ChatGPT hat einen wahren Hype rund um künstliche Intelligenz ausgelöst. Doch was kann KI wirklich leisten? Ein Blick auf neun mögliche Einsatzbereiche in der Finanz- und Investitionsentscheidung von Banken zeigt: Die Anwendungen sind breit gefächert.
Künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Einsatzbereiche im Banking.
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Künstliche Intelligenz ist ein multidisziplinäres Feld. Es befasst sich mit der Entwicklung von Systemen und Technologien, die kognitive Fähigkeiten besitzen oder Verhalten zeigen können, die Problemlösung, Entscheidungsfindung und Aufgabenbewältigung umfassen. Solche Systeme können ohne permanente Anleitungen Aufgaben in einem komplexen Umfeld auszuführen und haben die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, und dadurch ihre Leistung zu verbessern.
Es gibt verschiedene Ansätze und Techniken in der künstlichen Intelligenz, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, natürliche Sprachverarbeitung, Expertensysteme und viele andere. Diese Techniken ermöglichen es KI-Systemen, große Mengen an Daten zu analysieren, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, Wissen zu erwerben, zu generalisieren und auf neue Situationen anzuwenden.
Rasante Entwicklung
Schon heute ist künstliche Intelligenz in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens zu finden Während KI-Systeme bereits beeindruckende Leistungen erbringen können, sind sie gegenwärtig in ihrer Fähigkeit, menschliche Intelligenz in allen Aspekten nachzuahmen, noch immer begrenzt. Sie stehen vor Herausforderungen wie Ethik, Datenschutz und Sicherheit.
KI-Systeme haben keine umfassende allgemeine Intelligenz wie der menschliche Verstand. Daher ist die Übertragung menschlicher ethischer Prinzipien auf KI-Systeme eine wichtige Forschungsfrage. Denn die Entwicklung von KI schreitet mit hoher Geschwindigkeit voran.
Clevere Finanzentscheidungen mittels KI
Schaut man auf die Finanz- und Investitionsentscheidungen bei Banken und Unternehmen, so lassen sich einige Bereiche identifizieren, in denen KI die Entscheidungsfindung unterstützen und deren Qualität verbessern kann. Es gilt aber, KI verantwortungsbewusst einzusetzen und menschliche Überwachung und Expertise beizubehalten, um potenzielle Risiken zu minimieren.
Dafür bieten sich insbesondere die folgenden neun Anwendungsgebiete an:
1. Risikomanagement
KI lässt sich nutzen, um Risikomodelle zu entwickeln und potenzielle Risiken in Finanzmärkten, Kreditportfolios oder Anlagestrategien zu identifizieren. KI kann große Mengen an Daten analysieren, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und Risikoprognosen zu erstellen.
2. Automatisierte Handelssysteme
KI wird in algorithmischen Handelssystemen eingesetzt, um Finanzmärkte in Echtzeit zu analysieren und automatische Handelsentscheidungen zu treffen. Diese Systeme können auf Grundlage von KI-Algorithmen Handelssignale generieren und Transaktionen durchführen.
3. Kreditvergabe und –analyse
KI kann bei der Bewertung von Kreditanträgen und der Kreditrisikobewertung unterstützen. Durch die Analyse von Finanzdaten, Zahlungshistorien und anderen relevanten Informationen kann sie helfen, fundierte Entscheidungen über die Vergabe von Krediten zu treffen.
4. Betrugserkennung
KI kann betrügerische Transaktionen und Aktivitäten in Echtzeit entlarven. Durch das Lernen von Mustern und Abweichungen kann sie verdächtige Transaktionen identifizieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
5. Finanzplanung und –analyse
KI-gesteuerte Analysetools können Unternehmen bei der Finanzplanung und -prognose unterstützen. Sie können historische Daten analysieren, Szenarien modellieren und fundierte Vorhersagen über Umsätze, Kosten und andere finanzielle Kennzahlen liefern.
6. Datenanalyse
KI kann große Mengen an Finanzdaten analysieren, einschließlich historischer Kursdaten, Bilanzen, Geschäftsberichte und Nachrichten. Durch die Verwendung von Algorithmen und maschinellem Lernen kann sie Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen, die für Investitionsentscheidungen relevant sein können.
7. Prognosemodelle
Mit KI lassen sich Prognosemodelle entwickeln, die versuchen, zukünftige Entwicklungen und Performance von Wertpapieren oder Märkten vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten und anderer Faktoren kann KI helfen, fundierte Vorhersagen über den Wert von Investitionen zu treffen.
8. Sentiment-Analyse
KI kann Social-Media-Beiträge, Nachrichtenartikel und andere Informationen analysieren, um das Sentiment der Marktteilnehmer zu verstehen. Durch das Erfassen von positiven oder negativen Stimmungen kann KI helfen, die Auswirkungen von Nachrichten und öffentlicher Meinung auf den Wert von Anlagen besser einzuschätzen.
9. Portfolio-Optimierung
KI kann bei der Optimierung von Anlageportfolios helfen, indem sie verschiedene Faktoren wie Rendite, Risiko, Diversifikation und Liquidität berücksichtigt. Durch die Analyse von historischen Daten und mittels Optimierungsalgorithmen kann KI dabei unterstützen, die bestmögliche Kombination von Anlagen zu finden.
Zunehmender Einsatz von KI in der Finanzindustrie
Es kann als sicher gelten, dass der Einsatz von KI in der Finanzindustrie deutlich weiter zunehmen wird. Wichtig erscheint, KI als Chance zu begreifen und sich aufgeschlossen zu zeigen, um deren Möglichkeiten zu nutzen.
Der Beitrag ist Teil des Jahrbuchs 2023/24 des Vereins Finanzplatz Hamburg e.V.. Das Jahrbuch können Sie hier direkt herunterladen.
