Innovative Forschung im Fokus: Ergebnisse des KI-Projekts safeFBDC im TechQuartier vorgestellt
Nach drei Jahren intensiver Forschung präsentierte das KI-Forschungsprojekt safeFBDC im TechQuartier in Frankfurt seine zentralen Ergebnisse im Rahmen des „safeFBDC Finale“. Unter der Anwesenheit der Fachöffentlichkeit stellten die Use Cases kurzweilige Präsentationen vor, welche die erfolgreiche Umsetzung der Forschungsfragen zu ESG, Geldwäschebekämpfung und Supply Chain Finance, sowie die daraus abgeleiteten Verstetigungsstrategien verdeutlichten.
Die Vision von safeFBDC: KI-Forschung für die Finanzbranche
Hintergrund: Im November 2019 lud das TechQuartier zu einem Round Table, bei dem erstmalig Banken, Institutionen, Technologieanbieter sowie das Land Hessen gemeinsam erste Überlegungen für einen KI-gestützten Datentransfer unter Wahrung der Datensouveränität entwickelten. Es folgte ein Whitepaper und schließlich startete 2021 das Forschungsprojekt im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs der Bundesregierung mit der Vision, ein föderiertes Ökosystem, das Stakeholdern aus Wirtschaft, Wissenschaft und Aufsicht eine sichere, die Datensouveränität wahrende Infrastruktur für den Austausch und die KI-gestützte Analyse von Finanzdaten bietet, zu verproben. Gefördert vom BMWK und von einem starken Konsortium aus zehn Partnern aus Wirtschaft, Forschung und Start-ups, mit Unterstützung der strategischen Partner Bundesbank, Land Hessen und Green and Sustainable Finance Cluster sowie einer Community aus assoziierten Partnern, getragen. safeFBDC ist der Use Case von Gaia-X in der Finanzdomäne sowie Teil der offiziellen AMLA-Bewerbung für Frankfurt.
Forschungserkenntnisse kompakt
Nach einer Begrüßung durch Christoph Pflock vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) und Jan Fischer von Gaia-X präsentierten die Use Cases ihre Ergebnisse und Verstetigungsansätze.
Der übergeordnete technologische Use Case wurde von SAP Fioneer geleitet. Im Rahmen der Forschung wurde die Machbarkeit eines sicheren Daten- und Algorithmenaustauschs zwischen Finanzakteuren erfolgreich erprobt. Die Überzeugung besteht darin, dass zukünftiges Wachstum in der Finanzdienstleistungsbranche maßgeblich von der radikalen Zusammenarbeit innerhalb und außerhalb der Industrie abhängt. Die gewonnenen Erkenntnisse dieses Projekts werden gezielt in Produkte integriert, insbesondere in den Bereichen ‘Anti Financial Crime’, ESG-Lösungen und Embedded Finance.
Das Team der Frankfurt School um Prof. Ulf Moslener im Forschungsbereich Sustainable Finance hat durch die Entwicklung innovativer Werkzeuge im Bereich des maschinellen Lernens (ML) einen signifikanten Beitrag zur Verbesserung der Qualität und Verfügbarkeit von Umwelt-, Sozial- und Governance (ESG)-Daten geleistet. Eine Gruppe dieser Werkzeuge zielt auf die Aufbereitung und Generierung von ESG-Rohdaten ab. Sie ermöglichen es beispielsweise, unstrukturierte Daten in strukturierte Formate zu überführen und ESG-Daten, die normalerweise nicht verfügbar sind, mit hoher Präzision zu schätzen. Dies trägt entscheidend zur Schaffung einer soliden Grundlage für quantitative Analysen und ein effizienteres Reporting bei. Eine weitere Gruppe von Werkzeugen nutzt ML-basierte kontrafaktische Analysen und ML-gestützte Prognosen, um neue Einsichten in den Einfluss von ESG-Faktoren auf die finanzielle Leistung von Unternehmen zu gewinnen. Diese Erkenntnisse fördern eine verbesserte Integration von Nachhaltigkeitsaspekten in finanzielle Entscheidungsprozesse und leisten somit einen wichtigen Beitrag zur Transformation hin zu einer nachhaltigen Wirtschaft.
