Könnte AI Haben Sie die Krise der Silicon Valley Bank (SVB) verhindert? Vielleicht nicht vollständig, aber eine Analyse der Verbraucherstimmung hätte ihre Auswirkungen drastisch reduzieren können.

Das ist, was Konstellation Dies erfuhr das Unternehmen, als es Aurora, seine neue KI-gestützte Technologie, einsetzte, um öffentliche Diskussionen über SVB zu analysieren. 

Der SVB liefert zwei wichtige Lektionen

Daraus ergeben sich zwei wesentliche Lehren. Der Ansturm hätte zwar nicht ganz vermieden werden können, aber wenn die Silicon Valley Bank die Verbraucherstimmung und Gespräche mithilfe von Social-Listening-Technologie richtig beurteilt hätte, wäre viel Schaden vermieden worden.

Zweitens sollten Finanzinstitute soziale Überwachungsinstrumente nutzen, um sich besser vor künftigen Gefahren zu schützen.

SVB-Probleme bahnten sich schon früh an

Die Gründerin und CEO von Constellation, Diana Lee, und der Leiter der Datenwissenschaft, Yusuf Khan, sagten, Aurora habe ein Jahr nach Beginn der Diskussionen über Bedenken geredet. Spulen wir zurück zu den Wochen davor, als sich Anfang Februar, einen ganzen Monat vor dem Zusammenbruch, Ärger auf X- und Nischenblogs zusammenbraute. Der Großteil davon (82.8 %) entfiel auf X, was im März zu einem Anstieg der negativen Stimmung um 101,696 % führte.

In der letzten Woche kam es zu einem Anstieg der negativen Stimmung, mit 11,000 Äußerungen bei Wall Street Bets, 53,000 bei CNBC und 210,000 bei X, wobei 93 % negativ oder neutral waren. Ein Großteil der Meinung kam von den amerikanischen Küsten.

Einige überraschende Stimmen führten den Vorstoß an

Einige führende Stimmen wie Joe Biden, Donald Trump, Gavin Newsom, Peter Thiel und Elon Musk waren keine Überraschung. Andere, wie Oprah Winfrey und Tyra Banks, waren es. Musk zählte weiterhin zu den positivsten, während Martha Stewart zu den negativsten zählte. Während die Kommentare von Peter Thiel Aufmerksamkeit erregten, äußerten andere, wie Bill Mason, frühere Warnungen.

Wie Constellation die Macht der Masse nutzt

Lee gründete Constellation im Jahr 2016, um ein modulares System bereitzustellen, das regulierte Inhalte wie Webseiten und Social-Media-Beiträge für Automobilhändler (und später für Pharmaunternehmen) produzierte. Der Prozess umfasste die Untersuchung von Verbraucherbewertungen auf Reddit, Twitter, Pinterest und Snapchat.

Während Bewertungen Kaufentscheidungen beeinflussten, betrachteten die Leute sie einzeln und nicht in ihrer Gesamtheit. Eine frühe, starke Meinung könnte zu einer schlecht informierten Entscheidung führen. Diese Kurzsichtigkeit erstreckt sich auch auf Marken, die keine Rückschlüsse auf die Gesamtstimmung ziehen konnten.

Weiten Sie diese Bedenken auf Finanzinstitute aus. Was sagt die Menge und wie wichtig ist das?

Das sind interessante und manchmal fremdartige Gespräche in der C-Suite. Viele Führungskräfte stammen aus der älteren Generation und verfügen nicht einmal über eigene Social-Media-Seiten. Während Fintechs dem Finanzsektor zeigen, wie wichtig es ist, den Kunden dort zu treffen, wo er gerade ist, scheitern viele etablierte Größen völlig.

„Sie ignorieren, was die jüngere Generation und die Millennials fühlen oder denken, aber sie sind es, die die Kundenstimmung da draußen bestimmen“, sagte Lee. „Sie gehen nicht einmal auf Verabredungen, es sei denn, sie nutzen Social-Media-Kanäle, um sicherzustellen, dass sie diese Leute sicher treffen können. 

„Aber wenn man sich die regulierten Branchen anschaut, gibt es Branchen, die sie nicht einmal berücksichtigen, da dies die Profile sind, die ihre Produkte jetzt kaufen.“

Das Problem von LLMs und falschen Informationen

Khan sagte, dass Reddit und X die allgemeine Stimmung beeinflussen, was Auswirkungen auf die KI hat. ChatGPT und andere große Sprachmodelle aktualisieren ihre Daten auf fast allen öffentlich zugänglichen Wegen.

„Eine der größten Herausforderungen sind die darin enthaltenen falschen Informationen“, sagte Khan. Denken Sie darüber nach, wie viele Gespräche Menschen führen könnten, die am weitesten von der Wahrheit entfernt sind. Aber… kein Mensch wäre in der Lage, ein System so skalierbar zu gestalten, dass es alles als korrekte oder falsche Informationen klassifizieren kann.

