Von Menschenhand und Algorithmen gesteuert: Wie KI das Asset Manage­ment verändert

Immer mehr Vermögensverwalter und Finanzinstitute setzen auf diese Technologien, um Investition­sent­scheidungen zu treffen und Risiken zu managen. Der Grund dafür liegt auf der Hand: KI und ML können große Datenmengen schnell und präzise analysieren, Muster und Trends identifizieren und Prognosen erstellen. Diese Fähigkeiten können dazu beitragen, die Genauigkeit und Effektivität von Investitions­entscheidungen zu verbessern.

Im Asset Management gibt es verschiedene Anwendungen von KI und ML. Eine davon ist die Verwendung von Algorithmen zur Erstellung von Anlage­strategien. KI-Modelle können historische Daten über die Performance von Aktien, Anleihen und anderen Vermögenswerten analysieren und daraus Schlüsse ziehen, um zukünftige Markt­entwicklungen vorherzusagen. Diese Vorhersagen können dann als Grundlage für die Entscheidungs­findung dienen, wenn es darum geht, welche Vermögens­werte gekauft oder verkauft werden sollen.

Ein weiterer Bereich, in dem KI und ML im Asset Management eingesetzt werden können, ist die Risikomanagement-Analyse. Hier können diese Technologien genutzt werden, um potenzielle Risiken in einem Portfolio zu identifizieren und zu bewerten. KI-Modelle können beispielsweise Markt­schwankungen vorhersagen und die Auswirkungen auf bestimmte Vermögens­werte berechnen. Dies kann dazu beitragen, Risiken zu minimieren und langfristige Stabilität im Portfolio zu gewährleisten.

Eine weitere Anwendung von KI und ML im Asset Management ist die Erkennung von Betrug und Fehl­verhalten. Mit der zunehmenden Komplexität von Finanzprodukten und -transaktionen steigt auch die Wahrscheinlichkeit von Betrug und Fehlverhalten. KI-Modelle können eingesetzt werden, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren und zu untersuchen. Dabei können Muster in Transaktionen und Verhaltensweisen erkannt werden, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten.

Obwohl der Einsatz von KI und ML im Asset Management viele Vorteile hat, gibt es auch Heraus­forderungen und mögliche Probleme. Einer der größten Nachteile ist, dass KI-Modelle nur so gut wie ihre Trainingsdaten sind. Wenn diese Daten unvollständig oder ungenau sind, können die Vorhersagen und Entscheid­ungen der KI-Modelle ebenfalls ungenau sein. Ein weiteres Problem ist, dass KI-Modelle oft sehr komplex sind und schwer zu verstehen und zu interpretieren sein können. Dies kann dazu führen, dass Entscheidungen auf der Grundlage von KI-Modellen für Anleger und Vermögens­verwalter undurchsichtig werden.

Zusammenfassend kann gesagt werden, dass der Einsatz von KI und ML im Asset Management eine vielversprechende Möglichkeit ist, um Investitions­entscheidungen zu verbessern und Risiken zu managen. Aus diesem Grund wird ebenfalls in der Security KAG ML-Modelle eingesetzt, um die Anleihen-Portfolios effizienter managen zu können. Diese sind aktuell unter anderem in der Ermittlung der Ertrags­erwartung von Anleihen im Einsatz, um diese präziser und robuster schätzen zu können.

Welch enormes Potential KI und welche Auswirkungen auf den (Arbeits-)Alltag von uns allen hat, soll dieser Blog-Post verdeutlichen. Dieser wurde nämlich vollständig, von der Überschrift bis zur Zusammenfassung, inklusive des angefügten Bildes, von ChatGPT bzw. Dall-E verfasst und lediglich um die letzten drei Sätze von mir erweitert.