Künstliche Intelligenz KI in der Geldanlage – so funktioniert Künstliche Intelligenz im Brokerage

Innenansicht einer modernen automatisierten Fabrik mit Roboterarmen und Förderband.
© imaginima via Getty Images

Das Thema KI (Künstliche Intelligenz) bzw. AI (artificial intelligence) ist zwar in aller Munde, und doch haben Verbraucher und Anleger meist keine konkrete Vorstellung davon. Tatsächlich ist unser Alltag bereits geprägt von zahlreichen intelligenten Systemen wie Spracherkennung im Smartphone, Smart Home oder Übersetzungsprogramme und Sicherheitssysteme. Auch bei der Geldanlage wird Künstliche Intelligenz mittlerweile eingesetzt. Wir zeigen Ihnen wie AI funktioniert, wo sie konkret genutzt wird und welche Grenzen sie (noch) hat.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Eine Künstliche Intelligenz zu schaffen, also eine Maschine zu entwickeln, die wie ein Mensch denkt und handelt, faszinierte Forscher bereits seit Jahrhunderten. Doch erst im 20. Jahrhundert wurde mit dem Computer überhaupt die technische Voraussetzung dafür erfunden.

Bei Künstlicher Intelligenz handelt es sich, einfach ausgedrückt, um Computerprogramme, die sich selbst weiterentwickeln und ähnlich wie Menschen denken, lernen und handeln können.

Geprägt wurde der Begriff „Künstliche Intelligenz“ ab 2003 u.a. von maßgebenden wissenschaftlichen Arbeiten wie „Artificial Intelligence: A Modern Approach“ von Peter Norvig und Stuart Jonathan Russell. Die beiden Forscher definierten KI ganz allgemein als jedes Gerät, das auf der Basis von Beobachtung versucht, die Chance auf ein erfolgreich erreichtes Ziel zu optimieren.

Heutige KI-Computersysteme zählen zur sogenannten „schwachen KI“. Das bedeutet, dass diese Form der Künstlichen Intelligenz zwar in der Lage ist, riesige Datenmengen, sogenannte „Big Data“ mit Hilfe von maschinellem Lernen (engl. Machine Learning) zu verarbeiten und bestimmte Problemstellungen zu lösen. Doch im Vergleich mit dem menschlichen Gehirn erlangt diese KI kein tieferes Verständnis für die Problemlösung. Sie handelt reaktiv und unflexibel.

Wussten Sie schon?

Facebook, Apple und Co. investieren massiv in Künstliche Intelligenz. Kein Wunder: Das US-amerikanische Beratungs- und Marktforschungs­unternehmen Tractica geht davon aus, dass sich der weltweite Umsatz mit KI-Anwendungen von derzeit 2,9 Milliarden innerhalb von fünf Jahren mehr als verzehnfacht.

Eine sogenannte „starke KI“ wäre dazu in der Lage, wie der Mensch logisch zu denken, aus eigenem Antrieb Entscheidungen zu treffen, natürlich zu kommunizieren und alle diese Fähigkeiten zu kombinieren, um ein Ziel zu erreichen. Bis heute ist es jedoch noch nicht gelungen, eine starke Künstliche Intelligenz zu entwickeln.

Vereinfacht ausgedrückt: Stand heute ist die KI sehr gut darin, in sehr großen Datensätzen Muster zu erkennen und diese auszuwerten. Typische Einsatzgebiete für KI sind deshalb selbstfahrende Autos, Spracherkennung oder Bilderkennung sowie virtuelle Assistenten. Für den Einsatz im Finanzsektor ist die Fähigkeit, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, ebenfalls von Vorteil.

Zusammengefasst ist KI:

  • Ein digitales System, das Algorithmen zur Analyse von Mustern und Berechnung von Wahrscheinlichkeiten einsetzt.
  • Ein selbstlernendes Computersystem auf der Basis von festen Datenbeständen oder selbst erstellten Daten. Durch Selbstlernen verbessert es seine Algorithmen und lernt, Daten besser zu verstehen. Das Lernen kann vernetzt mit verschiedenen KI erfolgen. So kann die Rechenleistung vergrößert und die Interpretationsfähigkeit von Daten verbessert werden.

So arbeitet die Künstliche Intelligenz

Eine Künstliche Intelligenz benötigt zum einen sehr viele Daten und zum anderen Regeln, wie sie mit diesen Daten verfahren soll. Diese Regeln werden als Algorithmen bezeichnet. Eine KI startet somit immer erst mit Regeln, die Programmierer erstellt haben. Erst mit zunehmender Datenmasse kann sie dann selbstlernend eigene Regeln ableiten und entwickeln.

Bis heute ist beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz sehr viel Vorarbeit durch Menschen notwendig. Selbst ausgefeilte Systeme benötigen noch über 90 Prozent menschliche Arbeit.

In der Finanzwelt werden zwar sekündlich neue Daten produziert. Doch für eine KI ist es schwer, diese Daten zuzuordnen. Denn für die jeweiligen Datensätze gibt es keine allgemeinen Standards. Somit muss eine KI z.B. erst lernen, welche Kennzahlen in welchem Unternehmen, in welcher Branche oder in welchem Moment wirklich relevant sind. Lernt die KI diese Zusammenhänge falsch, kann es vorkommen, dass sie Daten auch falsch interpretiert, indem sie sinnlose Zusammenhänge erkennt.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Geldanlage ist somit an komplexe Vorarbeiten von Finanzexperten geknüpft, gerade weil die Zahlenwelt der Finanzbranche sich immer wieder mit verändernden Bedingungen konfrontiert sieht.

