{"id":10565,"date":"2018-04-27T12:00:25","date_gmt":"2018-04-27T10:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/plexusinvestments.com\/site\/wir-muessen-uns-jetzt-mit-kuenstlicher-intelligenz-beschaeftigen\/"},"modified":"2020-08-25T18:02:38","modified_gmt":"2020-08-25T16:02:38","slug":"wir-muessen-uns-jetzt-mit-kuenstlicher-intelligenz-beschaeftigen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plexusinvestments.com\/site\/en\/wir-muessen-uns-jetzt-mit-kuenstlicher-intelligenz-beschaeftigen\/","title":{"rendered":"\u201eWir m\u00fcssen uns jetzt mit K\u00fcnstlicher Intelligenz besch\u00e4ftigen\u201c"},"content":{"rendered":"

Kaum ein Thema wird derzeit so kontrovers diskutiert wie der Einfluss von \u201eK\u00fcnstlicher Intelligenz\u201c (KI) oder \u201eArtificial Intelligence\u201c (AI) auf die Gesellschaft, die Wirtschaft und nat\u00fcrlich auch auf die Finanzindustrie. Auf der einen Seite gibt es Unterst\u00fctzer, wie zum Beispiel den franz\u00f6sischen Staatspr\u00e4sidenten Emmanuel Macron, der per Videochat mit der Zeitschrift \u201eWired\u201c \u00fcber die Interessen Frankreichs bei KI diskutiert hat<\/a>. Auf der anderen Seite zeigen die Vorg\u00e4nge um Cambridge Analytica und Facebook die Gefahren und Grenzen des Einsatzes von intelligenter Software in Verbindung mit sehr gro\u00dfen Datenmengen.<\/p>\n

Wir bei PLEXUS Investments besch\u00e4ftigen uns intensiv mit dem Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz bei Fondsmanagern und Verm\u00f6gensverwaltern. Im Rahmen einer mehrteiligen Serie wollen wir dazu beitragen, die Diskussion zu versachlichen und aktuelle Trends aufzuzeigen. Wodurch unterscheidet sich KI von anderen Anlagestrategien? Welchen Einfluss haben die verwendeten Datenquellen? Wie kann man in KI-Manager investieren?<\/p>\n

In diesem ersten Teil zeigen wir die Entwicklung der Finanzindustrie bis zum Aufkommen der KI. Denn erst diese Einordnung macht klar, dass wir es mit einem Paradigmenwechsel zu tun haben. Das Management von Kapitalanlagen l\u00e4sst sich \u2013 vereinfacht \u2013 als Entwicklung in drei Schritten darstellen. Zun\u00e4chst nat\u00fcrlich die fundamentale Analyse, dann die quantitativen Ans\u00e4tze, und schlie\u00dflich heute die K\u00fcnstliche Intelligenz.<\/p>\n

KI ist Folge des technologischen Fortschritts<\/h3>\n

Was wenig beachtet wird, sind die dramatischen Fortschritte bei den technologischen M\u00f6glichkeiten. Als Warren Buffett um 1969 sein Unternehmen Berkshire Hathaway zu einer Investmentholding umgebaut hat, hat IBM seine schrankgro\u00dfen Mainframe-Computer verkauft. Jeder handels\u00fcbliche PC arbeitet heute um den Faktor 20.000 schneller als die damaligen Hochleistungsmaschinen. 1982, als James Simons einen der bekanntesten quantitativen Hedgefonds gegr\u00fcndet hat, Renaissance Technologies, steckte die IT immer noch in den Kinderschuhen. Damals wurde der Commodore 64 zum Verkaufsschlager. Ein Computer mit 8-bit Prozessor und 64 KB Arbeitsspeicher. Und dennoch gelten die fundamentalen und quantitativen Investmentans\u00e4tze aus dieser Zeit immer noch als f\u00fchrend.<\/p>\n

