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Marktkommentar

Patrick Picenoni (CONREN): Künstliche Intelligenz im Asset Management

KI wird als Innovations- und Wachstumstreiber über die gesamte Wertschöpfungskette eines Unternehmens hinweg eine immer wesentlichere Rolle einnehmen. Dies betrifft in hohem Maße auch die Finanzindustrie im Allgemeinen und die Vermögensverwaltung im Speziellen, für die KI-Anwendungen besonders gut geeignet scheinen.
© CONREN

Das Thema „Künstliche Intelligenz“ (KI) erlebt einen veritablen Boom. Meldungen wie „KI-Maschine besiegt Schach-Großmeister“ oder „KI-Programm malt neuen Rembrandt“ machen fast täglich Schlagzeilen. Und kaum ei-ne Woche vergeht, ohne dass ein neues selbstlernendes Programm oder ein smartes Produkt auf den Markt kommt. Was auch immer die Zukunft bringt, schon jetzt steht fest: KI wird die Arbeitswelt nachhaltig beeinflussen und viele konventionelle Tätigkeiten rationalisieren. Was vereinzelt bedrohlich anmutet, birgt zugleich große Chancen, weil dank KI neue Berufszweige, Positionen und ganze Dienstleistungs- und Produktpaletten geschaffen werden. KI wird als Innovations- und Wachstumstreiber über die gesamte Wertschöpfungskette eines Unternehmens hinweg eine immer wesentlichere Rolle einnehmen. Dies betrifft in hohem Maße auch die Finanzindustrie im Allgemeinen und die Vermögensverwaltung im Speziellen, für die KI-Anwendungen besonders gut geeignet scheinen.

Bei KI geht es im Kern darum, Systeme zu entwickeln, die unter anderem Dinge können wie Sprache erkennen, Probleme lösen, automatisches Schlussfolgern, Wahrnehmung und Bildanalyse, automatisierte Prozesse steuern (Robotik) sowie maschinelles Lernen. Letztendlich dreht sich alles um Daten beziehungsweise deren Beschaffung, Verarbeitung und Auswertung. In dieser Welt sind Daten das neue Gold – also der Rohstoff dafür, dass KI-Systeme und -Algorithmen entwickelt und angewandt werden können. Je umfangreicher und qualitativ hochwertiger die Daten sind, desto besser. KI erlebt derzeit auch deshalb einen solch großen Entwicklungssprung, weil einerseits die Menge an Daten und die Leistungsstärke der Rechner exponentiell zugenommen und andererseits die Preise im Bereich Computer-Hardware in den letzten Jahrzehnten kontinuierlich abgenommen haben.

In der Geschäftswelt von morgen wird nicht jenes Unternehmen am erfolgreichsten sein, das den größten Maschinenpark vorhält, sondern welches die klügste KI besitzt. Dies trifft nicht nur auf IT-Unternehmen zu, obwohl diese bei KI-Themen noch klar führend sind. Schon vor Jahren hat der Kampf unter den großen amerikanischen und chinesischen Technologiekonzernen darum begonnen, wer das umfassendste Wissen über die Menschheit bereithält, um dieses für alle Arten von Anwendungen zu nutzen. Die KI-Marktführer werden künftig große Teile unseres Lebens noch intensiver begleiten und gestalten – und wir werden für diese Leistungen bezahlen.

Schon heute verdienen US-Unternehmen wie Apple, Google, Microsoft und Amazon oder die chinesischen Konzerne Baidu, Tencent oder Alibaba sehr viel Geld, indem sie digitale Dienstleistungen erbringen. Sie werden zu-künftig auch die wichtigste Schnittstelle zwischen uns und den analogen Dienstleistern sein und nicht nur Daten organisieren, sondern auch die Bereitstellung von Waren und Dienstleistungen. Applikationen wie „Siri“ oder „Alexa“ gehen bereits in diese Richtung. Bei einem Auftrag über ein solches System – zum Beispiel die Aufforderung „Alexa: Überweise X Euro an die Person Y“ – interessiert uns in erster Linie nicht, welche Bank hinter der Transaktion steckt. Diese Auswahl können genauso gut – wenn nicht effizienter und günstiger – die Plattformanbieter selbst treffen.

Aus Anlageperspektive wird es wichtiger, Unternehmen auf deren Wissen und Fortschritte im Bereich KI hin zu analysieren – unabhängig von deren Branchenzugehörigkeit. Die Anlegergemeinde und mit ihr die Finanzindustrie werden ebenfalls stark hiervon beeinflusst. Die Fortschritte der KI werden beispielsweise dazu führen, dass:

  • die Ausführungsgeschwindigkeit von Wertpapiertransaktionen steigt und die Transaktionskosten sinken
  • infolge leichterem Zugang zu und besserer Qualität von Daten die Investment-Tiefe (in quantitativer und qualitativer Hinsicht) bezüglich Unternehmen, Branchen, Ländern und ganz allgemein Makro-Faktoren (Auswertung von Inflations- Wachstums-, Arbeitsmarktdaten) deutlich größer wird
  • der Fundus an Anlage-Research und dessen Verfügbarkeit (rund um die Uhr und weltweit mit fremd-sprachlicher Übersetzung auf Knopfdruck) wächst
  • die Abhängigkeit von Banken (Stichwort: Blockchain-Technologie) abnimmt
  • die Qualität im Risikomanagement steigt und
  • die Kosten in verschiedenen Bereichen des Bankings sinken (Kreditprüfungs- und vergabekosten, Kos-ten von Compliance und regulatorische Aufwendungen durch zunehmende Digitalisierung und Effizienzsteigerung)

Was das Asset Management betrifft, wird KI zu tektonischen Verschiebungen führen – ob wir es wollen oder nicht. Klassisches Research auf Basis einzelner Wertpapiere oder reine „Stockpicker-Fondsmanager“ werden es schwer haben, gegen Maschinen mit KI zu bestehen. Noch ist die Mehrheit der am Markt tätigen Fintech-Unternehmen respektive Robo-Advisors nicht so weit, konventionelle Systeme ernsthaft zu gefährden. Auch wird es schwierig bleiben, Erfolgsfaktoren wie menschliche Erfahrung, Intuition und das Verständnis für Trendbrüche im Asset Management vollständig durch Maschinen zu ersetzen. Letztlich ist es aber nur eine Frage der Zeit, bis sich das Blatt wendet und einige Unternehmen zu den nächsten „Google, Amazon oder Baidu“ der Vermögensverwaltungswelt werden. Falls es die regulatorischen Rahmenbedingungen zulassen, werden vielleicht sogar einige der genannten IT-Konzerne selbst zu neuen „Asset Management Champions“, denn sie verfügen nicht nur über enorme Mengen an Kundendaten und gut gefüllte Kriegskassen für Forschung und Entwicklung, sondern sie sind bereits heute führend im Bereich der KI.


Grafik: Nach Projektionen von verschiedenen Beratungsunternehmen (u.a. IDC, Tractica) wird sich alleine der Markt für KI Software in den nächsten 7 Jahren verfünffachen.



 

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