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Banken

Investmentbanking: Maschinen statt Rockstars

Warum künstliche Intelligenz für Investmentbanker Fluch und Segen zugleich ist. Teil 3 der Serie.
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© Photo by Brian Kostiuk on Unsplash
05.05.2020

Wilde Partys, satte Boni: Investmentbanker waren jahrzehntelang die Stars der Finanzwelt. Bis die Digitalisierung übermächtige Konkurrenz mitgebracht hat: künstliche Intelligenz. Wie neue Technologien das Berufsfeld umkrempeln, offenbart der dritte Teil der Serie.

Überstunden, Partys und Millionen-Boni – irgendwo zwischen „The Wolf of Wallstreet“ und „Bad Banks“ waren Börsenmakler lange Zeit die Rockstars der Finanzbranche. „Work Hard, play hard“, war das Motto. Investmentbanker arbeiteten teils 100 Stunden pro Woche, bekamen aber auch die üppigsten Gehaltschecks, manche stiegen frisch von der Uni schon bei 100.000 Dollar ein. Ein gängiges Bild von der Frankfurter Börse über London bis hin zur New Yorker Wall Street. Die Finanzkrise 2008 hatte darauf kaum Einfluss: Zwar ist die Risikobereitschaft der Trader etwas zurückgegangen und die Arbeit wird kritischer hinterfragt, doch das hohe Arbeitspensum und der Leistungsdruck haben sich nicht geändert. Im anonymen Job-Protokoll des „Spiegel“ berichtet ein Investmentbanker, dass viele in der Branche an Burn-out erkranken. Auslöser dafür ist seiner Meinung nach nicht nur der harte Arbeitsalltag, sondern auch der innere Druck, dem Gehalt gerecht zu werden und den Lebensstandard entsprechend schnell zu erhöhen und zu halten.

Digitale Konkurrenz

Auch wenn der Job und der damit einhergehende Status nach wie vor sehr begehrt sind – auf 100 freie Stellen pro Jahr kommen bei einer Investmentbank durchaus 10.000 Bewerbungen – kämpfen die jungen Talente nicht mehr nur gegen die Mitbewerber aus den eigenen Reihen. Stattdessen hat die Digitalisierung einen mächtigen Konkurrenten hervorgebracht: Künstliche Intelligenz (KI). Noch bis vor wenigen Jahren waren sich alle in der Branche einig, dass ihre Jobs nur geringfügig vom digitalen Wandel beeinflusst werden. So schätzten zwei Professoren der Oxford Universität in einer Studie 2013, dass die Arbeit eines Finanzanalysten sicherer sei als 70 Prozent aller von ihnen betrachteten Berufsbilder.

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Heute ist klar, dass die Studie den Beruf des Analysten falsch eingeschätzt hat. Denn Analysten beschäftigen sich vorwiegend mit der Interpretation von Zahlen: Es geht darum, die Finanz- und Wirtschafts-Aussichten eines Unternehmens zu erfassen und daraus Handlungsempfehlungen, sogenannte Research Notes, für Aktionäre abzuleiten. Daher verbringen viele Mitarbeiter ihre Zeit damit, Standardaufgaben in Excel-Tabellen zu erledigen. So erstellen renommierte Institute jedes Jahr mehrere zehntausend solcher Research Notes. Allerdings gleicht diese Tätigkeit oftmals Fließbandarbeit und bietet dadurch ein hohes Substitutionspotenzial. Denn Computer sind längst in der Lage, Finanzdaten umfassend zu analysieren und auf dieser Grundlage Handlungsempfehlungen auszugeben.

So gibt etwa der Job-Futuromat des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) für Betriebswirte im Bereich Finanzen und Investment an, dass die Hälfte der typischen Tätigkeiten in diesem Beruf durch den Einsatz digitaler Technologien automatisiert werden können. Die Prognose bezüglich der Automatisierbarkeit in diesem Beruf liegt bei 50 Prozent. Beim Börsenmakler, also dem Trader, fällt das Risiko, durch digitale Prozesse ersetzt zu werden, mit 82 Prozent sogar noch deutlicher aus. Algorithmen ersetzen den Menschen.

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Die Branche wird automatisiert

Tatsächlich liegt der erste Schritt hin zur Automatisierung erst wenige Jahre zurück: 2013 hat das Europäische Parlament im Gesetz zur Umsetzung der Transparenzrichtlinie (2013/50/EU) verfügt, dass börsennotierte Unternehmen ab 2020 ihre Quartals- und Jahresfinanzberichte im XBRL-Format (Extensible Business Reporting Language) vorlegen müssen. Noch werden Geschäftsberichte vorwiegend manuell erstellt und in gedruckter Form oder im PDF-Format veröffentlicht. Da beide Ausführungen nicht maschinenlesbar sind, müssen auch Investoren und Analysten die Berichte manuell in Rating-Systeme übertragen. Fehlende Einheitlichkeit beim Design, der Aufbereitung und umfangreiche Anhänge machen das Auslesen der Finanzrechnungen zusätzlich komplex.

Hier setzt die Automatisierung an: Finanzdaten, die im XBRL-Format aufbereitet sind, können deutlich schneller standardisiert und elektronisch verarbeitet, gespeichert und übertragen werden. Das bedeutet, die Finanzberichte können direkt übernommen und automatisch nach verschiedenen Kriterien ausgewertet werden. Auch an der Börse ist das XBRL-System eingeführt worden. Start-ups haben dadurch ein neues Geschäftsfeld entdeckt: Sie erstellen mittels KI fast in Echtzeit Finanzmeldungen. Dafür nutzen sie die maschinenlesbaren Börsenmeldungen und ergänzen sie um Informationen aus allgemein zugänglichen Wirtschaftsdatenbanken sowie aus früheren eigenen Analysen und Berichten. Moderne Analyse-Tools bereiten die Daten entsprechend auf, sodass schließlich ausführliche Berichte entstehen, die die finanzielle Situation eines Unternehmens mit Grafiken, Tabellen und Texten abbilden.

