Kunstig intelligens og automatiseret rådgivning: Nye finansretlige problemstillinger

Kunstig intelligens (AI) og automatiseret rådgivning er på få år blevet centrale omdrejningspunkter i finanssektorens digitale udvikling. Algoritmer og avancerede datamodeller vinder hastigt indpas, både når banker yder investeringsrådgivning, og når forsikringsselskaber vurderer risici og præmier. Denne teknologiske omstilling lover øget effektivitet, hurtigere beslutningsprocesser og i nogle tilfælde mere objektiv rådgivning. Men den rejser samtidig en række komplekse finansretlige problemstillinger, som både udbydere, forbrugere og lovgivere må forholde sig til.

Automatiseret rådgivning udfordrer de traditionelle rammer for ansvar, gennemsigtighed og forbrugerbeskyttelse. Når beslutninger træffes af maskiner eller på baggrund af avancerede algoritmer, opstår der spørgsmål om, hvem der bærer ansvaret ved fejl, hvordan man sikrer forklarlighed, og hvilket niveau af beskyttelse forbrugeren har krav på. Samtidig introducerer brugen af AI nye aktører i finansmarkedet og rejser etiske dilemmaer, herunder risikoen for bias og diskrimination i automatiserede beslutningsprocesser.

Denne artikel undersøger de væsentligste finansretlige udfordringer, som følger i kølvandet på udbredelsen af kunstig intelligens og automatiseret rådgivning. Med udgangspunkt i gældende ret og de fremspirende teknologier søger artiklen at belyse, hvordan retssystemet kan og bør udvikle sig for at skabe en balance mellem innovation, ansvarlighed og beskyttelse af forbrugerne i en stadig mere digitaliseret finansverden.

Definitioner og afgrænsning: Hvad er kunstig intelligens og automatiseret rådgivning?

Kunstig intelligens (AI) betegner systemer eller teknologier, der er i stand til at udføre opgaver, som traditionelt kræver menneskelig intelligens, såsom at analysere data, genkende mønstre, træffe beslutninger eller lære af erfaringer. Inden for finanssektoren anvendes AI ofte i form af maskinlæring, hvor algoritmer bearbejder store mængder finansielle data for at identificere tendenser og optimere beslutningsprocesser.

Automatiseret rådgivning, også kaldet robo-rådgivning, refererer til digitale løsninger, hvor rådgivning om eksempelvis investering, kredit eller forsikring helt eller delvist foretages af algoritmebaserede systemer uden menneskelig indblanding.

Det centrale kendetegn ved automatiseret rådgivning er, at den finansielle rådgivning leveres via digitale platforme på grundlag af foruddefinerede regler eller mere avancerede AI-modeller.

Her finder du mere information om Advokat Ulrich Hejle.

I denne artikel forstås kunstig intelligens og automatiseret rådgivning bredt som teknologier og processer, hvor beslutningskraft og vurdering i stigende grad flyttes fra menneskelige rådgivere til maskinelle systemer. Afgrænsningen af begreberne indebærer, at der særligt fokuseres på de situationer, hvor AI eller automatiserede systemer har en direkte og væsentlig rolle i udformningen af finansiel rådgivning til slutbrugeren.

Finanssektorens digitale revolution: Udviklingen og de nye aktører

Finanssektoren har de seneste år gennemgået en markant digital transformation, hvor nye teknologier som kunstig intelligens (AI), maskinlæring og avanceret dataanalyse har ændret både forretningsmodeller og aktørlandskab. Traditionelle banker og finansielle institutioner er i stigende grad begyndt at anvende automatiserede rådgivningsværktøjer, også kaldet robo-rådgivere, som kan tilbyde personaliseret investerings- og formuerådgivning på baggrund af store mængder data.

Samtidig har vi set fremkomsten af en række nye aktører – de såkaldte fintech-virksomheder – som med innovative digitale løsninger udfordrer de etablerede spillere og skaber øget konkurrence på markedet.

Disse nye aktører benytter sig ofte af cloud-baserede platforme, algoritmer og mobilapplikationer, som gør finansielle produkter og rådgivning mere tilgængelige for forbrugerne. Udviklingen har åbnet op for en langt mere effektiv, skalerbar og ofte billigere finansiel service, men den stiller også nye krav til regulering, transparens og ansvar, idet grænsen mellem menneskelig og maskinel rådgivning bliver stadig mere flydende.

