KI für Preisgestaltung und Berechnungen: Was Unternehmen testen müssen
Große Sprachmodelle (LLMs) sagen Zahlen voraus, sie berechnen sie nicht. Unternehmen sollten deterministische Werkzeuge für alle Zahlen verwenden, auf die Kunden reagieren, wie z.B. Preise oder Steuern.
Unternehmen, die künstliche Intelligenz für kundenbezogene Finanzberechnungen einsetzen, müssen Vorsicht walten lassen. Die weit verbreitete Einführung von KI in kleinen und mittleren Unternehmen (77 % in den USA) birgt besondere Risiken, wenn die KI Zahlen vorgibt.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind von Natur aus prädiktiv. Sie generieren wahrscheinliche Ergebnisse basierend auf Daten, anstatt präzise mathematische Operationen durchzuführen. Zahlen, auf die sich Kunden für Entscheidungen verlassen – wie Preisangebote, Versandkostenschätzungen, Steuerbeträge oder Zahlungspläne – erfordern einen deterministischen Ansatz. Diese kritischen Zahlen sollten aus Werkzeugen stammen, die auf Genauigkeit ausgelegt sind, nicht aus den generativen Fähigkeiten eines LLM.
Das Fehlerrisiko ist beträchtlich. Eine KI kann eine plausibel klingende, aber falsche Berechnung liefern, was zu Misstrauen bei den Kunden führt. Ein bemerkenswerter Vorfall ereignete sich in einem BMW-Autohaus, wo ein KI-Chatbot einen falschen Rückkaufpreis für ein Fahrzeug angab, der tatsächlich der ausstehende Kreditbetrag des Kunden war. Solche Fehler können die Glaubwürdigkeit eines Unternehmens untergraben.
Experten raten dazu, dass jede Berechnung, die eine konsistente und überprüfbare Antwort erfordert, von einer deterministischen Engine durchgeführt werden sollte. Die Rolle der KI sollte sich auf die Interpretation der Anfrage und die Auswahl des geeigneten Werkzeugs für die Berechnung beschränken. Diese Trennung gewährleistet die Integrität der Finanzzahlen und schützt vor kostspieligen Fehlern.