Warum die Bereitstellung von LLMs im Bankwesen zehnmal...

Menschliche Bedürfnisse + Bewährte Technologie

Jeder außerhalb der Bankenbranche geht davon aus, dass große Banken sich schlichtweg weigern, LLMs aus reiner Sturheit einzuführen. Die Wahrheit ist viel komplizierter. Die Bereitstellung eines LLM in einem stark regulierten Finanzinstitut ist extrem schwierig.

Warum? Denn in der Finanzwelt ist eine KI-Halluzination kein amüsanter Fehler – sie ist ein Verstoß gegen Rechtsvorschriften und kann Millionen kosten.

Um als GenAI-PM im Bankwesen erfolgreich zu sein, müssen Sie die Kunst beherrschen, menschliche Bedürfnisse mit bestehender, rechtlich vertretbarer Technologie zu kombinieren. Sie können sich nicht darauf verlassen, dass das LLM in 100 % der Fälle perfekt ist. Stattdessen bauen Sie Sicherheitsvorkehrungen (Guardrails):

• RAG, um das Modell an genehmigten internen Dokumenten zu verankern.
• Datenmaskierungs-Pipelines, um sicherzustellen, dass sensible Daten niemals das Modell erreichen.
• Audit-Trails, die genau aufzeichnen, welches Modell an welchem Tag welche spezifische Antwort produziert hat.

In diesem Umfeld macht „Prompt Engineering“ nur 5 % der Arbeit aus. Die restlichen 95 % bestehen darin, eine Infrastruktur des Vertrauens rund um die KI aufzubauen.

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