Geld anlegen mit KI: Die Zukunft der Finanzbranche?
Sie wird immer besser – und einflussreicher. Künstliche Intelligenz ist in so mancher Branche schon ein wichtiger Teil des Geschäftsmodells, andere Sektoren ziehen nach.
Künstliche Intelligenz (KI) wird viele Bereiche unseres Lebens verändern. Schon jetzt gibt es vielfältige Einsatzmöglichkeiten: von der Medizin über die Anlagensteuerung bis in die Kunstwelt. Sowohl durch Finanzdienstleister als auch als Service für deren Kund*innen wird KI bereits seit längerer Zeit genutzt. Algorithmen sorgen dafür, dass verdächtige Abbuchungen oder Kreditkartenzahlungen schnell erkannt und gestoppt oder rückgängig gemacht werden. Die sogenannte "Fraud Detection" hat Finanzinstituten und Versicherungskonzernen bereits riesige Summen erspart. Auch bei der Risikoanalyse von Versicherungen kommt KI zum Einsatz. Es gibt beispielsweise Tools, die Unternehmen dabei beraten, welche Firmenversicherungen für sie sinnvoll sind. Basierend auf einem Fragenkatalog analysiert eine KI die Anforderungen und schlägt passende modulare Policen vor.
KI als Assetmanager
Algorithmen können auch Geldanlage. So analysieren KI-gestützte Systeme ein Portfolio und suchen nach Investments, die für das jeweilige Anlagesystem relevant sind. Unpassende Assets werden aussortiert. Mithilfe des Maschinellen Lernens wird nach vorheriger Festlegung der Präferenzen das passende Verhältnis zwischen Risiko und Rendite bestimmt. Dabei werden Tausende Faktoren berücksichtigt. Dazu zählen beispielsweise die Risikotoleranz der Anleger*innen, finanzielle Gesundheit der jeweiligen Unternehmen sowie die Aktienperformance. Kontinuierliches Lernen und die Nutzung von Daten aus öffentlichen Quellen sorgen dafür, dass die vorgeschlagenen Anlageformen immer besser zu den jeweiligen Präferenzen passen.
Bei der Aktienauswahl helfen KI-Tools, die ESG-Qualität (Environmental, Social, Governance) von Unternehmen zu bewerten. Für eine nachhaltige Investition, die auf ökologischen, sozialen und Governance-Kriterien basiert, werden beispielsweise Transkripte von Telefonkonferenzen zu Finanzergebnissen ausgewertet. Per natürlicher Spracherkennung (Natural Language Processing, NLP) werden ESG-Signale ermittelt. Diese werden in Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen ausgewertet und zur Investition in Unternehmen mit besseren ESG-Eigenschaften genutzt.
Geld und Maschine arbeiten lassen
"Robo-Advisor" berücksichtigen, gestützt auf Angaben der Kund*innen, Faktoren wie Risikobereitschaft und Liquidität und zeigen passende Investitionen auf. Diese können vollständig automatisiert ausgeführt werden. Algorithmen verwalten damit eigenständig und ohne menschliches Zutun ein Portfolio. Gleiches gilt für das Vermögensmanagement. Dort werden sämtliche Faktoren berücksichtigt, die sich auf die Gesamtfinanzen auswirken. Dazu gehören steuerliche Aspekte genauso wie die Nachlassverwaltung, die mit Hilfe von KI automatisiert werden kann. Einen ähnlichen Weg gehen virtuelle Assistenzen, die Finanzinstitute in ihre Apps integrieren. Sie befragen beispielsweise Kund*innen nach ihren Bankgeschäften und stellen auf dieser Basis Erinnerungen ein.
Zudem machen sie nach einer Analyse der Finanzhistorie personalisierte Vorschläge. Viele dieser Lösungen sind bereits implementiert und werden ausgiebig genutzt, andere sind dagegen neu. Maschinelles Lernen sorgt dafür, dass die Tools immer besser werden. Allerdings können Algorithmen auch negative Auswirkungen haben. So ist es unbedingt notwendig, Verzerrungen in der Datenbasis zu korrigieren, da anderenfalls diese von der KI fortgeschrieben werden. Die Folgen können verheerend sein: So steht der automatisierte Hochfrequenzhandel im Verdacht, an dem Flash-Crash der US-Börsen im Jahr 2010 beteiligt gewesen zu sein.
