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Indiens Notenbank: Kreditunwürdige Menschen sollen Dank KI doch Geld bekommen
Die indische Notenbank prüft den Einsatz von KI, um Kredite an mehr Menschen zu vergeben und den Zugang zu Bankdienstleistungen zu verbessern.
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.
Der Governor von Indiens Reserve Bank Sanjay Malhotra hat öffentlich angeregt, dass seine Bank KI einsetzen solle – unter anderem für die Beurteilung von Kreditanfragen, die ein Mensch ablehnen würde.
Grundsätzlich ist das Vorhaben, Kreditentscheidungen mithilfe von KI zu beschleunigen und auf eine andere Datengrundlage zu stellen, nicht neu. Dass sie gezielt helfen soll, Menschen zu einem Kredit zu verhelfen, die ein Mensch abgelehnt hätte, gab es bisher weniger häufig – ergibt für den Kontext des Schwellenlands Indien aber durchaus Sinn. In Indien haben vergleichsweise viele Menschen keinen Bankaccount, auch kleinere Betriebe nicht unbedingt. Teilweise fehlt hier dann auch eine entsprechende Buchhaltung. Menschliche Bankberater würden Kreditanfragen von solchen Unternehmen deswegen häufig ablehnen. KI könne jedoch anhand von ganz vielen anderen Daten wie dem Cashflow, Stromzahlungen oder dem digitalen Fußabdruck des Betriebs errechnen, ob er kreditwürdig sei – und so unter Umständen Geld an jene Menschen verleihen, die sonst keine Chance hätten, so Malhotra.
Zusätzlich sieht er noch zwei weitere mögliche Einsatzbereiche in seiner Bank: zur Effizienzsteigerung bei der Kundenbetreuung und zum Ausbau des Sprachangebots. Denn Indien hat vierzehn weitverbreitete Sprachen plus acht weitere, die als wichtig empfunden werden. Gleichzeitig können vergleichsweise viele Menschen nicht lesen und schreiben. Ein Sprachinterface der Bank in allen Sprachen des Landes, entwickelt mit KI, könnte weiteren Menschen Zugang zum Bankwesen geben, so Malhotra. Dass KI dabei helfen kann, Sprachen in der Kundenbetreuung zu verändern, zeigt etwa das Beispiel des Callcenter-Konzerns Teleperformance: Dieser setzt KI zur Akzentneutralisierung von Callcenter-Mitarbeitern in Echtzeit ein.
Die bekannten Risiken von einem KI-Einsatz im Bankwesen erkannte Sanjay Malhotra aber auch an: Eine mangelnde Nachvollziehbarkeit der Kreditentscheidung, mögliche Diskriminierungen, die die KI gegen bestimmte Gruppen übernehmen könnte, und eine Abhängigkeit von den Tech-Firmen. Daher betont er, dass immer ein Mensch die finale Entscheidung verantworten müsse; ein Vorgehen, das weithin so gefordert und etabliert ist, technisch und psychologisch aber schon häufig wegen einer womöglich begrenzten Umsetzbarkeit kritisiert wurde.
Der Vorstoß zeigt aber: In einem Schwellenland-Kontext könnte KI im Bankwesen nochmal ganz andere, weitere Vorteile haben als in Industrieländern.
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