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In den letzten Jahren hat die Finanzbranche die Integration von Spitzentechnologien erlebt, wobei Blockchain, digitale Währungen und nun auch Künstliche Intelligenz (KI) eine Vorreiterrolle spielen. Dank ihrer Fähigkeit, grosse Datenmengen zu analysieren und komplexe Entscheidungen zu treffen, verändern KI und KI-gestützte Tools verschiedene Aspekte des Finanzsektors. In diesem Artikel untersuchen wir die Auswirkungen von KI auf diesen Bereich und diskutieren Herausforderungen und Chancen.
Algorithmischer Handel, oft auch als Algo-Trading bezeichnet, ist eine Methode zur Ausführung von Geschäften anhand vorprogrammierter Anweisungen. Mit den Fortschritten im Bereich der künstlichen Intelligenz ist der algorithmische Handel immer ausgefeilter geworden und ermöglicht es Händlern, umfangreiche Daten zu analysieren und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
KI-basierte Algorithmen können sich an veränderte Marktbedingungen anpassen und gewährleisten, dass Handelsstrategien effektiv bleiben. Diese Technologie hat nicht nur die Effizienz erhöht, sondern auch menschliche Fehler minimiert, was zu besseren Handelsergebnissen führt.
Die Risikoanalyse ist für den Finanzsektor von immenser Bedeutung. In der Vergangenheit war dieser Prozess sehr arbeits- und zeitaufwändig und stark vom menschlichen Urteilsvermögen abhängig. KI hat neue Horizonte eröffnet und ermöglicht die Automatisierung zahlreicher Aufgaben bei gleichzeitiger Bereitstellung präziser und zeitnaher Bewertungen.
KI-gestützte Tools zeichnen sich durch die Verarbeitung grosser Datenmengen, die Erkennung von Mustern und die Vorwegnahme potenzieller Risiken und Chancen aus. Sie können historische Marktdaten analysieren und Echtzeiterkenntnisse aus verschiedenen Quellen wie Nachrichtenartikeln und sozialen Medien einbeziehen, um Anlegern ein umfassendes und aktuelles Bild der Faktoren zu vermitteln, die ihre Investitionen beeinflussen.
Ausserdem lernen diese Instrumente ständig dazu und passen sich an, so dass sich ihre Vorhersagegenauigkeit mit der Zeit verbessert. Aber auch sie haben ihre Grenzen, und die Anleger müssen sie erkennen und durch andere Risikomanagementstrategien ergänzen. Die Diversifizierung von Portfolios und die regelmässige Überprüfung des Risikoengagements bleiben wichtige Praktiken, um sich auf dem dynamischen Finanzmarkt zurechtzufinden.
Schauen wir uns einige spannende Beispiele für KI-gestützte Tools im Finanzsektor an. Kryptowährungsbörsen wie Binance und Crypto.com haben KI-basierte Lösungen wie NFT-Generatoren und Chatbots eingeführt. Crypto.com hat seine virtuelle Assistentin "Amy" auf den Markt gebracht, eine generative KI-Benutzerassistentin, die Fragen zu den Dienstleistungen und Produkten von Crypto.com beantwortet und die Nutzer mit Informationen über die Kryptoindustrie versorgt.
Binance hat Bicasso veröffentlicht, einen KI-gesteuerten NFT-Generator, der es Nutzern ermöglicht, ein individuelles Bild zu erstellen, das von KI generiert wird, und dann ihre Kreation als NFTs auf der BNB-Kette zu prägen.
Seit Jahren wird maschinelles Lernen (ML), ein Teilbereich der KI, der es Computersystemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung in einer Weise zu verbessern, die der menschlichen Entscheidungsfindung ähnelt, von vielen renommierten Finanzinstituten eingesetzt. Die Handelsplattform Robinhood beispielsweise hob in ihrem Jahresbericht 2022 hervor, dass ihre maschinellen Lernmodelle "sehr fortschrittlich sind und zu zahlreichen Fähigkeiten in unserem gesamten Unternehmen beitragen".
Vlad Tenev, Mitbegründer und CEO von Robinhood, erklärte auf der Gewinnmitteilung der provisionsfreien Handels-App für das erste Quartal 2023: "Jedes Unternehmen wird sich in ein KI-Unternehmen verwandeln müssen."
Sein CFO, Jason Warnick, sagte zu den jüngsten Ergebnissen: "Wir haben den Umsatz vier Quartale in Folge gesteigert und sind gleichzeitig zu einem schlankeren Betriebsmodell übergegangen. Gleichzeitig haben wir neue Produkte und Funktionen entwickelt, die die Kundenzufriedenheit überproportional gesteigert haben."
Der Einsatz von KI im Finanzbereich bringt auch einige Herausforderungen mit sich. Auf der einen Seite kann die potenzielle Voreingenommenheit von KI-Algorithmen zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Finanzinstitute müssen für Transparenz und Fairness sorgen, indem sie KI-Systeme erklärbar und repräsentativ für die verschiedenen Bevölkerungsgruppen machen, denen sie dienen. Regelmässige Audits und Überprüfungen können dazu beitragen, Voreingenommenheit in KI-Systemen zu erkennen und abzuschwächen und sicherzustellen, dass sie ethische Standards einhalten.
Auf der anderen Seite könnte die Automatisierung vieler Aufgaben durch KI zu einer Verdrängung von Arbeitsplätzen führen. Dies ist der Fall bei IBM, das wahrscheinlich einen Einstellungsstopp für "Back-Office"-Aufgaben verhängt, die potenziell durch KI automatisiert werden könnten. Nach Angaben des CEO des Unternehmens, Arvind Krishna, besteht die Gefahr, dass in den nächsten fünf Jahren 7.800 Arbeitsplätze durch KI ersetzt werden.
Während KI die Effizienz verbessert, muss für die Mitarbeiter ein reibungsloser Übergang gewährleistet sein. Finanzinstitute sollten in Umschulungs- und Weiterbildungsprogramme investieren, um ihre Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, sich an die veränderte Branche anzupassen. Unternehmen können eine symbiotische Beziehung zwischen KI und Mitarbeitern fördern, indem sie KI als Werkzeug nutzen, um menschliche Fähigkeiten zu verbessern, anstatt sie zu ersetzen.
Mit der Weiterentwicklung der KI wird die Finanzbranche einen raschen Wandel erleben. Die Konvergenz von KI und Finanzwesen wird zu personalisierteren Dienstleistungen, besserem Risikomanagement und besserem Kundenerlebnis führen. KI-gestützte Chatbots werden noch ausgefeilter werden und in der Lage sein, komplexe Finanzanfragen zu bearbeiten und personalisierte Empfehlungen zu geben. ML-Algorithmen werden Handelsstrategien weiter verfeinern und es Anlegern ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen und ihre Portfolios zu optimieren.
Gleichzeitig ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, dass alle Herausforderungen, wie oben erwähnt, durch eine transparente und verantwortungsvolle Umsetzung angegangen werden. Mit einem ausgewogenen Ansatz und einem Schwerpunkt auf der Zusammenarbeit zwischen Technologen, Regulierungsbehörden und Branchenexperten wird die KI weiterhin positive Veränderungen im Finanzwesen vorantreiben und die menschliche Arbeit verbessern, um optimale finanzielle Ergebnisse zu erzielen.