GPT-4o für die Finanzwirtschaft

Das neue, multimodale LLM von Open AI könnte zu einem echten Gamechanger werden

Am 13. Mai 2024 veröffentlichte Open AI das neue Large Language Model GPT-4o. Das “o” steht für “omni” und weist bereits auf eine der großen Stärken des Modells hin, nämlich das intelligente Zusammenspiel von Text, Audio und Bild. In meinem Blog-Beitrag zeige ich, was diese neuen Möglichkeiten für Gen AI Use Cases in der Finanzwirtschaft bedeuten.

Die neuen Features von GPT-4o

Multimodale Eingabe und Ausgabe in Echtzeit

GPT-4o ist ein Vorzeigemodell, das gleichzeitig Text, Audio und Bilder in Echtzeit verarbeiten kann. Auch die Ausgabe kann multimodal erfolgen. Beispielsweise kann es innerhalb von durchschnittlich 320 Millisekunden auf Audioeingaben reagieren. Das entspricht in etwa dem, was auch in der zwischenmenschlichen Kommunikation als normale Reaktionszeit empfunden wird. Diese Fähigkeiten eröffnen nun spannende Möglichkeiten für eine nahtlose Mensch-Computer-Interaktion.

Besseres Verständnis von Text, Bild und Ton in der Interaktion

Im Vergleich zu früheren Modellen glänzt GPT-4o nicht nur mit einem verbesserten Textverständnis, sondern auch mit Fortschritten in der Bild- und Audioverarbeitung. Es kann visuelle Informationen wie Bilder und Grafiken verarbeiten und Audioeingaben besser verstehen. Deutliche Fortschritte wurden bei der präziseren Erkennung von Absichten, Gefühlen oder Inhalten “zwischen den Zeilen” erzielt. Dies macht GPT-4o zu einem leistungsfähigen Werkzeug für Anwendungen wie Echtzeitübersetzung, Meetingunterstützung oder Kundenservice.

Kostensenkung bei Tokens

GPT-4o erreicht die Text- und Code-Performance von GPT-4 Turbo und ist dabei deutlich schneller. Durch ein verbessertes Token-Design sind die Kosten für die API-Nutzung deutlich geringer - laut Open AI um bis zu 50 Prozent. Diese Kostenersparnis macht es für noch mehr Anwendungen attraktiv, für die ein Closed-Source-Modell bisher nicht in Frage kam.

Gen AI-Anwendungsfälle in der Finanzbranche

Was bedeutet das nun für die Anwendungsfälle in der Finanzbranche? Hier eine Auswahl:

Dokumente suchen und zusammenfassen

Banken verbringen viel Zeit mit der Suche nach Informationen in Verträgen, internen Richtlinien und regulatorischen Anforderungen. Gen AI kann Bankmitarbeitern effektiv helfen, komplexe Informationen zu finden und zu verstehen, so dass sie mehr Zeit mit ihren Kundinnen und Kunden verbringen können. Auch Bilder und Grafiken können jetzt besser erkannt und interpretiert werden. Beispiele sind Objektfotos in der Baufinanzierung oder Grafiken in Geschäftsberichten von Firmenkunden.

Gesprächsfähiger Bankassistent

Stellt euch einen virtuellen Bankassistenten vor, der von Gen AI gesteuert wird. Er führt natürliche Gespräche mit Kunden und beantwortet Fragen zu Kontostand, Transaktionshistorie und Anlagemöglichkeiten. Über grundlegende FAQs hinaus kann er eine personalisierte Finanzberatung anbieten und die Kundenzufriedenheit erhöhen. Bankkunden können nun viel einfacher und in mehreren Sprachen mit einem virtuellen Agenten kommunizieren, schriftlich oder mündlich, 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche.

Erstellung von Inhalten

Die Erstellung von Berichten, Zusammenfassungen und anderen Inhalten kann zeitaufwändig sein. Gen AI kann Dokumente, Berichte mit Tabellen und Grafiken, ein Kreditvotum oder Investitionsentscheidungen auf Knopfdruck generieren. Ein konkretes Beispiel ist die Prüfung von Verträgen mit kritischen IKT-Drittanbietern auf DORA-Kompatibilität. Dies war zwar auch bisher schon möglich, aber die Verbesserungen im Hinblick auf die Intention lassen nun bei konkreten Fragestellungen in Form von Prompts präzisere und damit rechtssicherere Antworten erwarten.

Intuitiver Datenzugriff

Gen AI analysiert historische Finanzdaten, erkennt Trends und prognostiziert Marktbewegungen. Sie ermöglicht es Investmentteams, fundierte Entscheidungen zu treffen, Portfolios zu optimieren und Risiken zu managen. Durch die Automatisierung der Datenanalyse wird die strategische Planung beschleunigt. Chartanalysen können nun besser durchgeführt und in Kombination mit Zeitreihenmodellen belastbarere Prognosen erstellt werden.

Strategische Entscheidungsfindung

Fachabteilungen einer Bank wie Risikomanagement, Finanzen oder Vertriebscontrolling können Gen AI nutzen, um vorausschauende Erkenntnisse zu gewinnen, Abweichungen zu erklären und strategische Maßnahmen zu empfehlen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich Finanzprofis noch stärker auf hochwirksame Aktivitäten konzentrieren. Ein Beispiel ist die Erstellung intuitiv erfassbarer Visualisierungen von Trends und Zusammenhängen zur Vorbereitung strategischer Entscheidungen. Hier sind deutliche Fortschritte im Bereich Business Intelligence zu erwarten.

Regulatorische Compliance

Die Einhaltung der sich ständig ändernden Vorschriften ist für Finanzinstitute von entscheidender Bedeutung. Gen AI überwacht Änderungen, interpretiert komplexe Regeln und benachrichtigt Compliance-Beauftragte. Es stellt sicher, dass regulatorische Anforderungen eingehalten und Risiken und Strafen minimiert werden. Durch verbessertes Sprach- und Textverständnis werden Interpretationsspielräume reduziert. Intelligentes Prompt Engineering, die Anreicherung der Modelle mit domänenspezifischem Wissen, Parameter-efficient Fintuning (PEFT) und Knowledge Graphs sind weitere Methoden, um die Robustheit der generierten Inhalte zu verbessern.

Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Möglichkeiten von GPT-4o und das Potenzial von Gen AI für den Finanzsektor sehr vielversprechend sind.

Open AI ist mit GPT-4o sicherlich noch der Platzhirsch. Aber die anderen Modellanbieter wie Meta, Google, Anthropic, Mistral oder Aleph Alpha werden bald nachziehen, wenn es um multimodale Echtzeitverarbeitung und das verbesserte Verständnis von Text, Bild und Audio im Zusammenspiel geht.

Die Entwicklung schreitet rasant voran. Wir werden also bald noch mehr innovative Anwendungsfälle entdecken, die die Finanzindustrie verändern werden. Bleibt gespannt auf die nächste Welle KI-gesteuerter Fortschritte!

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