„Wir brauchen noch mehr Datenkompetenz“: Wie Physiker Markus Drösser Künstliche Intelligenz bei der DZ BANK vorantreibt

Vor allem durch die US-Serie „The Big Bang Theory“ gelten Physiker als Eigenbrötler, die komplizierte wissenschaftliche Fragen lösen und in ihrer Freizeit Science-Fiction Romane lesen. Gleichzeitig zeigt der realistische Blick in die Wirtschaftswelt, dass MINT-Absolventen, zu denen auch Physiker gehören, immer relevantere Positionen in Unternehmen besetzen. Auch bei Banken sind Experten, die herausragende Fähigkeiten bei der Datenanalyse haben, sehr gefragt. Dazu gehört auch Markus Drösser, Gruppenleiter in der IT-Entwicklung bei der DZ BANK. Im Alter von 34 Jahren leitet er ein Team von 15 Kolleginnen und Kollegen. Darunter sind vier Data Scientists, die sich ausschließlich mit Machine Learning und Methoden der Künstlichen Intelligenz befassen.
 
Vom Startup in die Finanzwelt: Ein Sprung ins kalte Wasser   
Drösser, der sein Studium mit einer Vertiefung in Teilchenphysik an der RWTH Aachen abgeschlossen hat, arbeitete zunächst bei einem Start-up in der Telekommunikationsbranche. „An der Universität habe ich Daten mithilfe von selbst entwickelter Software und Algorithmen ausgewertet. Das war eine gute Basis für eine Position, bei der es um Abstraktionsfähigkeit und datengestützte Entscheidungsfindungen geht“, erklärt der Tech-Experte, der bereits während seines Studiums Apps programmierte.
 
Knapp drei Jahre später verschlug es den gebürtigen Rheinländer zur DZ BANK nach Düsseldorf, dort vorerst weiter als Data Scientist. „Mein Wechsel in die Finanzwelt war ein Sprung ins kalte Wasser, ich wollte meine Komfortzone verlassen,“ betont Markus Drösser, der sich bei der Bank nicht als Exot sieht: „Regelmäßig lerne ich Kollegen mit naturwissenschaftlich-technischem Hintergrund kennen. Mit Finanzkennzahlen passt das gut zusammen.“
 
Nach etwas über einem Jahr erfolgte bereits der Sprung zum Gruppenleiter – zunächst für Data Analytics und Business Intelligence. „Ich durfte früh viele neue und lehrreiche Erfahrungen sammeln. Zudem war die Bank von Beginn an bereit, in meine Weiterentwicklung zu investieren. Mit Blick auf die begrenzte Halbwertszeit von IT-Wissen macht das auch Sinn,“ sagt der 34-jährige, der betont: „Dafür bin ich sehr dankbar.“
 
Tech-Experten ergänzen das Kompetenzprofil von Geldhäusern
Auch wenn Tech-Nerds mit ihren Dienstleistungen und Produkten mittlerweile die Welt erobert haben, sieht Markus Drösser für die Arbeit der Datenprofis in Banken doch Grenzen: „Das Bankgeschäft braucht auch fachliche Expertise, die den Kunden in den Mittelpunkt stellt. Künstliche Intelligenz kann persönliches Vertrauen nicht ersetzen. Auch Nachhaltigkeitsaspekte oder die Regulatorik werden immer herausfordernder und fordern sowohl Fach- als auch IT-Seite“, erklärt der Naturwissenschaftler.
 
Aus seiner Sicht sei es entscheidend, dass Banken Finanzexpertise und Technologie gewinnbringend kombinieren. „Die Grenze zwischen klassischer Fach- und IT-Rolle verschwimmt zunehmend. Dazu tragen Self-Service Lösungen zukünftig auch im KI-Umfeld bei. Wir müssen datenbasierte Technologien wie Künstliche Intelligenz gewinnbringend einsetzen und unsere Mitarbeiter dazu befähigen, daraus entstehende Anwendungen zu nutzen,“ sagt Drösser: „Dafür brauchen wir mehr Datenkompetenz in der Breite.“
 
ChatGPT ist ein wichtiger Meilenstein
ChatGPT sei deshalb ein wichtiger Meilenstein. Künstliche Intelligenz werde so für jeden erfahrbar und einfach nutzbar. „Unser Team prüft den Einsatz des Modells in der Bank fortlaufend. Das Tool hebt die Effizienz bei eintönigen Arbeiten und liefert neue Impulse für weitere KI-Anwendungen. Organisationen, die Künstliche Intelligenz nicht einsetzen, haben in absehbarer Zeit einen Wettbewerbsnachteil“, so Drösser.  
 
Markus Drösser und seine Kollegen sind deshalb täglich mit den DZ BANK Fachabteilungen im Austausch, um potenzielle Anwendungsfälle mit KI-Bezug unter die Lupe zu nehmen. „Gemeinsam mit unseren internen Kunden ordnen wir die Anwendungsfälle nach Daten-Disziplin – vom klassischen Business Intelligence-Bedarf einer Visualisierung bis hin zu einem von Machine Learning gestützten Vorhersagealgorithmus,“ sagt der IT-Experte. Je nach Komplexität bietet sich eine konkrete Erprobung anschließend im DZ BANK Data Lab an, bevor eine Umsetzung erfolgen kann.
 
Die Bank nutzt Künstliche Intelligenz zum Beispiel im Vertrieb oder bei der Vorklassifizierung von Textdokumenten. Auch wenn viele Fragen noch offen seien, etwa mit Blick auf die Regulierung, steht für Markus Drösser fest: „Die Technologie schafft neue Möglichkeiten für Wirtschaft und Gesellschaft – menschliche Kompetenz wird dabei aber nicht ersetzt, sondern ergänzt.“