INVESTIEREN MIT KI – ROBO ADVISOR & CO.

Die digitale Revolution hat die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und kommunizieren, tiefgreifend verändert. Im Finanzsektor hat diese Revolution zu einer radikalen Transformation geführt.

Traditionelle Bankdienstleistungen werden durch digitale Plattformen ersetzt, die es den Kunden ermöglichen, ihre Finanzen mit einem Klick zu verwalten. Online-Banking, mobile Zahlungssysteme und digitale Währungen wie Bitcoin sind nur einige Beispiele für die Veränderungen, die die digitale Revolution mit sich gebracht hat.

In diesem Beitrag soll es darum gehen, wie das Investieren mit KI unsere Finanzentscheidungen verändern kann und welche Aspekte dabei zu berücksichtigen sind.

Das Aufkommen von KI als Game-Changer für Investmentstrategien

Künstliche Intelligenz hat sich als ein entscheidender Faktor in der Welt der Investitionen herausgestellt. Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, die für den menschlichen Verstand unsichtbar sind, ermöglicht KI Investoren, bessere und informiertere Entscheidungen zu treffen.

Robo-Advisor, automatisierte Handelsplattformen, die auf KI-Algorithmen basieren, bieten beispielsweise maßgeschneiderte Anlageempfehlungen basierend auf dem individuellen Risikoprofil eines Anlegers.

Ein tieferer Einblick in die Rolle der KI beim Investieren

Während die Vorteile der KI beim Investieren offensichtlich sind, gibt es auch Herausforderungen und Bedenken hinsichtlich ihrer Anwendung. Fragen zur Ethik, Transparenz und Sicherheit von KI-gesteuerten Systemen sind immer noch Gegenstand intensiver Debatten.

Dennoch ist es unbestreitbar, dass KI das Potenzial hat, den Investitionsprozess zu revolutionieren und sowohl für Einzelanleger als auch für große institutionelle Investoren erhebliche Vorteile zu bieten.

AI-Tools für Investitionen

Definition: AI-Tools sind Software- oder Plattformlösungen, die maschinelles Lernen und Datenanalyse nutzen, um Investitionsentscheidungen zu unterstützen.

Beispiele:
1. Robo-Advisor: Dies sind digitale Plattformen, die automatisierte, algorithmengesteuerte Finanzplanungsdienste mit wenig bis gar keiner menschlichen Überwachung bieten.

Ein typischer Robo-Advisor sammelt Informationen von Kunden über deren finanzielle Situation und Zukunftsziele durch ein Online-Umfrageformular und verwendet dann die Daten, um Ratschläge zu geben und automatisch ein Portfolio für den Kunden zu erstellen.

In Deutschland gibt es eine Vielzahl dieser beschriebenen Robo-Advisors, wie zum Beispiel Quirion, Growney, Scalable oder Raisin.

2. Prädiktive Analyseplattformen: Diese Tools nutzen historische und aktuelle Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Zum Beispiel könnten sie Preisbewegungen von Aktien basierend auf vergangenen Trends vorhersagen.

3. Algorithmische Handelsbots: Diese Bots führen Trades in einem extrem schnellen Tempo aus und nutzen Algorithmen, um Marktrends zu identifizieren und darauf zu reagieren. Sie sind besonders nützlich in hochfrequenten Handelsumgebungen.

Traditionelle Tools vs. AI-Tools

In der Vergangenheit waren Investoren und Finanzexperten hauptsächlich auf traditionelle Werkzeuge angewiesen. Dazu gehörten menschliche Berater, die ihre Empfehlungen oft auf ihrer eigenen Erfahrung, ihrem Fachwissen und ihrer Intuition basierten.

Die manuelle Datenanalyse war ein wesentlicher Bestandteil des Investitionsprozesses, bei dem Analysten Daten manuell sammelten und analysierten, was oft zeitaufwändig und mühsam war. Zusätzlich dazu gab es einfache Softwarelösungen, die grundlegende Datenverarbeitungsfunktionen boten, aber nicht die Fähigkeit hatten, tiefergehende Analysen oder Vorhersagen zu treffen.

