Digitalisierung in der Finanzbranche So unterstützt künstliche Intelligenz die Arbeit der Vermögensverwalter
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-Management
Teil 2: Entscheiden Algorithmen mit?
Teil 3: Grenzen der KI-Technologie
