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     1103  0 Kommentare Digitalisierung in der Finanzbranche: So unterstützt künstliche Intelligenz die Arbeit der Vermögensverwalter

    Asset Manager treffen Anlageentscheidungen unter Unsicherheit. Um Trends am Finanzmarkt künftig besser einschätzen zu können, bieten sich Algorithmen an. Sie können komplexe Zusammenhänge besser statistisch erfassen und Muster erkennen. Trotzdem steigt der Stellenwert des Faktors Mensch.
    Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz derzeit und zukünftig im Asset Management? Das erklärt Jochen Werne, Direktor beim Münchner Bankhaus August Lenz & Co., in einem exklusiven Gastbeitrag für DAS INVESTMENT. In seiner dreiteiligen Analyse geht es um Chancen und Grenzen der neuen technischen Möglichkeiten sowie den Faktor Mensch.

    "Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data sind derzeit die stärksten und lebendigsten Innovationsformen im Finanzsektor", lautete einer der Leitsätze von Professor Joachim Wuermeling, Vorstandsmitglied der Deutschen Bundesbank, in seiner Rede zum Thema künstliche Intelligenz auf der zweiten Fintech- und Digital-Innovationskonferenz im Februar dieses Jahres in Brüssel. Die Disruption durch neue Technologien hat längst begonnen. Künstliche Intelligenz ist das neue Buzzword für Zukunftsfähigkeit.
    Fintechs scheinen die traditionellen Finanzdienstleister vor sich herzutreiben. Selbst in den traditionellsten Häusern findet sich das Wort "Digitalisierung" in den aktuellen Geschäftsstrategien wider. In der Riege innovativer Geschäftsführer wird heute über selbstlernende Algorithmen für hochkomplexe Anlagestrategien, Chatbots in einem digitalen Kundencenter oder der Einsatz von Artificial Intelligence (AI) bei Know-Your-Customer, Geldwäsche- und Cyber-Security-Themen gesprochen.
    KI im Investment-Management
    Das Thema der AI ist längst auch ein spannendes Thema im Investment-Management. Manche Unternehmen wie Investifai haben sogar die wie Magie wirkenden zwei Buchstaben "AI" in Ihren Firmennamen eingebunden. Was wie ein cleverer Marketingschachzug aussieht, könnte im richtigen Moment jedoch, auch im Asset Management, zu einem echten Wettbewerbsvorteil, werden.
    KI als neue Sprunginnovation

    Jochen Werne, Bankhaus August Lenz

    Die Bundesregierung spricht in ihrem Eckpunktpapier zur Gestaltung einer einheitlichen KI-Strategie, im Zusammenhang mit den zugrundeliegenden Technologien von Machine- und Deep Learning, von der Möglichkeit einer sogenannten Sprunginnovation. Es geht hierbei um das nationale Interesse der Positionierung des Standortes Deutschland als einen der Vorreiter in dieser Technologie.
    Deutschland besitzt mit dem Deutschen Institut für künstliche Intelligenz, dem Fraunhofer Institut und zahlreichen weiteren Einrichtungen bereits eine Tradition in diesem Thema, die über 30 Jahre zurückreicht. Das Know-how ist im Lande vorhanden, was noch dadurch unterstrichen werden kann, dass sich aktuell 200 Experten aus Wissenschaft, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft in der KI-Plattform "Lernende Systeme" engagieren.
    Deutsches Alleinstellungsmerkmal
    Dieses, vom Bundesministerium für Bild und Forschung initiierte und von der Nationalen Akademie der Technikwissenschaften koordinierte Expertengremium, engagiert sich für eine gemeinschaftlich getragene KI-Strategie für Deutschland. Diese muss sowohl kulturelle und ethische Punkte miteinbeziehen, wie auch der Wirtschaft den größtmöglichen Entfaltungsspielraum einräumen, um im internationalen Wettbewerb bestehen zu können und "AI made in Germany" zu einem Qualitätssiegel und Alleinstellungsmerkmal werden zu lassen.
    Ein Gelingen dieses Ansatzes hätte eine große Streuwirkung auf die gesamte Industrie und würde sich für deutsche Asset Manager im Besonderen zu einem Standortvorteil in Bezug auf das Thema Vertrauen entwickeln.