Mit dem technologischen Fortschritt haben AI-Tools die Finanzwelt revolutioniert. Diese Tools sind automatisiert und können große Mengen von Daten in kürzester Zeit analysieren. Sie sind datengetrieben, was bedeutet, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage konkreter Daten und nicht auf Intuition treffen.

Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal von AI-Tools ist ihre Adaptivität; sie können lernen und sich an neue Daten und Marktbedingungen anpassen. Schließlich sind sie prädiktiv, da sie fortschrittliche Algorithmen nutzen, um zukünftige Markttrends und -bewegungen vorherzusagen, was Investoren einen entscheidenden Vorteil verschaffen kann.

Der Paradigmenwechsel: Früher basierten Investitionsentscheidungen hauptsächlich auf Intuition und persönlichen Erfahrungen. Mit dem Aufkommen von AI-Tools hat sich der Fokus jedoch verschoben. Heute ist datengetriebene Entscheidungsfindung der Schlüssel. Dieser Paradigmenwechsel hat den Investitionsprozess revolutioniert, indem er präzisere und fundiertere Entscheidungen ermöglicht.

Technischer Deep Dive

AI-Investment-Tools werden von einer Vielzahl von Algorithmen und Modellen angetrieben. Einige der gängigsten Modelle sind neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen.

Neuronale Netze sind besonders leistungsfähig bei der Verarbeitung von großen Datenmengen und können komplexe Muster in den Daten erkennen.

Entscheidungsbäume hingegen sind hilfreich, um Entscheidungsprozesse zu visualisieren und zu verstehen. Support-Vektor-Maschinen sind effektiv bei der Klassifizierung von Daten und können dazu beitragen, zukünftige Marktbewegungen vorherzusagen.

Wie AI-Tools große Mengen von Finanzdaten verarbeiten

AI-Tools sind darauf ausgelegt, riesige Mengen von Finanzdaten effizient zu verarbeiten. Sie tun dies durch den Einsatz von Datenverarbeitungsalgorithmen, die die Daten in verwertbare Informationen umwandeln. Diese Tools nutzen auch maschinelles Lernen, um aus den Daten zu lernen und ihre Vorhersagen im Laufe der Zeit zu verbessern.

Durch den Einsatz von Cloud-Computing können diese Tools zudem auf noch mehr Daten zugreifen und diese in Echtzeit verarbeiten, was zu präziseren und aktuelleren Investitionsempfehlungen führt.

Vorteile von KI beim Investieren

Die Integration von KI in den Investitionsprozess hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir investieren, zu revolutionieren. Ein herausragender Vorteil ist die verbesserte Vorhersagegenauigkeit. Durch das Analysieren von riesigen Datenmengen und das Erkennen von Mustern, die dem menschlichen Auge möglicherweise entgehen, kann KI zukünftige Marktbewegungen und Trends mit einer Präzision vorhersagen, die traditionelle Methoden oft nicht erreichen können.

Diese Genauigkeit spielt eine Schlüsselrolle bei der Portfolio-Diversifikation und beim Risikomanagement. KI-Tools können Anlegern helfen, ein diversifiziertes Portfolio zu erstellen, das auf ihre individuellen Risikotoleranzen zugeschnitten ist.

Durch die kontinuierliche Analyse von Marktdaten und die Berücksichtigung historischer Trends kann KI potenzielle Risiken identifizieren. Dies führt zu einem ausgewogeneren Portfolio, das sowohl Wachstumspotenzial als auch Schutz vor unvorhergesehenen Marktabschwüngen bietet.

Und während ein diversifiziertes Portfolio und ein effektives Risikomanagement von enormem Wert sind, ist das ultimative Ziel vieler Investoren eine positive Rendite. Hier zeigt sich ein weiterer Vorteil von KI: das Potenzial für bessere Renditen.

