Eine kürzlich von Apple veröffentlichte Studie hat eine Diskussion über die Effektivität von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) bei Finanzberatungen ausgelöst. Die Untersuchung zeigt, dass immer mehr amerikanische Verbraucher generative KI-Tools wie ChatGPT für Finanzberatung nutzen, wobei dieser Trend besonders bei jungen Menschen deutlich ist. Laut einer Umfrage von Motley Fool haben 54 % der Amerikaner bereits ChatGPT um Empfehlungen für Finanzprodukte gebeten, wobei die jüngere Generation eine höhere Nutzungsrate aufweist.
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Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass zwar die Hälfte der Verbraucher bereit ist, ChatGPT für Empfehlungen zu nutzen, der Anteil der Interessenten bei konkreten Finanzprodukten jedoch relativ gering ist. Beispielsweise möchten nur 25 % der Befragten, dass ChatGPT ihnen Kreditkarten empfiehlt. Darüber hinaus waren die Befragten mit den Empfehlungen von ChatGPT insgesamt „eher zufrieden“, mit einer durchschnittlichen Zufriedenheit von 3,7 auf einer Skala von fünf Punkten, was eine gewisse Akzeptanz zeigt.
Apples Studie weist jedoch darauf hin, dass aktuelle Large Language Models (LLMs) erhebliche Mängel in der logischen Schlussfolgerung, insbesondere in der mathematischen Schlussfolgerung, aufweisen. Die Forscher stellten fest, dass diese Modelle bei komplexen mathematischen Problemen schlecht abschneiden und einfache mathematische Berechnungen oft nicht korrekt verstehen oder lösen können. Mit zunehmender Komplexität der Probleme verschlechtert sich die Leistung der Modelle weiter, was auf tiefgreifende Probleme im Denkprozess hinweist.
Ein Artikel von TechCrunch führt mehrere Beispiele für Fehler generativer KI bei mathematischen Berechnungen auf und zeigt deren Unzulänglichkeiten bei der Behandlung grundlegender mathematischer Probleme. Der Bericht erwähnt, dass die von KI-Modellen bei der Verarbeitung von Zahlen verwendete „Chunking“-Technik oft die Beziehungen zwischen den Zahlen zerstört und so zu Fehlern bei der Berechnung führt.
Auch das maschinelle Lernen steht bei der Finanzberatung vor Herausforderungen. Obwohl manche maschinelles Lernen mit statistischen Analysen wie Regressionsanalysen verwechseln, benötigt maschinelles Lernen tatsächlich einen Entscheidungsprozess, eine Fehlerbewertungsfunktion und einen Modelloptimierungsprozess. Dies führt dazu, dass generative KI in der Finanzberatung möglicherweise nicht effektiv die Bedürfnisse der Nutzer erfüllt.
Apples Studie zeigt, dass Banken und Sparkassen sich im gegenwärtigen Stadium nicht auf KI zur Finanzberatung verlassen sollten. Obwohl sich dies in Zukunft möglicherweise verbessern wird, wird generative KI in absehbarer Zeit komplexe Finanzberatungsaufgaben wahrscheinlich nicht bewältigen können.
Wichtigste Punkte:
🧠 54 % der Amerikaner haben bereits ChatGPT für Finanzberatung genutzt, wobei die jüngere Generation eine höhere Nutzungsrate aufweist.
📉 Apples Studie zeigt, dass generative KI erhebliche Mängel in der mathematischen Schlussfolgerung aufweist, insbesondere bei der Behandlung komplexer Probleme.
💡 Derzeit sollten Banken und Sparkassen keine KI für Finanzberatungen einsetzen. Eine Verbesserung könnte in 5 bis 10 Jahren möglich sein.