Was viele nicht bedenken: Wir leben in einer Welt des exponentiellen Wachstums in der Technologie, sprich einer Verdopplung der Rechnerleistung oder Speicherkapazit\u00e4ten alle 18 Monate seit nahezu 50 Jahren. Wir nehmen es als selbstverst\u00e4ndlich an und untersch\u00e4tzen v\u00f6llig die Dramatik der Entwicklung. Eine handels\u00fcbliche Spielkonsole hat die Leistungsdaten eines 50-Millionen-Dollar-Supercomputers nur zehn Jahre davor. Die Rechenpower eines modernen Smartphones kann es locker mit einem High-End-Laptop aufnehmen, der nur wenige Jahre zuvor verkauft wurde.<\/p>\n

Daher sind wir teilweise \u00fcberrascht, dass \u201epl\u00f6tzlich\u201c v\u00f6llig neue Ergebnisse auftauchen. Ein paar Beispiele: Erstmals war 2017 in Europa ein Elektroauto mit der F\u00e4higkeit zum autonomen Fahren \u2013 Tesla Model S \u2013 das meistverkaufte Luxusauto, vor Mercedes S-Klasse und BMW 7er-Reihe. Die Mehrheit der Konsumenten geht mit dem Smartphone ins Internet, oft mehr als 100mal am Tag. Intelligente Software hat bereits Menschen in Schach, Poker, Go und Jeopardy geschlagen. Die K\u00fcnstliche Intelligenz hat unserer Meinung nach das Potenzial, in vielen Bereichen eine disruptive Ver\u00e4nderung zu bewirken. Da w\u00e4re es auch aus unserer Sicht vermessen zu sagen, dass ausgerechnet in der Kapitalanlage sich keine neuen Ans\u00e4tze im Zeitablauf durchsetzen werden. Daher glauben wir, dass wir uns jetzt damit besch\u00e4ftigen m\u00fcssen, um den Anschluss nicht zu verpassen!<\/p>\n

KI-Manager unterscheiden sich durch die verwendeten Datenquellen<\/h3>\n

Eine g\u00e4ngige Definition von K\u00fcnstlicher Intelligenz ist dabei schon erstaunlich alt: \u201eWenn Maschinen dazu gebracht werden k\u00f6nnen, Sprache zu benutzen, Abstraktionen vorzunehmen und Konzepte zu entwickeln, Probleme von der Art, die zurzeit dem Menschen vorbehalten sind, zu l\u00f6sen, und sich selbst weiter zu verbessern\u201c. So hat die Dartmouth Conference schon 1956 K\u00fcnstliche Intelligenz beschrieben, diese gilt als die Geburtsstunde des Themas als akademisches Fachgebiet.<\/p>\n

Ein m\u00f6gliches Unterscheidungsmerkmal von einem KI-Manager und von einem traditionellen Verm\u00f6gensverwalter sind unserer Meinung nach die Daten, die sie einsetzen. Traditionell konzentrieren sich Fondsmanager auf Finanzdaten, also Preis- und Volumensdaten von Wertpapieren und Indizes, Unternehmenskennzahlen und volkswirtschaftliche Indikatoren. Aber es gibt noch eine gro\u00dfe Bandbreite an weiteren Daten. Wenn wir bei den Finanzdaten bleiben, dann hat man sich auf sogenannte strukturierte Daten beschr\u00e4nkt. Heute gibt es aber bereits Software, die zuverl\u00e4ssig und effizient auch sogenannte unstrukturierte Daten verarbeiten kann. Damit sind Informationen gemeint, die noch nicht in Form von Tabellen und Charts vorliegen, wie Finanznachrichten, Pflichtmitteilungen und Gesch\u00e4ftsberichte. Und das ist nur der Anfang.<\/p>\n