Das Team der Frankfurt School um Prof. Dr. Sascha Steffen im Forschungsbereich der geldpolitischen Entscheidungen hat neue Datenquellen und die Anwendung von KI-Methoden im Kontext von politischen Entscheidungen analysiert. So wurde etwa ein Twitter/X-basierter Index entwickelt, der in Echtzeit Inflationserwartungen misst, die einen wichtigen Baustein für geldpolitische Entscheidungen darstellen. In einem anderen Projekt wurde eine Messgröße für Banken entwickelt, um deren Klimarisiken aus Kreditportfolios zu bewerten, und mithilfe von textbasierten Daten aus Firmenreporten verifiziert.
Im Arbeitspaket Stable Supply Chain Finance hat das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML eine Lösung entwickelt, mit der Daten und Technologien der Industrie 4.0 genutzt werden können, um die finanzielle Resilienz und Effizienz von Lieferketten zu steigern. Entlang eines exemplarischen Pay-per-Use/Asset-as-a-Service-Anwendungsfalls haben die Forschenden Blockchain-basierte Anwendungen zur autonomisierten, aus einer IoT-Anwendung initiierten Rechnungserstellung sowie zur Tokenisierung der entstehenden Forderungen aus Lieferungen und Leistungen konzipiert. Auf diesem Wege haben sie wichtige Grundlagen für hocheffiziente Rechnungsprozesse, programmierbare Zahlungen und „Industrial Embedded Finance“ geschaffen. Zudem ermöglichen die entwickelten Lösungen den Aufbau einer Datenbasis für KI-unterstützte Finanzanalysen und Risikomanagementanwendungen.
safeAML – großer Schritt für Geldwäschebekämpfung
Neben den Aktivitäten im Forschungsprojekt safeFBDC lief ab 2022 auch das ergänzende Forschungsvorhaben EuroDaT zur Etablierung eines Datentreuhänders. Vorgestellt wurde dies auch im Rahmen des safeFBDC-Finales von Dr. Stephan Bredt vom Hessischen Wirtschaftsministerium. Konkret stellte anschließend Dirk Thomas von der Commerzbank das safeAML-Projekt vor. Hier wird der Geldwäsche-Use Case aus dem safeFBDC auf der Struktur des Datentreuhänders EuroDaT verstetigt und aktiv genutzt: Mit dem Ziel der Verbesserung des digitalen Informationsaustausches zwischen Banken im Kontext der Geldwäscheprävention wird die Pilotsoftware safeAML live gehen. Start-ups, Banken und etablierte Beratungshäuser aus den Schwesterprojekten safeFBDC und EuroDaT haben sich in einer bislang einzigartigen Konstellation zusammengefunden, um Banken aus dem Dilemma der silohaften Betrachtung von Transaktionsdaten herauszuführen und die Erkennung von bankübergreifenden, komplexen Geldwäschemustern nachhaltig und datenschutzkonform zu etablieren.
„In einem ersten Schritt ermöglicht safeAML 2024 die Digitalisierung von Auskunftsersuchen zwischen den teilnehmenden Pilotbanken. Beim safeFBDC Finale konnten wir in einer Live-Demonstration die Software und die Cloud-Infrastruktur vorführen. Mit safeAML und dem Datentreuhänder EuroDaT wollen wir zeigen, dass wir neben der Bewerbung für die Europäische Geldwäschebehörde AMLA auch die erforderlichen technischen Fähigkeiten für die Geldwäschebekämpfung am Finanzplatz Frankfurt haben.“
Nach den fachlichen Vorträgen hatten die Gäste noch Zeit sich intensiv an den Marktständen der Use Cases zu informieren und weiterführende Fragen zu klären. Die Arbeit aus dem safeFBDC-Forschungsprojekt wird langfristig über den Datentreuhänder EuroDaT verstetigt, der ebenfalls im Rahmen eines durch das BMWK geförderten Forschungsprojekts entstand.
„Innovation und Kooperation haben die letzten drei Jahre safeFBDC-Projekt im TechQuartier geprägt. Der Weg von Anfang bis heute erfüllt mich mit Stolz und Freude. Die wegweisende Forschung hat nicht nur die Finanzbranche bereichert, sondern auch die wertvolle Verbindung zwischen etablierten Größen und aufstrebenden Start-ups gestärkt. Wir blicken voller Vorfreude darauf, die Früchte dieser Partnerschaft weiterhin in die Welt zu tragen und den Finanzplatz auch in Zukunft aktiv und innovativ weiter auszubauen."
