Ein Gastbeitrag von Leo Willert, Gründer und Head of Trading bei ARTS Asset Management
Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Branchen nicht mehr wegzudenken. Sie ist die kommende Technologie, die durch den Entwicklungssprung gerade bei generativer künstlicher Intelligenz neben vielen praktischen Einsatzmöglichkeiten auch zu einem Wachstumstreiber an der Börse geworden ist. Denn seit der Veröffentlichung des Textroboters ChatGPT Ende 2022 haben Technologieunternehmen, und darunter vor allem die als „Magnificent Seven“ bezeichneten großen Technologiewerte die Börse gestürmt und dafür gesorgt, dass führende US-Indizes wie der Nasdaq 100 ein Rekordhoch nach dem anderen erreicht haben.
Gedämpfte KI-Euphorie
In diesem Jahr scheint sich aber im zweiten Halbjahr die KI-Euphorie etwas gelegt zu haben. Bereits im Juli 2024 erfuhren die „Magnificent Seven“ signifikante Bewertungsverluste – so wie am 11.07.2024, als diese, getriggert durch sinkende US-Konjunkturdaten, mit einem summierten Börsenwert-Rückgang um 623 Mrd. US-Dollar den größten Tagesverlust aller Zeiten verzeichneten. Zudem war an den Märkten eine Rotation hin zu Small Caps und zu Papieren von Traditionsunternehmen zu beobachten. Auch im August verringerte sich der Börsenwert einiger Tech-Werte erheblich. Auch wenn dadurch vielleicht noch kein längerer Abwärtstrend bei den Tech-Werten ausgelöst wurde, treten nun vermehrt Stimmen auf den Plan, die vor dem Platzen einer möglichen KI-Blase warnen. So bemängelte kürzlich ein Analyst von Goldman Sachs, dass die KI noch nicht ausgereift sei, um die übertrieben hohen Bewertungen der Technologieunternehmen zu rechtfertigen.
KI im Asset Management
Angesichts des aktuell hohen Entwicklungstempos bei der generativen künstlichen Intelligenz stellt sich die Frage, wie KI im Asset Management genutzt werden kann und welche Chancen und Risiken daraus entstehen.
Die Finanzbranche als stark datenorientierte Branche verfügt bereits über Erfahrungswerte im Einsatz von computergestützter Datenanalyse und prädiktiver KI-Nutzung, d.h. der Prognose von Trends auf Basis der Analyse vorhandener Daten. Die Chancen generativer künstlicher Intelligenz liegen prinzipiell darin, dass diese neue Inhalte, meist Texte oder Bilder, kreieren und stetig hinzulernen kann. Dies dürfte im Asset Management genauso wie in anderen Bereichen, vor allem in administrativen Aufgabenbereichen wie im Kundenservice zur Erstellung maßgeschneiderter Angebote oder in der Finanzanalyse zur automatischen Erstellung von Marktberichten und Reports relevant sein.
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