„Deshalb müssen alle Arten von Informationen in diese Modelle einfließen.“

Das ist ein Preis, den wir für Geschwindigkeit zahlen. Es gibt leicht Beispiele dafür, dass ein LLM ein minderwertiges Produkt empfiehlt, weil er falsche Informationen aufgenommen hat.

Wie Constellation Falschinformationen bekämpft

Die Lösung von Constellation ist kontextuelles soziales Zuhören. Laut Khan verknüpft Constellation Informationen mit anderen Metriken, um kontextuelle Beziehungen zwischen bestimmten Stimmen oder Meinungen und Handlungen zu identifizieren. Unterschiedliche Stimmkategorien erhalten unterschiedliche Gewichtungen. Peter Thiel wird im Finanzwesen eine prominentere Stimme haben als ein Social-Media-Influencer, der nur wenige Kommentare hinterlässt.

„Auch wenn wir das differenzieren, wird es immer die Herausforderung geben, dass falsche Informationen fließen“, warnte Khan. „Das breite Social Listening stirbt, weil dort viele falsche Informationen im Umlauf sind. Und mit KI-generierten Inhalten wird es noch schlimmer werden, was zu Halluzinationen führt, bei denen ein KI-System etwas ausspuckt, das echt aussieht, es aber nicht ist.“

Ein offensichtlicher Gegenpol dazu besteht darin, die Richtigkeit dessen zu überprüfen, was uns gesagt wird. Wenn das nur jeder tun würde.

„In der Lage zu sein, die Videos, die Sprache und den Ton zu beeinflussen, diesen Grad an gefälschten Informationen … Wenn das verbreitet wird, stellen Sie sich die Menge an Inhalten vor, die jetzt herauskommen, die nicht (von) menschlichem Denken sind und die ein bisschen sein können weiter von der tatsächlichen Grundwahrheit entfernt“, sagte Khan. „Das wird es immer schwieriger machen, einige dieser Dinge zu messen und zu kontextualisieren.“

Die Bedeutung des kontextuellen sozialen Zuhörens

Wenn Sie als Führungskraft eines Finanzinstituts denken: „Was hat es mit kontextbezogenem Social Listening auf sich?“ Sollen wir darin investieren?“, Sie sind bereits hinter der Acht.

„Meine Sorge für die regulierten Branchen ist, dass man diesen Influencern nicht einmal Beachtung schenkt, wenn man so weit zurückliegt“, sagte Lee. „Wenn man es auf einer kontextuellen Ebene oder sogar auf lokaler Ebene betrachtet, wird man blind dafür sein, was letztendlich auf der KI-Seite passiert, weil es die Grundlage für alles ist, was soziale Medien sind, und dann werden sie aufgebaut.“ darüber hinaus.

„Wenn (Marken) nicht wissen, wie sie Risiken reduzieren können, werden soziale Medien einen großen Teil davon ausmachen, wie sie Risiken eingehen und die Dinge kontextbezogen betrachten, um zu sehen, wo sie in Bezug auf das Risiko einordnen Was die Leute sagen, sollte ein wichtiger Faktor dafür sein, ob die Leute auch in Zukunft weiterhin Bank-Runs durchführen werden.“

Seien Sie proaktiv bei der Umsetzung einer Strategie, denn wenn Sie gezwungen sind zu reagieren, könnten Sie im Wasser liegen. Informationen verbreiten sich blitzschnell viral. Wenn es bemerkt wird und der CEO beteiligt ist, liegt es oft außerhalb der Kontrolle des Unternehmens.

Wie kontextuelles soziales Zuhören vor SVB hätte helfen können

Und wenn Sie denken: „Wir beobachten unsere Social-Media-Erwähnungen, wir sind gut“, dann übersehen Sie den Punkt. Lee sagte, der Wert bestehe darin, zu erfahren, wie sich die allgemeine Stimmung in der Branche auf Ihr Unternehmen auswirkt.

Denken Sie an die Banken, die nach dem Zusammenbruch der SVB einspringen mussten. Lee sagte, ihnen sei nicht klar gewesen, dass sie die Ausbreitung durch den Kauf einiger Banken stoppen müssten. Regionalbanken waren bedroht.

„Zu diesem Zeitpunkt verursachte es viel Chaos, Chaos und Angst, da die Leute sich fragten, ob ihr Geld sicher sei“, sagte Lee. „Hier würden wir ins Spiel kommen und kontextbezogen sagen: Wenn alle diese Leute wüssten, was sie tun und wozu sie beitragen, wäre das nicht nur der Zusammenbruch von SVB. So empfinden wir die allgemeine Stimmung gegenüber der Bankenbranche und den Banken, mit denen wir Geschäfte machen.“

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• Quelle: https://www.fintechnexus.com/could-ai-have-stopped-the-svb-crash/