GAIA-X soll einen Finanzableger bekommen Eine standardisierte Cloud für Finanzdaten

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Für GAIA-X werden derzeit viele Facetten angedacht. Verschiedene Plattformen sollen verschiedene Interessen befriedigen – so schickt sich bereits seit 2018 das Projekt „Financial Big Data Cluster“ (FBDC) an, eine Plattform für die Finanzdaten von europäischen Unternehmen, Behörden und Banken zu bauen.

Die FBDC-Plattform soll bewehrt sein mit KI-Anwendungen, etwa zur Geldwäschebekämpfung oder der Aufdeckung von Marktmanipulationen. Insgesamt diene sie „dem organisationsübergreifenden Austausch von Daten unter Wahrung der individuellen Datensouveränität“ und fördere so datengetriebene Geschäftsmodelle in der Finanzindustrie. „Im Rahmen dieses ambitionierten Projekts ist es wichtig, frühzeitig praktische Erfahrungen mit der Zusammenführung von sensitiven Daten zu sammeln. Auf dieser Basis entwickelt die Deutsche Börse gemeinsam mit Regulatoren Modelle, die im Bereich der Geldwäschebekämpfung und Marktintegrität einen erheblichen Mehrwert schaffen könnten“, so Konrad Sippel, Head of Big Data & Automation bei der Deutsche Börse AG.

„Wir setzen dabei auf modernste Methoden, wie Federated Learning, und adressieren gleichzeitig die Fragestellung zur Handhabung dieser sensitiven Daten. Langfristig ist das Ziel, diese Analysen mit den Daten aller Marktteilnehmer in den Finanzmärkten zu erweitern und sicher und zuverlässig über das Financial Big Data Cluster zu berechnen.“

Machbarkeitsstudie wurde angefertigt

Das Wirtschaftsministerium hat bereits von der Deloitte GmbH eine Machbarkeitsstudie zur weiteren Umsetzung des Clusters anfertigen lassen. Ergebnis: Nun ja. „Die Integration heterogener Daten ist komplex, da es sich meist um proprietäre Daten handelt, welche unterschiedlichen Restriktionen unterliegen“, so Prof. Dr. Martin Hellmich, Partner Deloitte.

„Die Machbarkeitsstudie zeigt, wie unter den Rahmenbedingungen des EU-Weges Big Data zusammengeführt und KI-Applikationen darauf sinnvoll angewendet werden können. Derartige Lösungsansätze müssen eine Vielzahl von Restriktionen unterschiedlichster Akteure, wie etwa Banken, Aufsichtsbehörden, KI-Start-ups und anderen berücksichtigen. Ein wesentlicher Teil der Arbeit bei der Erstellung der Machbarkeitsstudie war somit die Erhebung der relevanten Informationen dieser Akteure und die Klärung von unbekannten Abhängigkeiten.“

safeFBDC für KI zuständig

Ein vom Bund mit zehn Millionen Euro gefördertes Forschungs- und Entwicklungs-Projekt „safeFBDC“ soll die geplanten KI-basierte Methoden anhand von fünf verschiedenen Anwendungsfällen ausarbeiten. Diese sollen auch den Bedarf sowie die technologischen und wirtschaftlichen Vorteile von GAIA-X verdeutlichen.

Die fünf Use Cases von safeFBDC:

Analyse von Klimarisiken im Risikomanagement von Finanzinstitutionen: Es geht um die Entwicklung von KI-Methoden, die die sogenannten ESG-Daten („Environmental Social Corporate Governance“) von Unternehmen auswerten. ESG-Daten bilden die ökologische und soziale Nachhaltigkeit von Investitionsentscheidungen ab. Dieser Use Case wird von der Frankfurt School of Finance geleitet.

Bekämpfung von Geldwäsche: Die Weiterentwicklung sogenannter Anti-Money-Laundering (AML)-Softwareanwendungen ist der Fokus dieses Use Cases. Mithilfe von KI-Anwendungen sollen Transaktionen besser überwacht werden, um Geldwäsche schneller aufzudecken – diesen Use Case leitet die Deutsche Börse.

Erkennen und Verhindern von Marktmanipulation: Mithilfe von KI-Anwendungen sollen verdächtige Aktivitäten auf dem Wertpapiermarkt früher erkannt werden, um Preis- und Wettbewerbsverzerrung zu verhindern und deren Auswirkungen einzudämmen. Auch bei diesem Use Case ist die Deutsche Börse der Antreiber.

Datengestützte Einschätzung der Folgen geldpolitischer Entscheidungen: Ziel ist es hier, die Informationsbasis zur Geldpolitik im Euro-Währungsraum auszubauen. Der Use Case wird von der Frankfurt School of Finance geleitet und soll besonders die Folgen geldpolitischer Entscheidungen der EZB besser prognostizierbar machen.

Stable Supply Chain Finance: Erforschung und prototypische Validierung von Finanzierungsmodellen für den Betrieb von Pay-per-Use Geschäftsmodellen unter Leitung des Fraunhofer IML.

„Das safeFBDC ist ein zentraler Baustein beim Aufbau der Finanzdatenplattform FBDC. Gleichzeitig trägt das safeFBDC dazu bei, das KI-Innovationsökosystem zu stärken, Synergien zu kreieren und die Voraussetzungen für eine europäische, einheitliche und sichere Zukunft unserer Daten zu schaffen“, so Dr. Sebastian Schäfer, TechQuartier - FinTech Community Frankfurt GmbH.

Zahlreiche Projektpartner

Das Projekt ist ein Forschungsvorhaben des Frankfurter Innovationszentrums TechQuartier, der Deloitte Consulting GmbH, der Frankfurt School of Finance and Management, Hawk AI GmbH, Spotixx Solutions GmbH, Refinitiv Deutschland GmbH, Helaba Landesbank Hessen-Thüringen, SAP SE, Main Incubator GmbH, der Technischen Universität (TU) Darmstadt und des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik (IML).

„Im Rahmen des dreijährigen Projekts übernehmen wir auch das Scouting, bei dem wir Start-ups und Partner identifizieren, die sich gegenseitig ergänzen – etwa beim Federated Machine Learning. Wir freuen uns, dass schon jetzt mit Spotixx und Hawk AI zwei von unseren insgesamt 368 Start-ups eingebunden sind und hoffen, dass weitere folgen werden“, so Schäfer.

Entstehung und weitere Schritte

Die initiale Idee sei aufbauend auf den Plänen, die KI-Kompetenzen und Daten in Hessen sowie am Finanzplatz Frankfurt am Main zu bündeln, 2018 entstanden, berichtet Paula Landes, Marketing Manager FBDC, gegenüber CloudComputing-Insider. „Hierzu wurde ein erstes Konzept entwickelt. Darauf basierend wurde 2019 vom Wirtschaftsministerium Hessen eine Machbarkeitsstudie ausgeschrieben, diese wurde auf der Pressekonferenz im Februar vorgestellt. Anfang 2020 erfolgte bereits die gemeinsame Bewerbung des Konsortiums auf den GAIA-X Förderantrag, Zuschlag dann Ende 2020.“

Seit Januar 2021 findet die im Förderantrag beschriebene Arbeit statt. An weiteren Schritten steht laut Landes nun an: Umsetzung der Projekttätigkeit, Entwicklung der Demonstratoren und Bewerbung für Folgeförderung für den Infrastrukturaufbau. Das Projekt läuft bis Ende 2023.

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