KI in der Geldanlage: Mehr Qualität in der Beratung, individuellere Strategien, niedrigere Kosten

Um die Künstliche Intelligenz (KI) ist ein mehrdimensionaler Wettlauf entbrannt. Nationen, vor allem USA, China und die EU, entwickeln um die KI-Dominanz. Unternehmen, allen voran die amerikanischen und chinesischen Tech-Firmen, investieren hohen Summe in intelligente Technologien. Angela Merkel kündigte kürzlich bei der Eröffnung der Hannover Messe eine deutsche und europäische KI-Initiative an.

Aus der Perspektive des Privat-Anlegers stellt sich hier die Frage, was kommt vom Potenzial der KI bei ihm an. Kann Computer-Intelligenz den Vermögensaufbau von Anlegern optimieren, und wenn ja wie und welcher Stelle?

Computer agieren nicht immer zum Wohl des Privat-Anlegers

In seinen Buch Flash Boys hat der US-Autor und Journalist Michael Lewis eindrücklich beschrieben, wie Privatanleger durch computergestützte Hochgeschwindigkeitsstrategien von professionellen Investoren grundsätzlich benachteiligt werden. Sie könnten ihr Geld erst dann anlegen, wenn die Flash-Händler bereits den Großteil der Rendite abgeschöpft hätten. Zuletzt im Februar 2018 wurden die Börsen von einem Flash-Crash erschüttert, einer Abwärtsspirale der Preise, die durch außer Kontrolle geratener Computer-Programme verursacht wurde, die sich gegenseitig in den Tiefe handelten; auch in solchen Situationen haben die Privatanleger das Nachsehen. Der Fortschritt in der Computer-Technologie ist also nicht per se positiv für ihn.

Es spricht aber einiges dafür, dass durch KI auch Privatanleger renditestärker, effizienter und preiswerter anlegen können. Unter anderem deshalb, weil IT-Innovation immer schneller auch für Endkunden nutzbar werden und die „Waffenungleichheit“ zwischen professionellen und Privatanlegern schrumpft.

KI-Definition.

Fragt man nach dem positiven oder negativen Einfluss von KI auf den Anlage-Erfolg, stellt sich natürlich zuerst die Fragen nach einer Definition von KI und ihrer Abgrenzung zu konventioneller Automatisierungs- oder Computer-Technik. Für diesen Beitrag sei die Definition getroffen, dass wir es dann mit einer KI zu tun haben, wenn aus einem variablen Situationskontext heraus Entscheidungen getroffen werden und nicht nur starre Prozesse abgearbeitet werden; dies trifft das Verstehen von Sprache oder das Erkennen von Mustern im Anlageverhalten genauso zu wie auf die Analyse von Märkten und die Reaktionen auf diese Analysen.

Um das Wirken von KI auf den Anlageerfolg zu analysieren, betrachten wir uns die einzelnen Prozess-Element, bei einem Investment zusammenspielen:

KI in der Berater-Kunden-Kommunikation

Eine der Paradisziplinen der KI ist die Kommunikation in natürlicher Sprache, einem Feld indem in den letzten Jahren und Monaten Fortschritte gemacht wurden, die kaum jemand für möglich gehalten hat.

Anleger können heute schriftlich mit Chatbots oder via Stimme mit den KIs von Alexa (Amazon), Google oder Apple natürlichsprachig kommunizieren. Diese digitalen Gespräche ersetzen auch in Zukunft nicht das Gespräch mit einem kompetenten Finanz- oder Vermögensberater. Aber in diesen Dialogen lassen sich sehr einfach viele finanz- und anlagerelevante Informationen erfassen und umgekehrt individualisierte Beratungsinhalte zurückgeben. Damit können einerseits Anleger betreut werden, die zuvor gar keinen Zugang zu einer qualifizierten Beratung hatten, andererseits senkt es die die Beratungskosten, was sich direkt in der Rendite jeder Anlagestrategie niederschlägt. Darüber hinaus ermöglichen Sprach-Interfaces eine kontinuierliche Betreuung von Anlegern auch außerhalb von seltenen Berater-Gesprächen.