Der n\u00e4chste gro\u00dfe Schritt, den die ersten KI-Manager schon vollzogen haben, ist der Einsatz von sozialen- und Umweltdaten. Da sind zum einen die gro\u00dfen Datenmengen, die Internetnutzer jede Minute produzieren und Aufschluss \u00fcber ihr Verhalten und damit auch \u00fcber wirtschaftliche Zusammenh\u00e4nge geben k\u00f6nnen. Dann gibt es Wetterdaten, Wahlergebnisse, Satellitenbilder und viele andere Datenquellen. Auch hier unterscheidet man zwischen strukturierten Daten, die bereits aufbereitet vorliegen, und unstrukturierten Daten, wie Bilder, Zeitungsartikel und Social-Media-Aktivit\u00e4ten, die mit meist speziell programmierter Software ausgelesen werden.<\/p>\n

Die Branche der KI-Manager ist noch jung. Weltweit sprechen wir derzeit von 30 bis 40 Managern, die KI im engeren Sinne anwenden, allerdings w\u00e4chst die Branche schnell. Unserer Meinung nach k\u00f6nnen bereits die ersten Cluster identifiziert werden, die von unterschiedlichen Auspr\u00e4gungen der jeweiligen Asset Managern gebildet werden.<\/p>\n

Die erste Rubrik sind Fondsmanager, die traditionelle Finanzdaten verwenden, diese aber mit KI-Techniken auswerten. Ein Beispiel f\u00fcr die zweite Rubrik w\u00e4re ein Verm\u00f6gensverwalter, der zum Beispiel Zeitungsartikel und Social Media Beitr\u00e4ge nutzt. Diese werden automatisch und rund um die Uhr mit Hilfe von \u201eNatural Language Understanding<\/i>\u201c (NLU) ausgewertet.\u00a0Ein drittes Segment l\u00e4sst sich bei Unternehmen ableiten, welche die Gesch\u00e4ftsmodelle der traditionellen Finanzbranche in Frage stellen und als Outsider mit ganz neuen Ideen an das Asset Management herangehen. Hier gibt es zum Beispiel Asset Manager, die mit Datenwissenschaftlern aus der ganzen Welt zusammenarbeiten. Diese haben sich bisher oft noch gar nicht speziell mit Finanzthemen auseinandergesetzt, sondern kommen zum Beispiel aus der Physik, der Geologie oder der Biologie, und wenden ihre Methoden und Kenntnisse aus dem Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz nun auf Indizes und Aktienkurse an.\u00a0Die vierte Rubrik schlie\u00dflich sehen wir bei Newcomern in der Finanzbranche, die auch alternative Daten verwenden. Ein sehr interessantes Unternehmen wertet zum Beispiel die Standortdaten von Mobilfunknutzern aus. Ziel ist es mit Hilfe von Big Data R\u00fcckschl\u00fcsse \u00fcber Unternehmenszahlen zu gewinnen, bevor das Unternehmen die offiziellen Daten bekannt gibt.<\/p>\n

Diese Newcomer, ob sie nun traditionelle Finanzdaten oder alternative Daten verwenden, haben den Vorteil, dass sie ein Modell auf einem wei\u00dfen Blatt Papier entwerfen k\u00f6nnen und nicht in althergebrachten Analysetechniken \u201egefangen\u201c sind. Sie haben damit viel gr\u00f6\u00dfere Freiheiten, in ihre Strategien von Anfang an K\u00fcnstliche Intelligenz einzubauen, sie m\u00fcssen nicht erst eine bestehende Struktur umbauen.<\/p>\n

Im n\u00e4chsten Artikel werden wir uns mit der Bedeutung der verschiedenen Datenquellen besch\u00e4ftigen (strukturiert- unstrukturiert; klassisch \u2013 alternativ; soziale- und Umweltdaten), die f\u00fcr die Anwendung der K\u00fcnstlichen Intelligenz entscheidend sind.<\/p>\n

Dieser Artikel wurde am 26.04.2018 auf altii.de ver\u00f6ffentlicht:<\/h5>\n
Der Artikel auf www.altii.de<\/a>
\nPDF-Download<\/a><\/h5>\n
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