Wie die künstliche Intelligenz die Ausgabenverwaltung revolutioniert
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Co-founder und CMO, Yokoy
Jüngst wurden große Fortschritte gemacht, um künstliche Intelligenz (KI) in Produkten und Services nutzbar zu machen. Trotzdem zögern viele Firmen, sich auf die neue Technik einzulassen. Die Ausnahme macht das Schweizer Fintech-Unternehmen Yokoy. Es hat die Ausgabenverwaltung mit KI im Zentrum neu erfunden. Daniel Müller, bei Yokoy für den Bereich KI zuständig, gewährt uns Einblick in sein Entwicklungslabor.
Die künstliche Intelligenz ist flügge geworden. Sie hat den reinen Entwicklungsstand verlassen und die Geschäftswelt erobert. Auch die Forschung wird inzwischen zu einem bedeutenden Teil von privaten Unternehmen vorangebracht. Google, Microsoft, Facebook und andere internationale Software-Unternehmen tätigen Milliarden-Investitionen, um KI-Anwendungen zu entwickeln.
Doch es sind nicht nur die Großen, die sich für das Thema engagieren, auch junge Firmen sind ganz vorne mit dabei. Yokoy zum Beispiel: Das Zürcher Fintech-Unternehmen beschäftigt mehrere Datenwissenschaftler und Software-Ingenieure, um für die Automatisierung von Finanzprozessen leistungsfähige KI-Anwendungen von Grund auf zu entwickeln.
Internationale Ambitionen für KI-basiertes Ausgabenmanagement
Das Yokoy Artificial Intelligence Lab wird von Daniel Müller geleitet. Er beschäftigte sich bereits während seines Studiums an der ETH Zürich mit dem Thema KI, später konnte sich der promovierte Physiker auch beruflich darauf einlassen. Er arbeitete für verschiedene große Beratungsunternehmen, um dann schließlich bei Yokoy einzusteigen.
Wenn Müller über KI redet, ist es ihm ein Anliegen, die Science-Fiction-Visionen zu verscheuchen, die den Ausblick auf dieses Fachgebiet trüben. Dass die Vorstellungen, die sich viele Menschen von der KI machen, hauptsächlich von TV-Filmen geprägt ist, sei bedauerlich. „Eine künstliche Intelligenz, die der natürlichen ähnlich ist, können wir nicht und wollen wir nicht entwickeln“, sagt er.
Man beschäftige sich bei Yokoy mit Machine Learning, einem Teilbereich der KI. Es gehe darum, in großen Datenmengen Muster zu entdecken und auf dieser Grundlage Modelle zu konstruieren, die Zusammenhänge zwischen wichtigen Einflussgrössen nachbilden. „Diese Modelle sind nicht intelligent“, sagt Müller. Sie können zwar eine ganz spezifische Sache sehr gut und schnell bearbeiten, aber sie könnten keine Eigeninitiative entwickeln, es fehle ihnen jede Kreativität. Ihre Intelligenz sei wie etwas auswendig Gelerntes.
Was ist denn überhaupt KI? Wie lässt sich diese Technologie einem kleinen Kind erklären? „Ich würde eine Zeichnung machen“, sagt Müller, versucht dann aber doch, die Frage mit Worten zu beantworten. „Wir haben Daten. Viele Daten. Sie repräsentieren vergangene Erfahrungen. Wenn wir die Daten richtig interpretieren, wenn es uns gelingt, sie zu einem Modell zu verdichten, können wir uns richtig verhalten. Und das auch in Situationen, die es in der Vergangenheit noch nie gegeben hat.“
Vorsprung gegenüber der Konkurrenz rund um Spesenverwaltung
Im Yokoy AI Lab geht es unter anderem um das Problem der sogenannten Information Extraction. Es geht darum, aus Kassenzetteln, Quittungen oder Lieferantenrechnungen jene Informationen herauszulesen, die es braucht, um die damit verbundenen Geldtransaktionen digital nachzuvollziehen.
„Dieses Problem ist nicht gelöst“, sagt Müller. Es ist wie im Wilden Westen. Man muss sich zu helfen wissen. Es gibt verschiedene Ansätze, aber es gibt keine Lösung, die unter allen Umständen die geforderte Qualität liefert. Wir haben einen großen Freiraum bei der Suche nach neuen Ansätzen, wir müssen selber überlegen, wie wir Verbesserungen erzielen können.“
Was würde er tun, wenn er für den Ausbau des Yokoy AI Lab ein unbeschränktes Budget zur Verfügung hätte? Er würde mehr Ressourcen in die Grundlagenforschung stecken, sagt er. Er würde sich den Luxus leisten, im Bereich des Natural Language Processing, bei der Verarbeitung natürlicher Sprachen, eigene Software von Grund auf zu entwickeln. Zwar gibt es in diesem Bereich von Google Cloud-basierte Dienste, auf die seine Anwendungen zugreifen können.
Doch wer besser sein wolle als die Mitbewerber, müsse alles selber machen. Müller träumt davon, dass Yokoy für die wichtigsten Sprachen eigene Modelle entwickeln kann.
Knifflige Probleme lösen
Die Entwicklung von KI-Software sei ein interessanter Job, es herrsche in Sachen KI eine Aufbruchsstimmung, deshalb erreichten ihn Bewerbungen aus aller Welt. Schwierig allerdings sei es, Mitarbeitende mit solider Berufserfahrung zu finden.
Was macht eine gute KI-Programmiererin, einen guten Datenwissenschaftler aus? „Es ist die Fähigkeit, knifflige Probleme zu lösen“, sagt Müller. Wenn er sich mit den Bewerbungsdossiers von zukünftigen Kolleginnen oder Kollegen beschäftigt, achtet er nicht ausschließlich darauf, dass diese bestimmte Programmiersprachen oder Programmierwerkzeuge perfekt beherrschen.
Viel wichtiger ist ihm die Fähigkeit zum logischen und abstrakten Denken. Diese Fähigkeit erwerbe man sich im Verlauf eines naturwissenschaftlichen oder technischen Studiums.
Die Software, die im Yokoy AI Lab entwickelt wird, ist sehr leistungsfähig, und als Verantwortlicher wird Müller deshalb nicht darum herumkommen, sich auch mit Fragen der Ethik zu beschäftigen. Wie kann man sicherstellen, dass diese Software den Menschen nützt und keinen Schaden anrichtet? „Ethische Fragen rund um KI tauchen im Kontext des Ausgabenmanagements zum Glück kaum auf“, sagt Müller.
„Lieber rede ich in diesem Zusammenhang von Model Governance. Dabei geht es darum, sicherzustellen, dass unsere Software tut, was sie tun soll, dass die Daten, die wir verwenden, die wirkliche Welt gut abbilden, dass unsere Modelle den Daten entsprechen.“
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