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JP Morgan hat zum Beispiel eine eigene Datenbank aufgebaut: Rund 300.000 Research Notes hat die US-Großbank mittlerweile digitalisiert. Algorithmen werten die Daten aus, indem sie etwa in den über 40 Millionen abgespeicherten Wörtern nach positiven und negativen Begriffen suchen. Solche KI-Tools verwenden häufig Natural Language Processing (NLP), eine Technik zur maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache. Beim Vermögensverwalter BlackRock kommt beispielsweise NLP zum Einsatz, um Pflichtmitteilungen oder Quartalsberichte von Firmen auszuwerten und anschließend mit den gewonnenen Informationen Indexfonds zu bestücken. „Elektronisch generierte Finanz-Analysen sind kaum noch von den aufwendigen manuellen Analysten-Berichten zu unterscheiden", sagte Wiliam Trout, Head of Wealth Management beim Investmentberater Celent der „Computerwoche“.

Finanztipps von Kollege Computer

Die neuen Technologien bringen die Finanzhäuser voran, wie ein Beispiel von Credit Suisse zeigt: Nachdem die Bank 2015 begann, Analyse-Tools anzuwenden, wuchs das Portfolio von Unternehmensanalysen von 1.500 auf 5.000 an, ohne dass weitere Mitarbeiter eingestellt wurden. Für den Beruf des Finanz-Analysten bedeutet das nichts Gutes, ist sich Trout deshalb sicher: „Alle bisherigen Digitalisierungen haben uns eindrucksvoll gezeigt, wie schnell und tiefgreifend solche disruptiven Prozesse vonstattengehen. Ich bin mir sehr sicher, dass die Zahl der Analysten schon bald auf einen kleinen Bruchteil der heutigen Werte zurückgehen wird.“

Doch wo auf der einen Seite Jobs durch die Digitalisierung abgebaut werden, entstehen an anderer Stelle neue Tätigkeitsfelder. Bei Goldman Sachs ist Automatisierung schon seit einigen Jahren Thema. Das Team, das sich darum kümmert, wächst kontinuierlich. Bereits 2017 erklärte der damalige Finanzchef Martin Chavez, dass manche Aufgaben im Investment Banking geradezu nach Automatisierung schreien würden. Heute sagt Joanne Hannaford, IT-Chefin von Goldman Sachs, dass die Weltmärkte zu komplex geworden seien, als dass Menschen sie allein noch überblicken könnten. Neue Technologien sind also nötig, um Schritt zu halten und Daten weiterhin gewinnbringend auswerten zu können. So lassen sich etwa mit Big Data die Märkte schnell und automatisch analysieren und dadurch neue Einblicke in die Wirtschaft gewinnen. Bei Goldman Sachs ist man von den Vorteilen der Digitalisierung überzeugt und sieht in ihr lediglich den Motor des Fortschritts. Das Investmentbanking der Zukunft besteht aus dem Zusammenspiel von Technologie, Anwendungsentwicklung und klassischen Banking-Aufgaben.

Die Bank als Tech-Unternehmen

Im Zuge der Digitalisierung entstehen immer mehr globale Plattformen, die automatisiert handeln. Statt unzähliger Trader, die mit Tabellen und Zahlenkolonnen hantieren, benötigen Banken nun IT-Spezialisten und entsprechende Rechnerkapazitäten. Banken verwandeln sich dadurch immer mehr in Technologieunternehmen. JP Morgan hat etwa die Plattform „Spectrum“ geschaffen, die sämtliche Informationen zu Unternehmen bündelt. In „Spectrum“ ist eine Machine-Learning-Plattform integriert, auf deren Empfehlungen 60 Prozent des elektronischen Handelsvolumens von JP Morgan basieren.

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Dabei hinken europäische Geldhäuser ihren amerikanischen Pendants deutlich hinterher. So investiert die Bank of America jährlich rund 16 Milliarden Dollar in innovative Technologien, JP Morgan elf Milliarden. Im Vergleich dazu wirken die Investitionen der Deutschen Bank fast schon kümmerlich: Vorstandschef Christian Sewing will verteilt auf vier Jahre 13 Milliarden Euro für neue Technologien ausgeben.

Was bedeutet das nun für Investmentbanker? Ihre Jobs werden künftig rarer, aber auch abwechslungsreicher sein. Denn durch die Automatisierung haben sie wieder Zeit für Aufgaben jenseits von standardisierten Abläufen. Etwa um Unternehmen nicht nur auf Grundlage der Finanzdaten, sondern direkt kennenzulernen, um so ein besseres Gefühl für die Märkte und ihre Entwicklung zu bekommen.

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Darüber hinaus könnte das Rockstar-Image in der Finanzbranche vielleicht ein Revival erleben: Immer öfter steigen nämlich junge Banker bei den renommierten Geldhäusern wie der Deutschen Bank oder BlackRock aus, weil sie in ihrer Freizeit mit dem Handel von Kryptowährungen reich geworden sind. Im Unterschied zu ihren älteren Kollegen stehen sie Blockchain und Co. aufgeschlossen gegenüber und sind bereit, auch privat ein Risiko einzugehen. Anschließend gründen die Finanzgenies eigene Unternehmen und widmen sich komplett den Digitalwährungen. Ist das der Beginn einer neuen Ära?

05.05.2020