Retlig regulering: Gældende lovgivning og nye udfordringer

Inden for finanssektoren er kunstig intelligens (AI) og automatiseret rådgivning allerede omfattet af en række eksisterende regler, herunder blandt andet finansiel lovgivning, databeskyttelsesregler og forbrugerbeskyttelseslovgivning. Centrale retskilder såsom MiFID II, GDPR og lov om finansiel virksomhed stiller krav til blandt andet god skik, oplysningspligt og behandling af persondata ved udbydelse af finansielle ydelser.

Disse regler er dog primært udformet med menneskelig rådgivning for øje og har derfor begrænset sigte i forhold til de særlige udfordringer, som automatiserede systemer og AI rejser.

Nye problemstillinger opstår blandt andet i forhold til ansvar for rådgivningens kvalitet, algoritmers autonomi, samt vanskeligheder ved at sikre tilstrækkelig transparens og forklarlighed over for både myndigheder og forbrugere.

Samtidig er der et stigende behov for at vurdere, om de eksisterende rammer kan håndtere udviklingen, eller om der er behov for supplerende regulering og tilsyn, så retssikkerhed, markedsintegritet og forbrugerbeskyttelse også i fremtiden kan opretholdes i en digitaliseret finanssektor.

Ansvarsforhold og erstatningsret: Hvem hæfter for fejl?

Indførelsen af kunstig intelligens (AI) og automatiseret rådgivning i finanssektoren rejser væsentlige spørgsmål om ansvarsfordeling og erstatningsret, hvis der opstår fejl i rådgivningen. Traditionelt har det været klart, at den finansielle rådgiver hæfter for eventuelle rådgivningsfejl over for kunden, eksempelvis hvis en bankrådgiver giver ukorrekte investeringsråd.

Med AI-baserede systemer bliver ansvarsplaceringen mere kompleks, idet flere aktører kan være involveret, herunder softwareudviklere, leverandører af AI-løsninger og de finansielle institutioner, som anvender teknologien. Der kan opstå situationer, hvor det er vanskeligt at identificere, om fejlen skyldes en teknisk defekt, en forkert implementering eller utilstrækkelig kontrol med algoritmen.

Efter gældende ret vil det typisk stadig være den finansielle virksomhed, der over for kunden bærer ansvaret, idet virksomheden er ansvarlig for de tjenester, den udbyder, uanset om rådgivningen er automatiseret eller ej.

Virksomheden kan dog efterfølgende søge regres mod udvikleren eller leverandøren, hvis fejlen kan henføres til disse led. Samtidig udfordrer AI-systemers kompleksitet og “black box”-karakter de traditionelle bevisbyrderegler, idet det kan være vanskeligt for kunden at dokumentere, hvordan og hvorfor fejlen opstod. Dette understreger behovet for tydelig regulering og eventuelt nye principper for ansvarsfordeling i takt med, at automatiseret rådgivning vinder frem.

Forbrugerbeskyttelse i en algoritmestyret verden

Forbrugerbeskyttelse i en algoritmestyret verden stiller nye og komplekse krav til både lovgivning og praksis. Når finansielle beslutninger i stigende grad overlades til automatiserede rådgivningssystemer og kunstig intelligens, opstår der udfordringer i forhold til at sikre, at forbrugernes interesser fortsat varetages effektivt.

Traditionelle beskyttelsesmekanismer, som bygger på menneskelig vurdering og personlig kontakt, kan vise sig utilstrækkelige i mødet med algoritmiske beslutningsprocesser, hvor vurderinger træffes på baggrund af store datamængder og ofte uden umiddelbar mulighed for at gennemskue ræsonnementet bag.

Det rejser spørgsmål om, hvorvidt eksisterende regler om god skik, oplysningspligt og egnethedstest fortsat giver tilstrækkelig beskyttelse, eller om der er behov for særskilte krav til digitale rådgivningsværktøjer.

Desuden kan risikoen for diskrimination, uigennemsigtighed og utilsigtede fejl øges, hvilket udfordrer den nuværende klage- og ansvarsstruktur. Derfor er det centralt at udvikle nye forbrugerbeskyttende tiltag, der både tager højde for teknologiens muligheder og dens potentielle faldgruber, så forbrugerne også i en algoritmestyret finansiel sektor kan handle trygt og oplyst.

Transparenskravet: Forklarlighed, tillid og “black box”-problematikker

Transparenskravet udgør et centralt omdrejningspunkt i diskussionen om kunstig intelligens og automatiseret rådgivning i finanssektoren. Med indførelsen af avancerede algoritmer og maskinlæringsmodeller, som ofte fungerer som såkaldte “black boxes”, opstår der betydelige udfordringer i forhold til at sikre både forklarlighed og tillid i rådgivningsprocessen.