Durch die Kombination von Datenanalyse, maschinellem Lernen und fortgeschrittenen Algorithmen kann KI Investoren dabei helfen, Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren, die ein hohes Renditepotenzial bieten. Dies stellt sicher, dass Investoren nicht nur ihre Risiken minimieren, sondern auch ihre Chancen auf positive Renditen maximieren.

Herausforderungen und Einschränkungen.

Während KI beim Investieren viele Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen und Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. Ein zentrales Anliegen in der KI-Welt ist das Problem der Voreingenommenheit in KI-Vorhersagen.

KI-Modelle lernen aus Daten, und wenn diese Daten Voreingenommenheiten enthalten, können diese in den Vorhersagen des Modells repliziert werden. Dies kann zu fehlerhaften Investitionsentscheidungen führen und das Vertrauen in KI-gesteuerte Investitionstools untergraben.

Darüber hinaus gibt es immer das Risiko von Marktanomalien und unvorhergesehenen Ereignissen. Während KI sehr gut darin ist, Muster in Daten zu erkennen und auf der Grundlage historischer Daten Entscheidungen zu treffen, kann sie keine unerwarteten Marktveränderungen oder globale Ereignisse, wie beispielsweise politische Unruhen oder Naturkatastrophen vorhersagen. Solche Ereignisse können erhebliche Auswirkungen auf den Markt haben und die Vorhersagen von KI-Tools beeinträchtigen.

Es ist daher wichtig, dass Investoren sich der Grenzen von KI bewusst sind und sie als ein Werkzeug unter vielen in ihrem Investitionsarsenal betrachten. Ein ausgewogener Ansatz, der sowohl KI-Tools als auch menschliche Expertise kombiniert, kann dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen und erfolgreiche Investitionsentscheidungen zu treffen.

Marktführer im KI-Investieren

Während es viele Unternehmen gibt, die in den Bereich des KI-Investierens eintreten, haben einige aufgrund ihrer innovativen Produkte und Dienstleistungen, ihrer Zuverlässigkeit und ihrer Marktpräsenz besondere Anerkennung gefunden.

Zu diesen Unternehmen gehören globale Schwergewichte wie BlackRock und Goldman Sachs, die KI-Technologien in ihre Investitionsstrategien integriert haben. Aber auch Start-ups und spezialisierte Unternehmen wie Nutmeg, Wealthfront und Betterment haben sich einen Namen gemacht.

Viele dieser Unternehmen bieten Robo-Advisor-Dienste an, die automatisierte, algorithmusbasierte Investitionsberatung ohne menschliches Eingreifen bieten. Zum Beispiel hat Betterment ein Produkt, das automatisch das Portfolio eines Anlegers ausgleicht und Steuerverluste erntet, um die Steuerbelastung zu minimieren.

Wealthfront bietet ein ähnliches Produkt mit zusätzlichen Funktionen wie automatischer Dividendenwiederanlage. Die Rezeption dieser Produkte war überwiegend positiv, wobei viele Anleger die Einfachheit und Effizienz der automatisierten Tools schätzen.

Sicherheit

In der heutigen digitalen Welt sind Sicherheit und Datenschutz von großer Bedeutung. Mit dem Aufkommen von Künstlicher Intelligenz und fortschrittlichen Investment-Tools ist es umso wichtiger, sich der Bedeutung des Datenschutzes und der Maßnahmen gegen Cyber-Bedrohungen bewusst zu sein.

Die Bedeutung des Datenschutzes:

Datenschutz bezieht sich auf den Schutz vor missbräuchlicher Verarbeitung personenbezogener Daten. Es geht darum, das Recht des Einzelnen auf informationelle Selbstbestimmung zu schützen. In einer immer stärker automatisierten und computerisierten Welt, in der das Risiko besteht, dass der Mensch „durchsichtig“ wird, ist Datenschutz ein wichtiges Thema. In Deutschland wird der Datenschutz hauptsächlich durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG-neu) geprägt.

