Fahrplan zur Erfassung, Ermöglichung und Einhegung einer digitalen Transformation des Finanzsystems
4. Vollendung der Bankenunion, insbesondere durch einen „europäischen Schlussstein“: der Schaffung einer einheitlichen Aufsicht und Letztabsicherung
5. Durchbrechung des „Doom-Loop“ zwischen Staaten und Banken in Europa, insbesondere durch Begrenzung des Umfangs, in dem eigene Staatsanleihen im Portfolio von Banken liegen dürfen
6. ernsthafter Versuch zur Schaffung eines einheitlichen und integren europäischen Kapitalmarkts mit einer Aufsicht nach US-Vorbild
7. Banken- und Kapitalmarktunion als wesentliche Bausteine für eine grundlegende Reform der Altersversorgung mit mehr Teilhabe aller Bürger:innen an der Leistungsentwicklung der Volkswirtschaft