Transparens handler her ikke blot om at kunne følge data fra input til output, men også om at give forbrugerne og tilsynsmyndighederne indsigt i, hvordan beslutninger træffes, og hvilke faktorer der vægtes.

Dette er afgørende for at opretholde den tillid, som finansielle virksomheder traditionelt nyder, og for at sikre, at kunder kan træffe informerede valg på et oplyst grundlag. Problemet forstærkes af, at mange AI-systemer – særligt dem baseret på dybe neurale netværk – ofte leverer resultater uden at kunne give en meningsfuld redegørelse for deres beslutningsgrundlag.

Dermed risikerer man, at rådgivningen mister sin legitimitet, og at kunden stilles ringere, hvis der opstår fejl eller uforudsete konsekvenser af automatiserede anbefalinger.

Retligt stilles der i stigende grad krav til finansielle aktører om at kunne dokumentere og forklare de automatiserede processer, der ligger til grund for rådgivningen. Dette kommer blandt andet til udtryk i EU’s regulering, hvor både databeskyttelsesforordningen (GDPR) og forslagene til AI-forordningen indeholder bestemmelser om forklarlighed, retten til menneskelig indgriben og krav om åbenhed omkring algoritmiske beslutninger.

Samtidig må virksomheder balancere mellem ønsket om at beskytte forretningshemmeligheder og nødvendigheden af at give tilstrækkelig indsigt til, at deres rådgivning kan efterprøves og forstås. Manglende transparens kan således ikke alene svække forbrugerbeskyttelsen, men også udfordre det finansielle systems stabilitet og myndighedernes mulighed for at føre effektivt tilsyn. Transparenskravet er derfor ikke blot et teknisk spørgsmål, men et fundamentalt finansretligt og samfundsmæssigt anliggende, der kræver løbende opmærksomhed og udvikling i takt med teknologiens fremmarch.

Etiske overvejelser og bias i automatiserede beslutninger

Anvendelsen af kunstig intelligens i finansiel rådgivning rejser en række væsentlige etiske overvejelser, særligt i relation til risikoen for bias i de automatiserede beslutningsprocesser. Algoritmer trænes ofte på store datasæt, som kan indeholde eksisterende skævheder eller fordomme, hvilket kan føre til diskriminerende resultater i eksempelvis kreditvurdering eller investeringsrådgivning.

Dette udfordrer både principper om ligebehandling og retfærdighed, da automatiserede systemer risikerer at reproducere eller endda forstærke uligheder, som allerede findes i samfundet.

Hertil kommer spørgsmålet om ansvar for sådanne konsekvenser: Hvem bærer ansvaret, hvis en algoritme træffer et uetisk eller diskriminerende valg?

Du kan læse meget mere om Ulrich Hejle her.

Endvidere kan det være vanskeligt for forbrugerne at gennemskue, hvilke kriterier der ligger til grund for en beslutning, hvilket kan svække tilliden til systemerne og den finansielle sektor som helhed. Derfor er det afgørende, at udviklingen og implementeringen af automatiserede rådgivningssystemer sker med stor opmærksomhed på etiske principper, herunder løbende overvågning og justering for bias samt sikring af gennemsigtighed og ansvarlighed i beslutningsprocesserne.

Fremtidsperspektiver: Hvordan bør retten udvikle sig?

Fremadrettet bør retten udvikle sig i takt med de teknologiske fremskridt, der præger finanssektoren. Den nuværende lovgivning er i vidt omfang tilpasset menneskelig adfærd og traditionelle rådgivningsformer, men kunstig intelligens og automatiseret rådgivning udfordrer disse forudsætninger. Retlige rammer bør derfor løbende opdateres, så de både sikrer en tilstrækkelig beskyttelse af forbrugerne og fremmer innovation og effektivitet i sektoren.

Det kan for eksempel indebære mere fleksible regelsæt, som kan håndtere nye forretningsmodeller og teknologier, samt styrket fokus på transparens og forklarlighed i algoritmiske beslutningsprocesser.

Endvidere bør der etableres mekanismer til løbende overvågning og evaluering af reguleringen, så retten kan reagere hurtigt på uforudsete risici og udvikle relevante ansvarsmodeller. En fremtidssikret retstilstand må balancere hensynet til retssikkerhed, tillid og teknologisk udvikling, således at både brugere og udbydere kan navigere trygt i et stadigt mere digitaliseret finansielt landskab.