KI-gestützte Portfolio-Management-Systeme
Das südkoreanische FinTech-Start-up Qraft Technologies entwickelt KI-gestützte öffentliche Portfolio-Management-Systeme. Die auf Deep Learning basierenden Algorithmen liefern Finanzinstituten entsprechende Portfolioanalysen. Das Unternehmen bietet an der New Yorker Börse (NYSE) notierte KI-gestützte ETFs als Investitionsmöglichkeit sowie Portfolio-Lösungen und Robo-Advisor für institutionelle Kunden. Die eigene Handelsplattform AXE setzt KI ein, um in Echtzeit bei großen Handelsaufträgen von Institutionen zu helfen. Durch eine Partnerschaft mit dem weltgrößten Investmentfonds SoftBank will Qraft das Management des verwalteten Vermögens grundlegend verändern.
Robo-Advisor bietet White-Label-Lösung
Der Spezialist für KI-gesteuerte Vermögensverwaltung Growney bietet seine Plattform als White-Label-Lösung für Finanzdienstleister an. Die Technologieplattform beinhaltet eine KI-gestützte Investmentauswahl für aktive und passive Anlagestrategien. Zur White-Label-Lösung gehören auch ein digitales Kund*innenportal und eine Anbindung an die Depotbank. So hat der Kunde Fonds Finanz im Zuge dessen die smarte Vermögensverwaltung „ComfortInvest" gelauncht. Anleger*innen sollen dadurch die aussichtsreichsten nachhaltigen Fonds und ETFs vorgeschlagen werden. Dabei sollen nachhaltige Strategien bei der Anlageform berücksichtigt werden.
KI erleichtert ESG-Investments
Das Technologieunternehmen Insig AI hat mit Insig ESG ein Tool eingeführt, mit dem Anleger*innen einfacher in Unternehmen investieren können, die nach ESG-Kriterien arbeiten. So soll eine transparente effiziente Entscheidungsfindung möglich werden. Dabei wird maschinelles Lernen mit analytischen Werkzeugen kombiniert. So werden beispielsweise ESG-Offenlegungen aus verschiedenen Quellen in einer Bibliothek veröffentlichter Unternehmensberichte visualisiert und verglichen. Dazu gehören beispielsweise Jahresberichte, Gewinnmitteilungen und ESG-, beziehungsweise Nachhaltigkeitsberichte. Für das Tool hat Insig AI 15 maschinelle Lernmodelle entwickelt.
Persönliches Finanzcoaching per App
Das Berliner Start-up Forget X hat mit „Forget Finance“ eine App gelauncht, die die persönlichen Finanzen der Nutzer*innen verwalten soll. Neben persönlichem Coaching bietet das Programm auch automatisierte Investments. Die Finanzfragen der Anwender*innen sollen dadurch kompetent beantwortet werden. Die App hilft bei der richtigen Anlagestrategie, ob es um Immobilienerwerb, Rente oder Urlaubsfinanzierung geht. Dabei sollen die persönlichen Bedürfnisse und Möglichkeiten der Nutzer*innen berücksichtigt werden. Die App gibt Empfehlungen für Sparraten und schlägt Finanzprodukte vor. Die Investments können auch automatisiert werden.
Algorithmen entdecken Finanzmarkt-Anomalien
Das FinTech-Start-up Axyon AI arbeitet mit der DeFi FX-Börse DeFinity bei der Entwicklung von Deep Learning-AI zur Erkennung von Marktanomalien zusammen. Axyons KI-gestützte Erkennung von Marktanomalien erzeugt automatische Warnungen über unregelmäßige Muster in den Preisen von Vermögenswerten. Diese können von nicht offengelegten neuen Informationen, Welleneffekten korrelierter Vermögenswerte oder strukturellen Brüchen im Verhalten eines Vermögenswerts gegenüber dem breiteren Markt stammen. Die KI entdeckt diese versteckten Anomalien, die ansonsten nicht auffindbar wären. So kann sie früh vor potenziellen Volatilitätsereignissen warnen.