Arbeiten im Data-Science-Lab-Team
In unserer digitalen Ära hängen wir stark von Daten ab und KI prägt bereits heute unser Leben. Von personalisierten Empfehlungen über intelligente Spracherkennung bis hin zu autonomem Autofahren – KI optimiert Prozesse und beeinflusst massgeblich, wie wir Informationen verarbeiten und mit Technologien interagieren. Seit 2020 arbeitet Sonja Huclova, Data Scientist und Leiterin der KI-Fachstelle, bei der Zürcher Kantonalbank. Weshalb sie das gerne tut, erzählt sie im Interview.
Hallo Sonja. Daten sind bekanntlich auch das «Gold der digitalen Zeit» – sind Daten tatsächlich das Wertvollste, was wir besitzen?
Aus Sicht der Zürcher Kantonalbank zählen Daten zweifellos zu den wertvollsten Ressourcen, die wir besitzen – neben unseren Mitarbeitenden, exzellentem Service und unserem positiven Unternehmensimage «der nahen Bank». Die effektive Nutzung von Daten ist jedoch entscheidend und die Bank unternimmt bereits Schritte zur verbesserten Datennutzung. Daten sind der Input für KI-Systeme, sowohl fürs Training als dann auch im effektiven Einsatz. Kurz gesagt: ohne Daten, keine KI. Und wie heisst es so schön: Kleine Schritte können den Weg zu bedeutendem Fortschritt ebnen.
Was hat dich damals an der Stelle bei der Zürcher Kantonalbank angesprochen?
Die spannende Möglichkeit, für und mit der KI-Technologie Nutzen zu stiften sowie die Technologie allgemein mitzugestalten. Zudem schätze ich die Unternehmenswerte der ZKB. Was mich auch bestärkt hat, war die Tatsache, dass wir eine eigene IT haben – #ITmadeinChreis5.
Was machst du als Data Scientist und Leiterin der KI-Fachstelle bei der Zürcher Kantonalbank?
Mein Fokus liegt darauf, Unternehmensprozesse zu verstehen, um Optimierungsmöglichkeiten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zu prüfen sowie an den Leitplanken (z.B. KI-Governance) mitzuarbeiten. Ich tausche mich intensiv mit verschiedenen Fachbereichen aus, beurteile Problemstellungen und analysiere die Eignung von Drittanbieter-Produkten. Zudem programmiere ich in einem agilen Team, bin Teil des virtuellen Solution-Architektur-Teams und trage zur Entwicklung von Analytics bei, um später datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen zu ermöglichen. Es ist insgesamt eine spannende Kombination aus Service, Repräsentation, konzeptionellen Elementen, sowie Hands-on-Arbeit, um die Urteilsfähigkeit zu wahren und zu verbessern.
Wo wird KI in der Bank eingesetzt?
In Anwendungen wie zum Beispiel der Betrugserkennung auf elektronischen Zahlungskanälen, der Authentifizierung im Kundenservice (Voice-Biometrie), im Digital Client Onboarding, bei der Dokumentenklassifizierung sowie im Asset Management. Darüber hinaus enthalten auch Sicherheitssysteme eingebaute KI-Funktionalitäten.
Inwiefern spielen Cloud-Technologien eine Rolle?
Sie ermöglichen uns den Zugang zu skalierbaren Rechenressourcen, was besonders wichtig ist, wenn grosse Datenmengen verarbeitet werden müssen. Cloudplattformen bieten auch eine Vielzahl von Diensten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Gemäss unserer IT-Strategie wird der Übergang in die Cloud von der Errichtung einer neuen Datenplattform begleitet. Das Ziel besteht darin, die auf dieser Plattform gespeicherten Daten direkt in der Cloud zu analysieren und KI-Modelle anzuwenden. Mit dieser Migration eröffnen sich neue Möglichkeiten, insbesondere durch die Integration von Cloud-Services, die unsere datengetriebenen Prozesse und Analysen weiter optimieren können.
Ist der Übergang in die Cloud bei einer Bank nicht nochmals schwieriger – Stichwort: Datenschutz und Bankkundengeheimnis?