Maßnahmen gegen Cyber-Bedrohungen:

• Sensibilisierung der Mitarbeiter: Es ist wichtig, dass Mitarbeiter über IT-Sicherheit informiert sind und sich der Risiken bewusst sind, denen sie ausgesetzt sein könnten.
• Hohe Sicherheitsstandards: Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie über die neuesten Sicherheitsstandards verfügen, um sich gegen Cyber-Bedrohungen zu schützen.
• Geeignete Arbeitsgeräte: Mitarbeiter sollten mit sicheren Geräten ausgestattet sein, die regelmäßig aktualisiert und überprüft werden.

Einsatz von Sicherheitstechnologie:

Technologien wie Anti-Ransomware-Tools können dazu beitragen, Cyber-Bedrohungen zu erkennen und zu verhindern. Managed Security Services: Einige Unternehmen setzen auf externe Dienstleister, um ihre IT-Sicherheit zu gewährleisten und sich gegen Cyber-Bedrohungen zu schützen.

Die Zukunft von KI beim Investieren

Unter den Begriff der künstlichen Intelligenz fallen alle Technologien, die es Maschinen bzw. Computern ermöglichen, eigenständig oder zur Unterstützung von menschlichen Entscheidungen Dinge zu erfassen, zu begreifen oder zu erlernen Quelle. Die potenzielle Integration von Quantencomputing und erweiterter Realität in KI-Investmenttools könnte die Art und Weise, wie Investitionen getätigt werden, revolutionieren.

Trends im KI-Investieren

Die fortschreitende Entwicklung und Implementierung künstlicher Intelligenz im Investitionsbereich zeigt sich in vielfältigen Trends. Einerseits beobachten wir in Deutschland einen bemerkenswerten Anstieg von Organisationen, die durch den Einsatz von KI beeindruckende Ergebnisse erzielen. Diese nutzen die Technologie nicht nur zur Datenanalyse, sondern auch, um personalisierte Investitionsberatung anzubieten, was die Beziehung zwischen Anlegern und ihren Beratern revolutioniert.

Parallel dazu erweitert sich der Anwendungsbereich von KI über den reinen Finanzsektor hinaus. Technologien, die ursprünglich für die Klimaforschung oder die Medizin entwickelt wurden, bieten nun auch ethische Investitionsmöglichkeiten. Hierbei werden Investitionsentscheidungen nicht nur aufgrund finanzieller, sondern auch ethischer und sozialer Überlegungen getroffen.

Doch während KI enorme Chancen bietet, verändert sie auch die traditionelle Arbeitsweise im Finanzsektor. Es wird erwartet, dass KI in der Lage sein wird, viele menschliche Aufgaben zu übernehmen, was den Sektor sowohl vor neue Möglichkeiten als auch Herausforderungen stellt.

Abschließend darf nicht unerwähnt bleiben, dass KI als der Wachstumsmotor des 21. Jahrhunderts gilt. Experten prognostizieren, dass sie in naher Zukunft einen erheblichen Anteil an der gesamten Wirtschaftsleistung ausmachen wird, wobei Deutschland bis 2025 möglicherweise über ein Drittel seiner Wertschöpfung durch KI generieren könnte.

Nicht nur beim Investieren, auch in anderen Bereichen unseres alltäglichen Lebens kann KI schon eine große Rolle einnehmen. Lies hier nach, wo KI im Alltag bereits zum Einsatz kommt.

Quellen:

Künstliche Intelligenz im Finanzsektor, pwc, abgerufen am 01.10.2023 von: https://www.pwc.de/de/finanzdienstleistungen/kuenstliche-intelligenz-im-finanzsektor.html

Investieren Sie clever – In künstliche Intelligenz, Sparkasse, abgerufen am 01.10.2023 von: https://www.sparkasse.de/pk/ratgeber/finanzplanung/investieren/in-wertpapiere-investieren/investieren-in-ki.html