Fortschritt Wer den AGI-Hackathon gewann
Eine Garage, drei Tage, drei Sieger – inzwischen steht fest, welche Tech-Unternehmen künftig mit Allianz Global Investors (AGI) zusammenarbeiten. Der erste Hackathon der der Fondsgesellschaft lief vom 13. bis 15. November in London. Das folgende Frage-Antwort-Spiel stellte uns das Unternehmen zur Verfügung. Thorsten Heymann ist globaler Strategiechef bei AGI.
Wie können KI und alternative Daten die Prognosen von Assetklassen verbessern?
Thorsten Heymann: Der richtige Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und alternativen Daten – zum Beispiel aus Social Media, Internetsuchmaschinen, Nachrichten, Blogs und sogar Satellitenbildern – kann helfen, die Wertentwicklung des Markts zu übertreffen und bessere Portfolioergebnisse zu erzielen. KI kann Anomalien in großen Datensätzen potenziell schneller erkennen und relevante Signale auch aus unstrukturierten Daten wie Texten und Bildern herausfiltern. Das Gewinner-Start-Up in diesem ersten Anwendungsfall konnte uns mit einem großen Satz zusätzlicher Daten und der Identifizierung von KI-Modellen überzeugen, die auf verbesserte Prognosen der Anlageklassenentwicklung zugeschnitten sind. Deswegen gehen wir davon aus, dass CausaLens aus London weitere Determinanten und funktionale Beziehungen aufdecken kann, die für Risiko und Ertrag von Anlageklassen relevant sind, und mit denen wir unsere quantitativen Modelle weiter verbessern können.
Können Denkfehler bei Investmententscheidungen durch neue Analysemethoden erkannt werden?
Heymann: Davon gehen wir aus. Mit KI wollen wir zusätzliche Erkenntnisse aus komplexen Daten gewinnen, mit denen unsere Portfoliomanager einzigartige Portfolios zusammenstellen können, die sich vom Marktportfolio unterscheiden. Aus der Behavioral-Finance-Forschung ist bekannt, dass menschliche und kognitive Effekte positive oder negative Auswirkungen auf den Anlageerfolg haben können. Das Start-up Essentia Analytics, das wir für diese Aufgabenstellung ausgewählt haben, ist darauf spezialisiert, Verzerrungen über eine datenbasierte Verhaltensanalyse systematisch zu erkennen.
Welche alternativen Datenquellen wie Social Media oder Jobportale können das hauseigene Grassroots-Research ergänzen?
Heymann: Grassroots ist eine Ergänzung, die über eine traditionelle fundamentale Finanzanalyse hinausgeht. Um diesen Ansatz digital auszubauen, haben wir uns beim Hackathon für Diffbot entschieden. Diffbot ist ein junges US-Tech-Start-Up mit besonderer Stärke im Web-Scraping (dem Daten-Abfischen von Internet-Seiten, Anm. d. Red.) und KI-basierter Datenverarbeitung. Ihre linguistischen Datenverarbeitungs- und Analysefähigkeiten sind sehr vielversprechend, um unser traditionelles Grassroots Research mit alternativen und automatisch erzeugten digitalen Informationen zu ergänzen.
