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Finanzbranche: KI beflügelt das Asset-Management

Wie die Wealthgate GmbH mitteilte, würden KI oder selbstlernende Maschinen im Bereich des Asset-Management im Wesentlichen in drei Bereichen eingesetzt: bei der Sentimentanalyse, der Analyse von Zeitreihen sowie der Nachrichten- und Meldungsauswertung: „Bei der Sentimentanalyse versucht eine emotionslose Maschine, Stimmungen zu erkennen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten“, erläuterte Dr. Sven Schmeier, Chefingenieur des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI): „Das hat aus unserer Sicht nur eine bedingte Erfolgswahrscheinlichkeit: Die Maschine muss zu viele Entscheidungen mit unsicheren Annahmen treffen, ihr fehlt ein Grundverständnis für das Alltagswissen, und ihr Spielraum zum Lernen ist durch nicht verfügbare Informationen und Wissen eingeschränkt“, betonte der Experte.

Häufig genutzt würden Rechner dagegen bei der Analyse von Zeitreihen: „Die schiere Menge der Daten ist nicht das Thema, sondern die Unterscheidung nach zeitlichen Einflussfaktoren wie Trends, saisonalen und zyklischen Schwankungen sowie unvorhersehbaren Ereignissen“, erklärte Schmeier. „Hier fehlt es der KI an der Fähigkeit, die Daten in Anbetracht der verschiedenen Dimensionen zu bewerten.“ Zudem: Je mehr unterschiedliche Einflüsse miteinander in Zusammenhang gebracht werden müssen, desto uneindeutiger und schwammiger werden die Ergebnisse. „Wird dagegen nur eine klare Wirkungskette angenommen, arbeitet die KI sich in einem zu kleinen Ausschnitt ab“, so Schmeier.

Maschine ermüdet nicht
Optimal einsetzen lasse sich KI dagegen bei der Auswertung von Newsflows. „Informationsextraktion, Klassifikation und semantische Suche in der Vielzahl der Datenströme, wie sie von Agenturen, Märkten und Marktinformationssystemen ständig geliefert werden genau wie in den Sozialen Medien, hier können lernende Maschinen ihre Stärken voll ausspielen“, fügte Schmeier hinzu: „Solche großen Datenströme kann nur eine Maschine verfolgen; sie arbeitet schneller, objektiver und ermüdet nicht – und entwickelt in Sekundenbruchteilen eine Meinung dazu.“ Daraus wiederum entstünden Signale, die für Fondsmanager hilfreich sein könnten.

„Wir sehen KI derzeit als optimale Assistenzsysteme, die aber unter Aufsicht und Anleitung weiter lernen und sich entwickeln“, sagte Schmeier: „Mit zunehmender Stärke der Rechnerleistung, erweiterten Informationsquellen sowie der Verbesserungen der KI-Methoden werden auch komplexere Betrachtungen möglich, mehr Verknüpfungen und auch mehr Einsichten in Zusammenhänge.“ Gesunder Menschenverstand, die Fähigkeit zum Einordnen in große Zusammenhänge – das sei noch immer dem Menschen überlassen: „Insofern ist der entscheidende Erfolgsfaktor für den Einsatz von KI im Asset-Management, Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten zu lassen“, so Schmeiers Fazit. (ud)

 

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