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15. Jul 2024

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Wirtschaft

Stabiler, effizienter, kostengünstiger - mit Andreas Hamprecht

Journalist: Armin Fuhrer

Im Gespräch mit Andreas Hamprecht, der als CIO/CDO alle Digitalisierungsaktivitäten im Nahverkehr der Deutschen Bahn verantwortet.

E4S-ZQP-EBS-5_1667211967058_online.jpg Andreas Hamprecht, DIO/DCO der DB Regio AG

Herr Hamprecht, die Steuerung des Regionalverkehrs ist ein komplexes System. Kann dafür auch KI eingesetzt werden?

Für eine Anwendung von KI sind im Grunde zwei Voraussetzungen erforderlich: Die technologischen Möglichkeiten, um ein Problem zu lösen einerseits sowie die dafür notwendigen Daten andererseits. Im Regionalverkehr auf der Schiene ist beides vorhanden, denn es ist richtig, dass seine Steuerung eine sehr komplexe Aufgabe ist – und Daten fallen täglich in sehr großer Menge an. Der Einsatz von KI kann den Ablauf robuster, stabiler, effizienter, kostengünstiger und für die Reisenden angenehmer machen.

Inwieweit ist KI denn schon einsatzbereit?

Tatsächlich haben wir in den vergangenen Jahren an der KI-Readyness des Regionalverkehrs der Bahn gearbeitet und viel darin investiert. Und wir sind inzwischen auch sehr weit mit dem Aufbau der technologischen Grundlagen gekommen. Wir haben die wesentlichen IT-Systeme an eine Plattform angeschlossen und darauf bauen das Berichtswesen, die Analytik und die Präsentationslogistik auf.

Können Sie Beispiele nennen?

Ein wichtiger Bereich ist die Zustandserfassung der Züge. Früher musste ein Zug zur Überprüfung seines Zustands ins Werk gefahren werden. Inzwischen fährt er einfach während des Betriebs durch eine Kamerabrücke. Die Kameras erstellen dann Bildmaterial, mit dem der Zustand überprüft werden kann. Das ist eine Art bildgestützte Anomalie-Erkennung. Diese Methode spart Ausfallzeiten und damit auch Kosten. Eine andere Einsatzmöglichkeit ist die Vorhersage der wahrscheinlichen Zugauslastung. Durch Sensorik und Bildauswertung können wir schätzen, wie viele Reisende einen bestimmten Zug oder Waggon nutzen werden. Da es im Regionalverkehr keine Sitzplatzreservierungen gibt, ist diese Schätzung schwierig. Die Fahrgäste können auf dem Bahn-Navigator erkennen, welcher Waggon stark ausgelastet ist und wo noch freie Kapazitäten sind. Das macht das Reisen bequemer. Solche technologischen Möglichkeiten durch KI werden immer wichtiger, da gerade der Regional- und Nahverkehr auf der Schiene stark zunehmen wird.

2. Apr 2026

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Business

Kein Roboter zum Gelddrucken, aber ein starker Wächter: KI bei Banken

Künstliche Intelligenz kann im Bankwesen schon ziemlich viel – aber eigenständig Geld drucken oder wundersam vermehren, das kann sie (noch) nicht. Banken setzen KI heute flächendeckend in mehreren Bereichen ein, allen voran in der Betrugsprävention, wo Fraud Detection mittlerweile Branchenstandard ist. KI-gestützte Systeme analysieren Transaktionen von Kundinnen und Kunden in Echtzeit, erkennen und stoppen auffällige Transaktionen und Zahlungsanweisungen in der Regel sofort, und reagieren innerhalb von Sekunden auf neue Angriffsszenarien. Gerade, weil sich Betrugsmaschen ständig weiterentwickeln, ist die Adaptionsgeschwindigkeit in diesem Bereich besonders hoch. Solche Systeme werden in Zukunft weiter optimiert werden, wodurch Banken Routineaufgaben mehr und mehr automatisieren können. Das eröffnet neue Möglichkeiten für personalisierte Kundenberatung, schnellere Analysen – etwa bei Kreditentscheidungen – und insgesamt bessere Kundenerlebnisse. Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen. Ziel ist es, Informationen effizienter zu nutzen und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Im Vergleich zur Betrugsprävention befindet sich dieser Bereich jedoch noch in einer stärkeren Wachstumsphase, auch wenn die Entwicklung hier aktuell sehr dynamisch verläuft. >Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Es gibt unzählige Anbieter von bankenspezifischer KI. Viele davon decken nur bestimmte Anwendungsfelder ab, weshalb Banken häufig mehrere KI-Systeme parallel einsetzen. Auch, wenn Banken langjährige Erfahrung im Umgang mit sensiblen Daten haben, kann die Auswahl passender KI-Tools herausfordernd sein, denn die Lösungen müssen regelkonform sein, Change Compliance- und Datenschutzrichtlinien beachten, außerdem sollten die Daten innerhalb Europas bleiben und nicht unkontrolliert in andere Rechtsräume fließen. Erhöht KI im Bankwesen nun die Sicherheit – oder eher das Risiko für Betrug und Verlust? Grundsätzlich beides. Denn einerseits verbessert KI die Fähigkeit, Betrug frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, andererseits entstehen neue Gefahren, insbesondere durch autonome KI-Agenten. Je mehr Entscheidungsfreiheit diese Systeme erhalten, desto größer ist das Risiko, dass sie Sicherheitsvorgaben umgehen oder manipuliert werden. Deshalb gewinnt das Prinzip „Human in the Loop“ beziehungsweise „Human in the Lead“ an Bedeutung: Der Mensch muss weiterhin die Kontrolle über kritische Prozesse behalten und klare Grenzen setzen. Auch im Finanzmarkt insgesamt sind automatisierte Prozesse kein neues Phänomen. Mechanismen wie algorithmischer Handel oder Stop-Loss-Orders können bereits heute Kettenreaktionen auslösen. KI könnte solche Effekte künftig verstärken, stellt aber nicht die ursprüngliche Ursache dar. Wohin wird sich KI im Bankwesen entwickeln? Eigenständig Geld drucken wird sie hoffentlich niemals – doch sie wird als umfassendes System im Hintergrund immer besser in den Bankenalltag integriert werden. Der Mensch wird im Bankwesen jedoch in zentralen Bereichen immer die Oberhand behalten, besonders bei der letzten Kontrolle und beim direkten Kundenkontakt – denn hier können aufmerksame Bankangestellte besser als jede KI als Sicherheitsschranke wirken, die ihre betagten Kundinnen davor schützen, auffällige Transaktionen hoher Summen vorzunehmen. >Banken nutzen KI auch immer öfter, um internes Wissen für ihre Mitarbeitenden zu strukturieren, aufzubereiten und schneller zugänglich zu machen.