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     639  0 Kommentare Digitalisierung in der Finanzbranche: Grenzen der Künstlichen Intelligenz im Asset Management

    Künstliche Intelligenz (KI) kann den "Traum vieler Anleger", alle Trends am Finanzmarkt vorherzusagen, leider nicht wahr werden lassen. Daher bleibt der Faktor Mensch insbesondere in der Finanzbranche weiterhin relevant, erklärt Jochen Werne vom Bankhaus Lenz im dritten Teil seiner Analyse.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.
    KI leitet Tendenzen und Trends mit Blick auf historische Daten ab. Menschliche Intelligenz wird benötigt, um die Bewertungen nachzuvollziehen und im richtigen Kontext zu interpretieren – letztlich aber auch, um beispielsweise Investoren die Entscheidungen zu erklären. Dies gilt insbesondere für die komplexe, serviceorientierte Kultur des Asset Managements.
    Der "Traum vieler Anleger"
    Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Finanzsektor steht noch am Anfang. Einige Robo-Advisor nutzen beispielsweise Komponenten lernender Systeme. Aussagen darüber, welche Einsatzfelder von KI an den Finanzmärkten den stärksten Nutzungsgrad in der Praxis erfahren werden, kann aus heutiger Sicht jedoch nur als vage Prognose bezeichnet werden.
    Der Traum vieler Anleger, den Markt von morgen vorherzusagen, wird auch in der Ära der Algorithmen nicht wahr werden. Denn die Märkte werden sich nicht ändern. Ebenso wie die menschlichen Marktteilnehmer heute würde in Zukunft ein Algorithmus gegen den anderen antreten.
    Faktor Mensch bleibt wichtig

    Jochen Werne, Bankhaus August Lenz

    Warum bleibt der Faktor Mensch weiterhin – besonders in der Finanzbranche der Zukunft – relevant? Wie bereits untersucht können lernende Systeme heute enorm große Datenmengen äußerst effizient und schnell verarbeiten. In aktuellen und noch über viele Jahre hinaus praktisch anwendbaren Szenarien werden Ansätze "schwacher KI" den Erfolg treiben.
    Im Gegensatz zur "starken KI" geht es bei schwacher KI darum, konkrete Anwendungsprobleme des menschlichen Denkens zu meistern. Das menschliche Denken soll hier in Einzelbereichen unterstützt werden, wie es Nils Nillsson in "The Quest for Artificial Intelligence – A History of Ideas and Achievements" definierte. Schwache KI ist nicht fähig, "Out-of-the-box"- Zusammenhänge abzuleiten. Anlagefehler aufgrund emotionsgetriebenem Verhalten können nur bedingt durch künstliche Intelligenz vermieden oder behoben werden.
    Vertrauensvorschuss des Kunden
    Ein eventuell zukünftig nahezu vollständig digitaler Asset Manager, mit einem hohen Vertrauensvorschuss des Kunden versehen, wird im Fall eines unvorhersehbaren Finanz-Crashs besorgten Anlegern via Chatbot auch nur schwer die Unterstützung bieten können, die sie in diesem Moment der Unsicherheit brauchen. Spätestens dann, wenn die gesamte Komplexität zu tragen kommt, liegt der Vorteil bei der Kombination aus Technologie und menschlichen sowie persönlichem Austausch.
    Somit können nicht nur Ängste und Sorgen artikuliert und geteilt werden, sondern in der Emotionalität des Moments das Risiko von Fehlentscheidungen minimiert und sogar eventuelle Chancen genutzt werden. Der Begriff einer echten "Vertrauensperson", unterstützt von lernenden Systemen, hat dann eine gute Chance, im Banking eine Renaissance zu erfahren.

    Die Wichtigkeit von Vertrauen
    Was die bisherigen Finanzkrisen immer wieder gezeigt haben: Vertrauen ist im Besonderen beim Thema Geld entscheidend. Vertrauen in die Märkte, in das Asset Management und nicht zuletzt in den menschlichen Ansprechpartner als Intermediator einer komplexen Thematik. Die vergangenen Krisen haben gezeigt, wie schnell der Vertrauensvorschuss der Kunden verspielt werden kann.


    Wertvolle Daten über Kunden
    Ähnlich wie Facebook besitzt die Finanzbranche äußerst wertvolle Daten in relevanter Menge. Das Aufbereiten und Verarbeiten dieser Daten wird durch reifende KI-Systeme nicht nur einfacher, sondern sehr viel schneller, kostengünstiger und zielgerichteter werden. Es handelt sich gleichwohl um private und sensible Daten. Um diese Ressource in Verbindung mit externen Daten nutzbar zu machen, muss die Branche gleichzeitig deren Sicherheit ganz oben auf die Prioritäten-Liste setzen. 


    Menschliche Emotionen gefragt
    Künstliche Intelligenz bietet eine enorme Bandbreite an Chancen, für ein modernes Asset Management besser und effizienter zu werden. Doch sie hat auch ihre Grenzen – spätestens dann, wenn menschliche Eigenschaften wie Emotionen, Irrationalitäten oder Vertrauen ins Spiel kommen und es gilt, eine optimale Kombination zu finden, die den Kunden in Zukunft zufrieden stellen kann. 

    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 dieser 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: Grenzen der Künstlichen Intelligenz im Asset Management Künstliche Intelligenz (KI) kann den "Traum vieler Anleger", alle Trends am Finanzmarkt vorherzusagen, leider nicht wahr werden lassen. Daher bleibt der Faktor Mensch insbesondere in der Finanzbranche weiterhin relevant, erklärt Jochen Werne vom Bankhaus Lenz im dritten Teil seiner Analyse.

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