Was verändert sich durch die neuen, intelligenten Anwendungen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) derzeit entstehen? Welche Chancen und Herausforderungen stehen für einzelne Anleger, in der täglichen Arbeit des Portfoliomanagements sowie für Finanzunternehmen generell ins Haus?
Orientierung bei diesen Fragen soll ein Überblick über die Vor- und Nachteile von KI-Anwendungen für die Investmentbranche liefern, zusammengestellt von Martins Sulte, CEO und Mitgründer der Multi-Asset-Plattform Mintos.
Fünf Vorteile von KI-Einsatz in Investment und Finanzen
Zum einen könne KI große Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen analysieren, darunter Finanznachrichten, Marktdaten, Wirtschaftsdaten und mehr. Diese Analyse könne Anlegern dabei helfen, Muster, Trends und Anlagemöglichkeiten zu erkennen, die mit einer manuellen Analyse so nicht möglich wären. Im Portfoliomanagement eröffne die KI damit neue Möglichkeiten durch höhere Effizienz, Genauigkeit und Zugänglichkeit.
Weiterhin könne die KI mithilfe fortschrittlicher Algorithmen historische Daten und Echtzeitdaten verarbeiten, um Bewegungen auf den Finanzmärkten vorherzusagen. Obwohl sie keine perfekten Vorhersagen garantieren könne, so Mintos, könne sie Portfoliomanagern und Anlegern wertvolle Informationen liefern, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Eine weitere Chance durch KI: Die Systeme könnten zur automatischen Verwaltung von Anlageportfolios auf der Grundlage der Ziele eines Anlegers, seines Risikoprofils und der Marktbedingungen eingesetzt werden. Dies könne die Auswahl von Anlagen, den Ausgleich des Portfolios und eine Neuausrichtung als Reaktion auf Marktveränderungen umfassen.
Weiterhin würden Algorithmen den Handel beschleunigen. KI könne mithilfe komplexer Algorithmen Hochfrequenzgeschäfte durchführen, um Arbitragemöglichkeiten zu erkennen und kleine Preisbewegungen auf den Finanzmärkten auszunutzen. Diese Art des Handels könne schneller und effizienter durchgeführt werden als der manuelle Handel.
Zu guter Letzt könne KI zur Aufdeckung und Verhinderung von Finanzbetrug eingesetzt werden, indem sie Anomalien in Daten oder Verhaltensmustern identifiziert, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten könnten.
Diese Herausforderungen birgt der Einsatz von KI
Eine der größten Herausforderungen sei Mintos zufolge der Schutz der persönlichen Daten der Kunden. Der Einsatz von KI-Systemen zur Kundenbewertung und zum Angebot personalisierter Dienstleistungen erfordere Transparenz und Kontrolle über die Datenverarbeitung. Ohne angemessene Transparenzmechanismen verstünden die Kunden möglicherweise nicht vollständig, wie ihre Daten verwendet werden und welche Entscheidungen auf dieser Grundlage getroffen werden.
Auch könnten Algorithmen Fehler verursachen. Die Verwendung von Algorithmen zur Erstellung von Kundenprofilen könne das Risiko der Diskriminierung mit sich bringen. Wenn die Daten, die zum Trainieren der Algorithmen verwendet werden, nicht repräsentativ sind oder wenn die Algorithmen selbst nicht richtig kalibriert sind, könne es laut Mintos zu unfairen Ungleichheiten bei Finanzentscheidungen kommen, etwa bei der Bewilligung von Krediten oder beim Angebot von Finanzprodukten.
Ein weiteres Risiko ist die Cybersicherheit. KI-Systeme, die zur Analyse großer Mengen von Finanzdaten eingesetzt werden, müssen vor externen Bedrohungen wie Hackern und Sicherheitsverstößen geschützt werden. Darüber hinaus müsse die Integrität der Algorithmen selbst sichergestellt werden, um Manipulationen oder Eingriffe zu vermeiden, die die Verlässlichkeit von KI-gestützten Finanzentscheidungen beeinträchtigen könnten.
Und schließlich könnte die breite Einführung von KI-Systemen zu plötzlichen und unvorhergesehenen Veränderungen der Finanzmarktdynamik führen – mit dem Risiko von Destabilisierung und Systemkrisen. (mki)
Bild: © MangKangMangMee – stock.adobe.com
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