Künstliche Intelligenz (KI) verändert schrittweise die Art und Weise, wie Investmentfirmen Chancen erkennen, Vermögenswerte analysieren, Portfolios verwalten und Risiken überwachen.
Das traditionelle Investmentmanagement stützt sich stark auf Analysten, Portfoliomanager, Finanzanalysten und professionelle Netzwerke.
Diese Methoden sind nach wie vor äußerst wichtig.
Da der Umfang der Finanzdaten jedoch stetig wächst, müssen Investmentinstitute heute weit mehr verarbeiten als:
Finanzberichte, Marktpreise und Wirtschaftsdaten.
Sie müssen auch analysieren:
Nachrichten, Brancheninformationen, Unternehmensmeldungen, Lieferkettendaten, Konsumtrends, alternative Daten und große Mengen unstrukturierter Informationen.
Sich allein auf Menschen zu verlassen, um all diese Informationen einzeln zu verarbeiten, wird zunehmend schwieriger.
Künstliche Intelligenz kann Investmentteams dabei unterstützen, große Informationsmengen schneller zu organisieren, zu klassifizieren und zu analysieren und gleichzeitig Inhalte hervorzuheben, die für die weitere Recherche durch Investmentexperten wertvoll sein können.
Daher liegt der Kernnutzen von KI im Investmentmanagement nicht darin, Investmentmanager zu ersetzen. Eine präzisere Beschreibung lautet:
Künstliche Intelligenz (KI) wird eingesetzt, um die Effizienz von Investmentrecherche, Datenanalyse, Risikoidentifizierung und Entscheidungsunterstützung zu verbessern.
KAEL AI erforscht weiterhin die Konvergenz von KI, Finanzdaten, quantitativer Forschung und Risikomanagement mit dem Fokus darauf, wie KI eine wichtige technologische Grundlage für systematischere Investmentmanagement-Frameworks bilden kann.
Was ist KI-gestütztes Investmentmanagement?
KI-gestütztes Investmentmanagement lässt sich allgemein wie folgt verstehen:
Die Anwendung von KI und maschinellem Lernen auf Investmentrecherche, Asset-Analyse, Portfoliomanagement und Risikomanagement.
Ein KI-gestütztes Investmentmanagement-System kann in verschiedenen Phasen eingesetzt werden, darunter:
Deal Sourcing
Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten.
Due Diligence
Durchführung der Due-Diligence-Prüfung.
Portfolioanalyse
Analyse von Anlageportfolios.
Portfoliooptimierung
Optimierung der Portfoliostrukturen.
Risikomanagement
Überwachung und Steuerung von Risiken.
Investorenkommunikation
Unterstützung der Investorenkommunikation.
Performance-Monitoring
Überwachung der Anlageperformance.
KI wird also nicht nur zur Prognose von Marktpreisen eingesetzt.
In vielen Szenarien des Investmentmanagements liegt die wichtigste Rolle von KI möglicherweise in der Informationsverarbeitung, der Steigerung der Rechercheeffizienz und der Unterstützung der Risikobewertung.
Wie kann KI bei der Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten helfen? Investmentmanagement beginnt mit einer grundlegenden Frage: Welche Vermögenswerte, Unternehmen oder Märkte verdienen eine genauere Analyse? Die traditionelle Suche nach Investitionsmöglichkeiten stützt sich in der Regel stark auf Branchenerfahrung, professionelle Netzwerke, Marktforschung und manuelle Vorauswahl. Diese Methoden sind nach wie vor äußerst wertvoll, haben aber eine praktische Einschränkung: Die Menge an Informationen, die Menschen kontinuierlich überwachen können, ist begrenzt. Künstliche Intelligenz kann Investmentinstitutionen dabei helfen, ein deutlich breiteres Datenspektrum gleichzeitig zu analysieren. Beispielsweise kann ein KI-Recherchesystem folgende Daten organisieren: Unternehmensfinanzdaten, Branchentrends, Unternehmensmeldungen, Marktnachrichten, makroökonomische Daten und Informationen zur Lieferkette. Dabei können Veränderungen identifiziert werden, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass KI automatisch feststellen kann: „Das ist definitiv eine gute Investition.“ Eine realistischere Anwendung ist:
KI wird eingesetzt, um die Informationsabdeckung von Investmentteams zu erweitern, während Experten weiterhin für die tiefergehende Recherche und die endgültigen Entscheidungen verantwortlich sind.
Wie können alternative Daten KI bei der Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten unterstützen?
Die traditionelle Investmentanalyse stützt sich in der Regel auf Unternehmensfinanzdaten und Finanzmarktinformationen.
Mit der Entwicklung der digitalen Wirtschaft haben immer mehr Investmentinstitute begonnen, sogenannte alternative Daten zu analysieren.
Dazu gehören beispielsweise:
Satellitenbilder, öffentlich zugängliche Online-Informationen, Konsumtrends, Stellenanzeigen, Suchtrends, Logistikdaten und öffentliche Social-Media-Informationen.
So können einige Datensätze Forschern beispielsweise helfen, Folgendes zu beobachten:
Veränderungen im Konsumverhalten, Unternehmensexpansionen, Entwicklungen in der Lieferkette oder Branchendynamik.
KI hat den Vorteil, große Mengen unterschiedlicher Informationen gleichzeitig verarbeiten zu können.
Alternative Daten werfen jedoch auch wichtige Fragen auf, die folgende Aspekte betreffen:
Datenqualität
Datenautorisierung
Datenschutz
Repräsentativität und Verzerrung
Daher gilt:
Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Investitionsentscheidungen.
Entscheidend ist:
Zuverlässige Daten + Geeignete Modelle + Strenge Validierung.
Wie verändert KI die Due Diligence bei Investitionen?
Die Due Diligence ist ein wesentlicher Bestandteil des Investmentmanagements.
Vor einer Investition in ein Unternehmen oder einen Vermögenswert müssen Investmentteams in der Regel große Mengen an Informationen analysieren.
Dazu gehören beispielsweise:
Finanzberichte, Geschäftstätigkeit, Wettbewerb in der Branche, Marktbedingungen, Risikofaktoren und historische Daten.
Traditionelle Due Diligence