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Technik
Künstliche Intelligenz wird bei der Geldanlage immer präsenter

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Aufgrund des Niedrigzinsumfeldes suchen immer mehr Anleger nach neuen Renditequellen. Auch wenn man sich selbst mitunter nicht zutraut, mit Aktien, Fonds oder Rohstoffen Gewinne zu machen, weil man von der Börse keine Ahnung und mitunter auch noch Angst vor hohen Verlusten hat, so vertraut man hingegen den Finanzberatern. Doch diese bekommen nun ordentlich Konkurrenz - Künstliche Intelligenz (kurz: KI) und auch moderne Datenanalyse-Technologien rücken nämlich im Bereich Investment Management immer mehr in den Mittelpunkt. Das beweist, dass sich die Finanzbranche ebenfalls im Wandel befindet - auch hier dreht sich bereits alles um die Digitalisierung.

Aufgrund des Niedrigzinsumfeldes suchen immer mehr Anleger nach neuen Renditequellen. Auch wenn man sich selbst mitunter nicht zutraut, mit Aktien, Fonds oder Rohstoffen Gewinne zu machen, weil man von der Börse keine Ahnung und mitunter auch noch Angst vor hohen Verlusten hat, so vertraut man hingegen den Finanzberatern. Doch diese bekommen nun ordentlich Konkurrenz - Künstliche Intelligenz (kurz: KI) und auch moderne Datenanalyse-Technologien rücken nämlich im Bereich Investment Management immer mehr in den Mittelpunkt. Das beweist, dass sich die Finanzbranche ebenfalls im Wandel befindet - auch hier dreht sich bereits alles um die Digitalisierung.

Warum die "Künstliche Intelligenz" immer mehr in den Mittelpunkt rückt

Bei der "Künstlichen Intelligenz" handelt es sich um einen Sammelbegriff, der in der öffentlichen Diskussion gerne inflationär und auch nicht selten undifferenziert genutzt wird. Es gibt aber unterschiedliche Einsatzbereiche. So gibt es sehr wohl einen Unterschied, ob die KI im Zuge einer Wertpapierstrategie und Indikatorenanalyse herangezogen wird oder mitunter bei Fertigungsprozessen mitarbeitet. Das heißt, die KI in der Finanzbranche ist ungleich der KI in der Industrie.

Doch auch innerhalb des Finanzbereichs ist die Anwendung von Zukunftstechnologien für die Anlageentscheidungen ein gesondertes Feld. Die Ziele, die oft in Verbindung mit der KI stehen, ganz besonders die Effizienzsteigerung durch Robo-Advisors, spielen also eine untergeordnete Rolle. Für die Investmentstrategien ist vorwiegend jene Frage von Bedeutung, inwieweit ein in Diversifikation oder Rendite ausgedrückter Mehrwert für den Anleger entsteht.

Inwiefern kann die Künstliche Intelligenz hilfreich sein?

Doch was muss eine Künstliche Intelligenz überhaupt leisten können, damit dem Anleger und dem Portfoliomanager tatsächlich bei der Entscheidung, welche Anlage zum gewünschten Erfolg führen wird, geholfen werden kann? Vorbedingungen sind entsprechende Rechenleistung und Geschwindigkeit der IT-Hardware - schlussendlich müssen die zur Verfügung stehenden Daten präzise ausgewertet und in weiterer Folge analysiert werden. Die Tatsache, dass mittels Mathematik die "Wünsche" berechnet werden sollen, stellt die Branche aber vor noch nie dagewesene Herausforderungen.

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So gibt es etwa in anderen Anwendungsbereichen, so beispielsweise im Bereich Spracherkennung für Textnachrichten auf den Smartphones, sehr klare Muster und auch Erkenntnisse, die fast schon fehlerfrei abgeleitet werden können. Für die Kapitalmärkte gibt es jedoch mehrere Szenarien und Eintrittswahrscheinlichkeiten, die allesamt berücksichtigt werden müssen. Am Ende geht es darum, dass der Anleger darin unterstützt wird, Zusammenhänge aus unterschiedlichen Faktoren zu erkennen, sodass dann eine bessere Prognose getroffen werden kann. Es geht aber auch um die Identifikation hochwertiger Daten. "Big Data" oder "Artificial Intelligence" - zwei Begriffe, die immer erwähnt werden, wenn es eben um die Digitalisierung und die Künstliche Intelligenz geht. Nur dann, wenn genügend Daten vorhanden sind, können auch bessere Prognosen getroffen werden.

Immer mehr Manager und Gesellschaften befassen sich mit den Vorteilen der KI

Viele Portfoliomanager bei Versicherungsgesellschaften, Banken und Fondshäusern befassen sich seit geraumer Zeit mit der Frage, wie aus Vergangenheitsdaten nun produktive Schlüsse für die Zukunft gezogen werden können. Viele Fondsgesellschaften haben hier bereits einen klaren Wissensvorsprung gegenüber den Wettbewerbern. Dabei beruhen die Strategien auf quantitativen, in zahlreichen Fällen trendfolgenden Ansätzen. Hier versteht man etwa Anlagestrategien, die sich ausschließlich auf mathematisch-computerbasierte Modelle konzentrieren und die systematischen Handelsentscheidungen auf Basis der erkennbaren Kurstrends treffen. Wer glaubt, dass sich das erst gar nicht durchsetzen kann, der wird nun staunen - heutzutage werden mit einer derartigen Portfoliostrategie nämlich um die 340 Milliarden US Dollar verwaltet.