KI in der Beratung

Eng mit dem Einsatz in der Kommunikation verbunden ist das Wirken der KI in der Beratung. Intelligenten Techniken ermöglichen heute, wesentlich mehr Datenpunkte in der Finanz- und Vermögensberatung zu berücksichtigen, als dies bislang möglich war. Je nachdem, welche persönlichen Daten der Anleger freigibt – Konten, Depots, Kreditkarten-Abrechnungen, Social-Media-Accounts – und/oder via Sprachinterfaces kommuniziert, kann sich eine KI ein sehr genaues Bild über seine finanzielle Situation, sein Finanzverhalten und seine Persönlichkeit machen. Daraus lassen sich Strategien entwickeln, die sie sehr genau auf alle anlagerelevanten Aspekte des Kunden abgestimmt sind. Damit sind KI in der Lagen, Strategien zu enwickeln, die sich die Kunden einerseits leisten und von ihrer Risikoeinstellung her aushalten können und die ihnen andererseits eine vor diesem Hintergrund maximale Anlageleistung (Anlage-Brtrag und -Rendite)  bietet.

KI im Asset Management

Bei der Umsetzung einer Anlagestrategie kann KI auf vielfältige Weise helfen. Man muss sich zwar immer nach dem Sinn von dynamischen Strategien fragen, aber überall dort, wo heute etwa starre ETF-Portfolios oder teure aktive Fonds zum Einsatz kommen, können KI-getriebene Strategien gleichzeitig preiswerter und agiler in der Reaktion auf Marktentwicklungen umgesetzt werden. Prinzipiell können so für Privatanleger Strategien gefahren werden, die bislang professionellen und Großanlegern vorbehalten waren, sowohl was ihre Individualität als auch was den Zugang zu (alternativen) Strategievarianten angeht.

KI im Backoffice

Für den Anleger nicht offensichtlich, aber wegen ihres Einfluss auf die Kosten als Renditekiller Nummer zentral wichtig, sind die Auswirkungen von KI auf die Abwicklungsprozesse, die jede Geldanlage begleiten. Wir bewegen uns hier zwar an der Grenze zwischen wirklicher KI oder reiner Automatisierung, aber im Zusammenspiel lassen sich hier fast alle Prozesse effizienter gestalten: vom Kunden-Onboarding inklusive KYC-Prozessen, die mit Bilderkennung arbeiten bis zu vollautomatisierten Handelsprozessen, die in Echtzeit statt in T+x ablaufen. Hier werden übrigens auch Blockchain-basierende Prozesse eine Rolle spielen, die Settlement des Wertpapierhandels extrem beschleunigen und vereinfachen können.

Das KI-Fazit

KI kann richtig eingesetzt die Qualität von Kommunikation und Beratung erhöhen, vor allem wenn sie hybrid in Kombination mit menschlichen Finanz- und Vermögensberatern eingesetzt wird. Darüber hinaus gestattet sie eine individuellere Strategie-Umsetzung und senkt gleichzeitig die Kosten für Beratung und Umsetzung. Für die Privatanleger sollt sich dies für mehr Rendite bei geringerem Risiko auswirken, auch getrieben durch erhebliche Kosteneinsparungen über den gesamten Investment-Prozess.

Umgekehrt bedeutet dies, dass Finanzberater, Vermögensverwalter, Banken und anderen Finanzdienstleister sich mit KI befassen müssen, um nicht aus dem Markt gedrängt zu werden. Die Branche als Ganze muss sich damit auseinandersetzen, dass es außerhalb ihrer Grenzen KI-Unternehmen gibt, seien die US-amerikanische oder chinesische Tech-Multis,

die schon Finanz-nah agieren und gezeigt haben, dass sie ganze Branchen durcheinanderwirbeln können. Allerdings sie an dieser Stelle auch gesagt, dass die Finanzbranche zu den größten Investoren in die KI gehört.

 

 

 

 

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