Goldman Sachs nutzt anthropische KI, um den Geschäftserfolg voranzutreiben

Goldman Sachs ist für die Bereitstellung vorgesehen Anthropics Claude KI-Modell In Handelsbuchhaltung Und Kunden-Onboarding — ein strategischer Schritt, der einen umfassenderen Wandel bei großen Finanzinstituten hin zu generative künstliche Intelligenz zur Steigerung der betrieblichen Effizienz. Laut einem Bericht von Amerikanischer BankerDie Initiative zielt auf Backoffice-Prozesse ab, die in der Vergangenheit von großen Teams abhängig waren, die Dokumentenprüfung, Abgleich und Compliance-Prüfungen durchführten.

Große Banken setzen bereits auf generative KI.

Eine Welle von KI-Einführung ist im Finanzsektor bereits im Gange:

• JPMorgan Chase — Stattet die Mitarbeiter mit einer umfangreichen Sprachmodell-Suite für Informationsabruf und Datenanalyse aus.
• Bank of America - Der Erica Die Assistentin bearbeitet interne Technologie- und Personalanfragen.
• Citi & Goldman Sachs — Beide nutzen KI, um die Programmier-Workflows der Entwickler zu unterstützen.

Die sich abzeichnende Herausforderung ist die Anwendung von generativer KI auf operative Aufgaben — insbesondere in Handelsbuchhaltung Und Know Your Customer (KYC) Compliance-Prozesse.

⚡ Automatisierung der Sonderfälle

Die meisten automatisierbaren Finanzprozesse sind regelbasiert: Datenerfassung, Validierung anhand interner und externer Datenbanken und Zusammenstellung der erforderlichen Dokumentation. Herkömmliche Software bewältigt solche Arbeitsabläufe seit Langem – stößt aber immer wieder an ihre Grenzen, wenn Transaktionen außerhalb vordefinierter Parameter liegen.

💬 Marco Argenti, Chief Information Officer, Goldman Sachs:
„Wenn ein regelbasiertes System die meisten Fälle löst, fällt ein kleiner Prozentsatz der Transaktionen außerhalb der definierten Parameter – was sich wie folgt auswirken kann: Tausende von Einzelteilen In unserem Umfang. Im Bereich KYC-Compliance beispielsweise können kleinere Abweichungen oder Dokumente, deren Gültigkeit bald abläuft, Sonderfälle schaffen, die echtes Urteilsvermögen erfordern.“

Argenti behauptet, neuronale Netze sind in einzigartiger Weise in der Lage, diese zu handhaben. MikroentscheidungenDabei wird kontextbezogenes Denken angewendet, wenn feste Regeln fehlen oder mehrdeutig sind. In diesem Modell kommt generative KI zum Einsatz. erweitert Bestehende regelbasierte Systeme werden beibehalten, anstatt sie zu ersetzen – dadurch wird die Anzahl der Ausnahmen, die ein manuelles Eingreifen erfordern, reduziert und die gesamte Lösungszeit verkürzt.

💻 Goldmans Programmiererfahrung: Die Grundlage für einen breiteren KI-Einsatz

Goldmans Vertrauen in den Ausbau von KI im operativen Geschäft basierte auf der vorherigen Verwendung von Claude-Modellen in SoftwareentwicklungDie Entwickler verwenden eine Version von Claude, die in diese integriert ist. Devin-Agent von Cognition Unterstützung bei der Programmierung – gemäß einer klaren Aufteilung der Verantwortlichkeiten:

• Menschliche Entwickler Spezifikationen und regulatorische Parameter definieren.
• Der KI-Agent Erzeugt Code und führt Tests und Validierungen durch.
• Menschliche Gutachter Alle Ergebnisse vor der Bereitstellung prüfen.

Das Ergebnis: messbar höhere Entwicklerproduktivität und eine schnellere Projektabwicklung – wobei die menschliche Aufsicht in jeder Phase erhalten bleibt.

