Künstliche Intelligenz verändert die Welt wie ein vielseitiger Werkzeugkasten. In Fabriken stellen Roboter mit KI ohne Pause Autos her. In Krankenhäusern helfen Computerprogramme dabei, Röntgenbilder zu analysieren und Krankheiten schneller zu erkennen. Wenn wir online einkaufen, schlagen uns KI-Systeme vor, was uns gefallen könnte. Banken nutzen KI, um Betrugsfälle zu erkennen. Überall arbeitet Künstliche Intelligenz im Hintergrund und macht viele Dinge einfacher und schneller.
Klar, dass diese Entwicklung auch in der Vermögensverwaltung Einzug hält. Doch wie blicken Asset Manager auf diese Technologie? Welche Themen beschäftigen sie? Das und mehr war Gegenstand der „Invesco Global Systematic Investing Study 2023“. Die Studie basiert auf den Antworten von 130 institutionellen Anlegern und Wholesale-Investoren, die zusammen ein Anlagevermögen von 22,5 Billionen US-Dollar verwalten.
Optimierung der Portfolioallokation
Ein wichtiges Ergebnis der Studie: Künstliche Intelligenz spielt schon jetzt eine bedeutende Rolle im Investmentprozess. So sagte die Hälfte der befragten systematischen Investoren, dass sie bereits KI im Arbeitsalltag nutzen würde. Und 75 Prozent gehen davon aus, dass KI innerhalb eines Jahrzehnts genauso wichtig wie oder sogar wichtiger als traditionelle Investmentanalysen sein wird.
Die KI-Tools werden derzeit vor allem dazu genutzt, bessere Einblicke in Markttrends zu erhalten (46 Prozent) und Portfolioallokationen sowie Risikomanagement zu optimieren (38 Prozent). Darüber hinaus sehen Anleger Potenzial für KI-Anwendungen in der Überprüfung von Anlagestrategien und der Echtzeit-Überwachung und -Anpassung von Handelspositionen. 41 Prozent der Befragten nutzen die natürliche Sprachverarbeitung für Stimmungsanalysen.
Dabei schätzen die Investoren vor allem die Fähigkeit von Künstlicher Intelligenz, menschliche Voreingenommenheit (Bias) abzuschwächen und unerwartete Entwicklungen vorherzusagen.
„Es besteht das Gefühl, dass KI-gesteuerte Modelle für Anleger insgesamt und vor allem für jüngere Anleger immer attraktiver werden und sich die Unternehmen deshalb schnell anpassen müssen“, sagt Invesco-Chefstratege Bernhard Langer.
Datenqualität ist Thema bei institutionellen Investoren
Trotz der positiven Aussichten gibt es auch Herausforderungen bei der Einführung von KI im Asset Management. Die Studie zeigt, dass die Umsetzungskosten, die Komplexität und Interpretierbarkeit von KI-Modellen als die größten Hindernisse gesehen werden. Darüber hinaus bestehen bei institutionellen Investoren Bedenken hinsichtlich der Komplexität der Modelle und der Datenqualität und Vollständigkeit (51 Prozent).
„Die größte Herausforderung für institutionelle Investoren ist das Stakeholder-Management. Die Investoren müssen in der Lage sein, den Einsatz von KI-Modellen zu erklären und zu rechtfertigen, da ihre Stakeholder keine ‚Black-Box-Lösungen‘ mögen“, so Langer. „Auch die rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI und die diesbezüglichen Rechenschaftspflichten sind weiterhin unklar.“
Europäische Investoren sind skeptischer bei KI
Die Studie offenbart auch erhebliche regionale Unterschiede in der Einstellung gegenüber Künstlicher Intelligenz. So sehen Investoren in der Emea-Region (Europa, Mittlerer Osten, Afrika) KI deutlich skeptischer als Anleger aus der Asien-Pazifik-Region (Apac) und Nordamerika.
In der Emea-Region ist die Mehrheit der Investoren der Ansicht, dass KI traditionellen Analysemethoden in zehn Jahren immer noch nicht den Rang abgelaufen haben wird. Diese Meinung teilt nur eine Minderheit der Anleger in Nordamerika und Apac.
Die Studie zeigt weiterhin, dass systematische Investmentansätze bei der ESG-Integration helfen können, insbesondere wenn die Datenverfügbarkeit gering ist. Rund zwei Drittel der Befragten nutzen systematische Strategien, um ESG-Faktoren in ihren Portfolios zu berücksichtigen.