Der Übergang zur Cloud in einer Bankumgebung kann je nach Bereich variieren. Öffentlich verfügbare Daten wie Finanzmarktdaten oder Umgebungsinformationen sind oftmals weniger restriktiv. Wenn es sich hingegen um Kundendaten handelt, gestaltet sich die Integration aufgrund des Bankkundengeheimnisses und strenger Datenschutzrichtlinien tatsächlich schwieriger und aufwändiger. Wir legen grossen Wert auf den Schutz der Daten unserer Kundinnen und Kunden. Die Implementierung muss darauf ausgerichtet sein, sensible Kundendaten zu schützen und gleichzeitig die Vorteile der Cloud in Bezug auf Skalierbarkeit und Effizienz zu nutzen.
Ein paar «Daten» über dich – wie bist du zur IT gekommen?
Mein Weg zur IT war nicht ganz gradlinig. Ich habe Chemie studiert, aber es zog mich mehr zu computergestützten Analysen und theoretischen Aspekten. Die Möglichkeit, meine Interessen nach dem Studium weiter auszubauen, führte mich zur Dissertation in Elektrotechnik an der ETH. Dort lag mein Fokus auf der Programmierung von Algorithmen zur Modellierung elektromagnetischer Felder. Nach meiner Tätigkeit als Systemingenieurin bei einem Bahnunternehmen hat es mich zu einem IT-Dienstleister verschlagen, wobei der Fokus auf Solution Design, IT-Governance und Testmanagement lag. Zu jener Zeit habe ich ein CAS in Big Data absolviert, um wieder näher bei Modellen und Algorithmen zu sein. Mit diesem «Päckli» durfte ich dann in die IT der Zürcher Kantonalbank einsteigen. Das Studienfach spielt für eine Karriere in der IT eine untergeordnete Rolle, solange man die erforderlichen Skills mitbringt, um mit IT-Lösungen einen Mehrwert schaffen zu können.
Welche Fähigkeiten braucht ein Data Scientist?
Eine Kombination aus Neugier, analytischem und interdisziplinärem Denken, Programmierkenntnissen sowie die Fähigkeit, Konzepte auf verschiedene Anwendungsbereiche zu übertragen. Sozialkompetenz ist ebenfalls entscheidend, da die Zusammenarbeit mit Menschen generell und insbesondere aus IT-ferneren Fachbereichen für die erfolgreiche Umsetzung von Projekten unerlässlich ist.
Was gefällt dir besonders an deinem Job?
Ich schätze den Einblick in verschiedene Bereiche wie Kundenservice, Start-Up-Finance oder auch die IT selbst, die vielseitige Arbeit mit Zahlen, Technologien und Menschen sowie die Möglichkeit, Lösungen für Probleme zu entwickeln und Prozesse zu optimieren. Ich finde es äusserst spannend, reale Problemstellungen analytisch zu beschreiben, Lösungsmöglichkeiten zu suchen, die dann hoffentlich in der echten Welt eingesetzt werden können. Und Prozesse ein kleines Stückchen optimieren zu können.
Wie kann man dich im Job richtig ärgern?
Wenn man zuoberst auf der Dunning-Kruger-Kurve sitzt (lacht). Arroganz und Inkompetenz – insbesondere, wenn jemand vorgibt, Kompetenzen zu haben, die nicht vorhanden sind. Es stört mich auch, wenn sich jemand nicht selbst hinterfragt oder keine Fehler eingestehen kann. Niemand ist perfekt und nur durch das Lernen aus Fehlern und die gemeinsame Lösungsfindung kommen wir weiter.
Was heisst #mehrkönnen für dich in deiner täglichen Arbeit?
Das Erkennen und Nutzen von «low hanging fruits», insbesondere beim Einbringen von Bekanntem in neuer Art, um einen Mehrwert zu generieren. Es bedeutet vor allem aber auch, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und weiterzubilden, um am Puls der Technologie und Zeit zu bleiben. Hierfür bietet die Zürcher Kantonalbank zahlreiche Möglichkeiten. Im Weiteren bedeutet es auch, eigene Stärken und die der Kolleginnen und Kollegen sowie des Unternehmens zu kombinieren, um jeden Tag ein bisschen besser zu werden – oder es zumindest zu versuchen.