📋 Einsatz von KI in der Handelsbuchhaltung und im Kunden-Onboarding

Für die Handelsbuchhaltung und das Kunden-Onboarding führten die Teams von Goldman Sachs und Anthropic gemeinsam mit Fachexperten detaillierte Analysen der bestehenden Arbeitsabläufe durch, um operative Engpässe zu identifizieren. Die mit Claude ausgestatteten Agenten sind nun in der Lage:

• ✓ Überprüfung und Extraktion von Informationen aus komplexen Dokumenten
• ✓ Feststellung, ob zusätzliche Unterlagen erforderlich sind
• ✓ Beurteilung von Unternehmenseigentumsstrukturen
• ✓ Auslösen weiterer Compliance-Prüfungen bei Feststellung von Anomalien

Durch die Automatisierung der Extraktion und der vorläufigen Bewertung können diese Agenten die Zeit, die Analysten für Vergleichsarbeiten aufwenden, deutlich reduzieren — insbesondere bei dokumentenintensiven Arbeitsabläufen, die zuvor bei jedem Schritt eine individuelle Beurteilung erforderten.

💬 Indranil Bandyopadhyay, leitender Analyst, Forrester:
„Die Abstimmung in der Handelsbuchhaltung erfordert den Vergleich fragmentierter Daten aus internen Büchern, Gegenparteibestätigungen und Kontoauszügen. Claudes Fähigkeit zur Verarbeitung große Kontextfenster Die Fähigkeit, differenzierte Anweisungen zu befolgen, macht es ideal für diese Arbeitsabläufe geeignet. Beim Kunden-Onboarding – dem Parsen von Pässen und Handelsregisterauszügen – erweist sich die Fähigkeit der KI, strukturierte Daten zu extrahieren und Inkonsistenzen zu erkennen, als äußerst vorteilhaft und reduziert den Gesamtarbeitsaufwand erheblich.

Bandyopadhyay betont, dass Buchhaltungs- und Compliance-Plattformen bleiben die maßgeblichen Aufzeichnungssysteme.Claude ist innerhalb des Workflow-Ebene Die Datenextraktion und der Vergleich werden übernommen, sodass sich die Analysten auf Ausnahmen konzentrieren können. In regulierten Bereichen wie dem Bankwesen liegt der operative Mehrwert genau in dieser Arbeitsteilung.

🔒 Prüfbarkeit, Aufsicht & Minderung von Halluzinationen

💬 Jonathan Pelosi, Leiter Finanzdienstleistungen, Anthropic:
„Claude ist darin geschult, Unsicherheiten aufzudecken und zu liefern QuellenangabeDadurch wird ein vollständiger Prüfpfad erstellt, wodurch die Auswirkungen von Halluzinationen in Compliance-sensiblen Arbeitsabläufen direkt reduziert werden.“

Bandyopadhyay unterstreicht die entscheidende Bedeutung von menschliche Aufsicht und frühzeitige Fehlererkennungund fordert Institutionen dazu auf, KI-Systeme zu entwickeln, in denen Anomalien erkannt und behoben werden, bevor sie sich weiter ausbreiten.

Argenti von Goldman stellt die Annahme in Frage, dass KI-Systeme von Natur aus anfälliger für Manipulationen seien als menschliche Entscheidungsträger – und merkt an, dass Social Engineering zielt auf die menschliche Psychologie ab, während KI kann subtile Anomalien in großem Umfang erkennen Das wäre für Einzelpersonen unsichtbar. Seine Argumentation impliziert das Potenzial für signifikante Steigerungen der operativen Kapazität ohne proportionales Personalwachstum, selbst unter Berücksichtigung der bekannten Herausforderungen eines großflächigen KI-Einsatzes.

🏢 Das Gesamtbild: Generative KI verändert Bankprozesse

Im Finanzdienstleistungssektor Generative KI entwickelt sich zu einem zentralen operativen Hebel — messbare Verbesserungen erzielen durch:

• ▶ Beschleunigung der Dokumentenverarbeitung in großem Umfang
• ▶ Reduzierung der Ausnahmebehandlungs- und Lösungszeit
• ▶ Steigerung des Durchsatzes in Compliance-Workflows mit hohem Durchsatz

Doch die Notwendigkeit, die menschliche Aufsicht aufrechtzuerhalten – um KI-Fehler zu erkennen und zu korrigieren – bedeutet Die bestehenden Aufzeichnungssysteme bleiben unverzichtbarDie Technologie ergänzt das von den regulatorischen Rahmenbedingungen im Bankwesen geforderte Modell der menschlichen Interaktion, anstatt es zu ersetzen.

Bild: „Träume…“ von noahwesley, lizenziert unter CC BY-NC-SA 2.0

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