    KI im Umfeld der Unsicherheit
    Eine der größten Herausforderungen des Berufs eines Asset Managers ist es, die richtigen Anlageentscheidungen in einem Umfeld von Unsicherheiten zu treffen. Die Auswirkungen dieser Entscheidungen spiegeln sich dann direkt messbar in der Investmentperformance wider. Grundsätzlich bietet der "predictive character" von AI die Möglichkeit, Unsicherheiten besser einschätzbar zu machen. Dies bedeutet, dass Algorithmen besser in der Lage sind, manche komplexe Zusammenhänge statistisch zu erfassen und Muster zu erkennen, als dies der Mensch jemals in der Lage wäre zu tun.
    Wie weit dies auch zu automatischen, KI-unterstützten Investmententscheidungen führt, hängt sicherlich zum einen von der spezifischen Anwendung ab und zum anderen von den Investmentvorschriften, die im jeweiligen Land zur Anwendung kommen. Der "Wealth and Asset Management 2022 Report: The Path to Digital Leadership" kommt zu der Erkenntnis, dass kaum jemand die Wichtigkeit von AI im Asset Management anzweifelt, doch dass Praxisanwendungen sich noch immer in den Kinderschuhen, respektive oftmals im Experimentierstadium, befinden.
    Wunsch und Wirklichkeit der KI
    In der Praxis und bei Experten, die sich mit der Komplexität des Themas beschäftigen, ist die Begeisterung für das Thema zwar groß, doch kann beobachtet werden, wie auch die aktuellen Grenzen der Materie mit großer professioneller Sachlichkeit diskutiert werden. Diese bestehen beispielsweise darin, dass zunächst die Zielsetzung dessen, was ein Machine-Learning-Algorithmus erreichen soll, eindeutig definiert werden muss und Asset Manager dann auf einen umfassend großen, relevanten Datenbestand zurückgreifen können sollten.
    Dies allein reicht jedoch noch nicht, denn dieser Datenbestand muss so aufbereitet sein, dass der entsprechend programmierte Machine-Learning-Algorithmus auch sinnvolle Zusammenhänge erkennen kann. Schließlich geht es darum, auf genau definierte Fragestellungen die entsprechenden Antworten zu finden. Wer dies verstanden hat, dem wird relativ schnell klar werden, dass der Wunsch manch eines Asset Managers, quasi auf Knopfdruck die idealtypische Asset Allocation zu erhalten, nur begrenzt funktioniert.
    Technik steht noch am Anfang
    Wenn auch der reale Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Vermögensverwaltungsbranche, noch am Anfang steht, ist zumindest eine starke Diskussion darüber im Gange. Zu oberflächlich geführte Diskussionen rund um das Thema KI in der Finanzdienstleistungsbranche scheinen eher das Ziel zu haben, Angst vor Arbeitsplatzverlust zu schüren, als das wahre, aktuell mögliche Potenzial des Einsatzes künstlicher Intelligenz im Banking und Asset Management zu ergründen.
    Ein Potential, das Auswirkungen auf die Zukunftsfähigkeit der Institute hat. Die gute Nachricht: Der neueste Bericht des World Economic Forum, "Future of Jobs", spricht darüber, dass in allen Sektoren neue Berufsgruppen entstehen werden. Es ist auch anzunehmen, dass Services, bei denen Empathie, Kundenbindung und Urteilsvermögen gefragt sind, nicht nur weiterhin auf den Faktor Mensch angewiesen sein werden, sondern ihnen zukünftig einen noch höheren Stellenwert beigemessen wird.

    Mehr Infos über den Autor:
    Der diplomierte Marketing-Spezialist Jochen Werne verantwortet bei der Bankhaus August Lenz & Co. AG in München die Bereiche Business Development, Marketing, Treasury & Payment Services. Außerdem ist er Mitglied der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung initiierten KI-Plattform "Lernende Systeme". Lesen Sie in den weiteren Teilen der Artikelserie auch: Teil 1: KI im Investment-ManagementTeil 2: Entscheiden Algorithmen mit?Teil 3: Grenzen der KI-Technologie


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    Digitalisierung in der Finanzbranche: So unterstützt künstliche Intelligenz die Arbeit der Vermögensverwalter Asset Manager treffen Anlageentscheidungen unter Unsicherheit. Um Trends am Finanzmarkt künftig besser einschätzen zu können, bieten sich Algorithmen an. Sie können komplexe Zusammenhänge besser statistisch erfassen und Muster erkennen. Trotzdem steigt der Stellenwert des Faktors Mensch.

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