Wo wird Künstliche Intelligenz bereits in der Finanzbranche eingesetzt?

KI kommt in der Finanzbranche bereits in unterschiedlicher Form zum Einsatz.

  1. Automatisierung von Prozessen: Finanzinstitute setzen stark regelbasierte KI zum Beispiel für Bonitätsprüfungen oder für Transaktionen an Kapitalmärkten ein. Die KI hilft den Unternehmen dabei, Prozesse schneller und kostengünstiger abzubilden.
  2. Verarbeitung von Big Data: KI analysiert für Banken Aktienkurse, Aktiennachrichten oder die Berichte von Analysten. Die Algorithmen können dabei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten automatisiert verarbeiten und aufbereiten.
  3. Erkennung von Mustern: Mit Hilfe sogenannter „neuronaler Netzwerke“ und Machine Learning kann KI z.B. ungewöhnliche Kontobewegungen erfassen. Möglich ist ebenso die Vorhersage von Kursentwicklungen oder Kundenaktivitäten. Die Mustererkennung ist vor allem bei Entwicklungen auf dem Kapitalmarkt sinnvoll, die sich auf der Basis von Regeln oder Bedingungen durch Datenanalyse vorhersagen lassen. KI spielt an der Börse auch im sogenannten Hochfrequenzhandel eine zentrale Rolle. Dabei kauft oder verkauft Künstliche Intelligenz Aktien innerhalb von Sekundenbruchteilen.
Umsatz mit KI-Anwendungen weltweit
Prognostizierter Umsatz mit KI-Anwendungen weltweit; Quelle: Tractica

Grenzen von KI im Finanzsektor

Viele Entwicklungen im Finanzsektor basieren allerdings nicht auf Regeln, sie sind nicht deterministisch. Daher braucht eine Künstliche Intelligenz in einem von Zufällen beeinflussten System wie Aktienkursen eine enorme Menge an Daten, um mögliche Muster zu erkennen und diese in sinnvolles Handeln umzusetzen.

KI wird in der Geldanlage aktuell z.B. für KI ETF-Fonds eingesetzt. Deren Entwicklung ist an die Kursentwicklung von mehreren Aktien gekoppelt. Dadurch wird die Vorhersage für die Gesamtentwicklung des Kurses einfacher.

Schwieriger wird es für KI-Systeme bei der Geldanlage, wenn sie z.B. Muster in Geschäftsberichten oder allgemeinen Branchenentwicklungen finden muss. Hier gibt es viele verschiedene Signale, die ein menschlicher Fonds-Manager aufgrund seiner Erfahrung besser analysieren und berücksichtigen kann.

Die sprunghafte Entwicklung der Künstlichen Intelligenz seit Beginn der 2010er-Jahre hat zur Folge, dass KI-Programme im Börsenhandel immer besser werden. Doch Stand heute ist KI dem Menschen bei der Geldanlage noch nicht überlegen – das Wissen und die Erfahrung von Finanzexperten kann sie nicht ersetzen. Allerdings wird immer mehr Anlagevolumen passiv durch KI verwaltet. Die aktiv verwalteten Vermögen gehen seit Jahren zurück.

FAQ: AI und Geldanlage

Was bedeutet KI-Fonds?

Ein sogenannter KI-Fonds ist ein von einer Künstlichen Intelligenz gesteuerter Aktienfonds. Die KI analysiert Kurs- und Marktentwicklungen. Auf dieser Basis optimiert das Computersystem den Fonds.

Was sind KI-Aktien?

Der Begriff KI-Aktien ist zweideutig. Einerseits kann er Aktien von Unternehmen bezeichnen, deren Geschäftsmodell auf dem Einsatz Künstlicher Intelligenz beruht. In einem anderen Sinn handelt es sich bei KI-Aktien um einen von einer Künstlichen Intelligenz gemanagten Aktienfonds.

Was ist ein Robo Advisor?

Bei einem Robo Advisor handelt es sich um eine Form Künstlicher Intelligenz, die Anlegern Empfehlungen für die eigene Geldanlage gibt oder die Vermögensverwaltung eigenständig vornimmt. Robo Advisor können eine Vielzahl von wertvollen Analysen und Anregungen zu unterschiedlichen Instrumenten des Kapitalmarkts generieren und diese in Kauf- und Verkaufsentscheidungen einfließen lassen. Im Rahmen der digitalen Vermögensverwaltung liefern Robo Advisor ebenfalls eine attraktive Alternative zur klassischen Vermögensverwaltung. Hier erfahren Sie mehr über Robo Advisor.

Wie funktioniert Künstliche Intelligenz beim Aktienkauf?

Selbstlernende Algorithmen sind in der Lage, große Datenmengen nach Mustern zu durchsuchen und darauf aufbauend Regeln zu bestimmen. Auf der Basis dieser Regeln kann KI z.B. Aktien verkaufen oder kaufen.

KI bei der Geldanlage – sinnvoll oder nicht?

Ob KI für die Geldanlage Sinn ergibt oder nicht, hängt u.a. von der Art ab, wie Sie Geld anlegen. Wenn Sie selbst erfahren und aktiv im Aktienhandel sind, benötigen Sie die Hilfe eines Robo Advisors wahrscheinlich weniger. Als Einsteiger könnten die von der KI erstellten Analysen oder die automatisierte Vermögensverwaltung für Sie das richtige Vehikel zum langfristigen Vermögensaufbau sein. Doch auch dann droht stets das immanente Verlustrisiko.

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