Institutional Money, Ausgabe 1 | 2024

von den Investoren immerhin zehn Prozent künstliche In- telligenz sogar „extensiv“ für sich nutzen, gab auf der ande- ren Seite eine knappe Mehrheit der Befragten an, KI zumin- dest derzeit noch nicht zu verwenden. Diese Mehrheit setzt sich zusammen aus gut zehn Prozent „echten“Verweigerern, die auch zukünftig nicht erwägen, auf KI zu setzen, und etwas mehr als 40 Prozent, die KI zwar derzeit nicht verwen- den, dies aber für die Zukunft erwägen. Die Studienersteller befragten darüber hinaus die Groß- anleger, wie sie KI im Investmentprozess derzeit einsetzen und wo sie zukünftig den größten Wert sehen. Betreffend die Gegenwart hat die meisten Nennungen (46%) die vor- gegebene Antwortmöglichkeit „Identifikation von Mustern und Trends im Marktverhalten“ erhalten. Auf Platz zwei (38%) liegt „Optimierung der Portfolioallokation und Risi- komanagement“. Den dritten Rang mit 29 Prozent belegt „Entwicklung und Testen von Investmentstrategien“.Was die Zukunft anbelangt, kommen die drei genannten Anwen- dungsgebiete mit 87, 86 und 76 Prozent jedoch auf wesent- lich höhere Werte (siehe Grafik „Breite KI-Spielwiese“). „Wir setzen KI ein, um unsere Datenanalyseverfahren zu vereinfachen und zu automatisieren, Vorhersagemodelle zur Unterstützung präziser Prognosen bereitzustellen, benutzer- definierte algorithmische Frameworks zu erstellen und Ver- haltensanalysen zu implementieren, um Markttrends und -veränderungen besser vorhersagen zu können“, erklärt jener institutionelle Investor, der damit wohl zu den oben genann- ten zehn Prozent der „extensiven“Nutzer zu zählen ist. Skepsis gegenüber KI Die Einführung von ChatGPT und anderen ähnlichen Tools rückt das Potenzial von KI-gestützter natürlicher Sprachverarbeitung (NLP,Natural Language Processing) stär- ker in den Anlegerfokus. Aktuell wird das volle Potenzial dieser Technologie von den Investoren aber nur einge- schränkt abgerufen: Am stärksten zum Einsatz gebracht (41% der Nennungen) wird NLP bei der „Sentiment-Ana- lyse“ von klassischen und Soziale-Medien-Nachrichten und bei der Übersetzung von fremdsprachigen Finanzberichten oder Telefonkonferenzen (31%). Zukünftig sollen die bei- den angeführten Werte auf 73 respektive 51 Prozent steigen. Auf die Frage, wie groß die Rolle der KI im Investment- prozess in zehn Jahren sein wird, glauben 13 Prozent der weltweit befragten Investoren, dass KI eine höhere Bedeu- tung haben wird als traditionelle Analysemethoden. 62 Pro- zent gehen von einem gleich hohen Stellenwert aus, und 25 Prozent sind der Meinung, dass traditionelle Analysemetho- den auch in zehn Jahren wichtiger sein werden als KI. Ein interessantes Detail: Bei der Aufschlüsselung der Antwor- ten nach den großenWeltregionen zeigt sich, dass Investoren aus der asiatisch-pazifischen (APAC) und nordamerikani- schen Region hinsichtlich KI wesentlich aufgeschlossener sind als die Investoren der EMEA-Region, wo 51 Prozent und damit die Mehrzahl auch in zehn Jahren klassische Ana- lysemethoden imVorteil gegenüber KI sieht.Offenbar macht der „Alte Kontinent“(EMEA) seinemNamen alle Ehre. Jene institutionellen Investoren, die im Investmentprozess auf KI vertrauen wollen, hoffen auf Vorteile wie „akkuratere und raschere Erkenntnisse“ (78% der Nennungen), „verbessertes Risikomanagement“ (74%), „Gesteigerte Effizienz und Automation“ (68%) oder „Höhere Flexibilität, um sich auf veränderliche Marktbedingungen einzustellen“ (62%) – nur um die relevantesten Punkte der Grafik „Mehrere Vorteile“ zu nennen. Bis Investoren von diesen genannten Vorteilen der KI pro- fitieren können,müssen sie jedoch einige Hindernisse über- winden. Am öftesten nannten Institutionelle „Komplexität und Interpretierbarkeit von KI-Modellen“(78%), gefolgt von Sorgen um die „Datenqualität und Vollständigkeit“ (51%) und „Kosten der Implementierung“ (46%). Selbst wenn diese Hürden überwunden werden – am Ende des Tages könnte die Regulatorik Investoren einen Strich durch die Rechnung machen, wie ein Institutioneller anmerkt: „Die größte Herausforderung ist die Komplexität der KI-Modelle. Es sind Bemühungen im Gange, diese für Anlageexperten zu vereinfachen. Zusätzlich ist das regulatorische Umfeld für den Einsatz von KI und die Verantwortlichkeit für Entschei- dungen nach wie vor unklar.“ Mehrere Vorteile Künstliche Intelligenz bringt mehrfachen Nutzen. Was sehen Sie als Hauptnutzen bei der Verwendung von KI im Investmentprozess? Institutionelle Investoren setzen aus vielerlei Gründen auf die Vorteile von künstlicher Intelligenz. Am öftesten genannt wurden Vorteile wie „Akkuratere und raschere Erkenntnisse“ (78 %), „Verbessertes Risikomanagement“ (74 %), „Gesteigerte Effizienz und Automation“ (68 %) oder „Höhere Flexibilität, um sich auf veränderliche Marktbedin- gungen einzustellen“ (62 %). Quelle: Studie 0 % 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % Bessere Skalierbarkeit und Kapazität Verbesserte Portfoliodiversifikation Mehr erfolgreiche Handelsentscheidungen Höhere Flexibilität, um sich auf veränderliche Marktbedingungen einzustellen Gesteigerte Effizienz und Automation Verbessertes Risikomanagement Akkuratere und raschere Erkenntnisse 78 % 74 % 68 % 62 % 45 % 45 % 32 % Prozent der Nennungen 140 N o . 1/2024 | institutional-money.com THEORIE & PRAXIS | Systematisches Investieren » Je größer die Unsicherheit ist, desto attraktiver werden systematische Strategien, da sie besser auf Risiken reagieren können. « Bernhard Langer, Chief Investment Officer von Invesco Quantitative Strategies