DVFA-Umfrage Fondsmanagement: Big Data kann die Rendite verbessern
Asset Manager interessieren sich sehr dafür, wie künstliche Intelligenz und große Datenmengen, beispielsweise aus sozialen Medien, Investmententscheidungen und damit auch die Renditen verbessern können. Laut einer Umfrage des DVFA, Deutsche Vereinigung für Finanzanalyse und Asset Management, messen fast zwei Drittel (64,4 Prozent) der befragten deutschen Investment Professionals dieser Entwicklung eine sehr große Relevanz bei.
Nur ein Drittel sieht eine geringe Relevanz. Nur ein kleiner Prozentsatz (2,8 Prozent) ist der Überzeugung, dass die Analyse von Datenmengen verschiedenster Quellen durch selbstlernende Algorithmen nicht relevant ist. Abhängigkeit von Algorithmen nimmt zu Inwieweit sich die Verwendung von „Big Data“ auf die Konkurrenzfähigkeit von Asset Managern auswirken wird, beurteilen die Befragten unterschiedlich. 57 Prozent erwarten, dass Asset Manager, die an dieser Entwicklung nicht partizipieren, mittel- bis langfristig weniger konkurrenzfähig sein werden. Etwas weniger, 43 Prozent, sehen keine Gefahr für die Konkurrenzfähigkeit.
Große Einigkeit besteht zwischen den Experten im Hinblick auf mögliches Gefahrenpotenzial: 79,4 Prozent sehen eine zunehmende Abhängigkeit von Algorithmen und die fehlerhafte Interpretation von Daten als größte Gefahrenquellen an. Fast die Hälfte der Befragten (45,8 Prozent) identifiziert Datenmanipulationen als ein mögliches Problem.
Mehr als ein Drittel befürchtet die Erosion von aktivem Management und Erfahrung. „Die Einbeziehung von großen, disparaten Datenmengen und deren Analyse durch selbstlernende Algorithmen bietet Potenzial für das Asset Management“, erläutert Ralf Frank, Generalsekretär der DVFA. „Es gehen sicherlich Risiken mit neuen Technologien einher, deren Handhabung aber erlernbar ist. Asset Manager sollten sich intensiv mit den Chancen von "Big Data" auseinandersetzen“, so Frank.
Nur ein Drittel sieht eine geringe Relevanz. Nur ein kleiner Prozentsatz (2,8 Prozent) ist der Überzeugung, dass die Analyse von Datenmengen verschiedenster Quellen durch selbstlernende Algorithmen nicht relevant ist. Abhängigkeit von Algorithmen nimmt zu Inwieweit sich die Verwendung von „Big Data“ auf die Konkurrenzfähigkeit von Asset Managern auswirken wird, beurteilen die Befragten unterschiedlich. 57 Prozent erwarten, dass Asset Manager, die an dieser Entwicklung nicht partizipieren, mittel- bis langfristig weniger konkurrenzfähig sein werden. Etwas weniger, 43 Prozent, sehen keine Gefahr für die Konkurrenzfähigkeit.
Große Einigkeit besteht zwischen den Experten im Hinblick auf mögliches Gefahrenpotenzial: 79,4 Prozent sehen eine zunehmende Abhängigkeit von Algorithmen und die fehlerhafte Interpretation von Daten als größte Gefahrenquellen an. Fast die Hälfte der Befragten (45,8 Prozent) identifiziert Datenmanipulationen als ein mögliches Problem.
Mehr als ein Drittel befürchtet die Erosion von aktivem Management und Erfahrung. „Die Einbeziehung von großen, disparaten Datenmengen und deren Analyse durch selbstlernende Algorithmen bietet Potenzial für das Asset Management“, erläutert Ralf Frank, Generalsekretär der DVFA. „Es gehen sicherlich Risiken mit neuen Technologien einher, deren Handhabung aber erlernbar ist. Asset Manager sollten sich intensiv mit den Chancen von "Big Data" auseinandersetzen“, so Frank.
