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Wie Fintech Vermögensverwaltern helfen kann

Fintech
Mit Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung des Riskmanagements im Investitionsprozess.Quelle: Getty Images

Vermögensverwalter können moderne Finanztechnologien als Hilfsmittel zur Steigerung ihrer Kapazitäten sowie der Kundenerträge ansehen. Doch tonangebend sollten die Technologien nicht sein.

Von Fiona Frick
am 20.02.2018

Die Fortschritte in der Fintech haben zu einer digitalen Umwälzung geführt, die wohl auch die Wertschöpfungskette in der Vermögensverwaltung verändern soll – von der Mittelbeschaffung über die operativen Schritte bis hin zur Investition. Doch wenn die Vermögenswerte von «Maschinen» («künstlicher Intelligenz») verwaltet werden, welche die Signale alle auf dieselbe Weise verarbeiten und dieselben passiven Anlageprodukte empfehlen, wie lassen sich dann Staus und übermässiger Andrang auf den Märkten vermeiden? Hier kommen kompetente Vermögensverwalter mit einer langfristigen Anlagestrategie ins Spiel.

Werden die Portfolio-Manager als Nächstes deklassiert? Keinesfalls. Künstliche Intelligenz ist von entscheidender Bedeutung, wenn es darum geht, die Prozesse effizienter zu machen und die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern, aber die Investoren sollten auch wissen, welche Gefahren sie birgt. Eines der Probleme, das den Einsatz künstlicher Intelligenz derzeit noch begrenzt, ist der Mangel an Transparenz. Das Problem dabei ist, dass der Investitionsprozess wie eine «Black Box» funktioniert, bei dem zwar die Endentscheidung transparent ist, der aber sehr wenig darüber verrät, weshalb diese Entscheidung so getroffen wurde.

Die Manager müssen auch darauf achten, welche Datenmuster erkannt werden und welche Schlüsse daraus – eventuell zu schnell und allein auf der Grundlage von Korrelationen – gezogen werden. Eine weitere Schwierigkeit liegt in der Komplexität der Finanzmärkte, auf denen die Entscheidungen voneinander abhängen. Die Gefühle der für die Wertschwankungen der Titel verantwortlichen Akteure haben hier einen wesentlichen Einfluss. Dies begrenzt den potentiellen Nutzen der Datenmustererkennung. Die künstliche Intelligenz hat Mühe, mit Mehrdeutigkeiten oder mit Entwicklungen von Datenmustern, die im Zusammenhang mit Faktoren wie veränderten Verhaltensweisen auftreten, zurechtzukommen.

Wie kann man diese neuen Technologien bestmöglich einsetzen?

Wird künstliche Intelligenz als Hilfsmittel eingesetzt, benötigt sie eine möglichst grosse Datenmenge, um Vorhersagen treffen zu können. Sie ist sehr gut darin, Äpfel von Birnen zu unterscheiden, wenn sie sich auf die fast unbegrenzte Menge ähnlicher Daten in den sozialen Netzwerken stützen kann. Die Muster in den Daten der Finanzmärkte zu unterscheiden, ist jedoch schon eine komplexere Aufgabe, da das Datenvolumen begrenzter ist und sich die Daten ausserdem ständig weiterentwickeln.

Aus diesem Grund nutzen viele Vermögensverwalter die künstliche Intelligenz zum Extrahieren von Alpha-Signalen bei liquiden Instrumenten und einfach zu übertragenden Wertpapieren wie Devisen, Rohstoffen und Börsenindexen, bei denen schnelles Traden und die Fähigkeit, Datenmuster zu erkennen, die einer traditionellen Analyse entgangen wären, einen gewissen Mehrwert bringt.

Künstliche Intelligenz ist das quantitative Risikomanagement der neuen Generation

Man kann die künstliche Intelligenz allerdings auch auf eine andere Weise zum Einsatz bringen und sie zur Verbesserung des Risikomanagements im Investitionsprozess nutzen. Das Risikomanagement ist ein Leistungstreiber für langfristige Investitionen. Man kann die künstliche Intelligenz dazu heranziehen, das Risiko bestimmter Anlagestrategien besser und eingehender zu bestimmen und zu managen.

Künstliche Intelligenz ist das quantitative Risikomanagement der neuen Generation. Wir können uns eine Welt vorstellen, in der die Vermögensverwalter zwar ihrem Computer noch nicht beibringen können, die Arbeit an Ihrer Stelle zu erledigen, ihm jedoch immerhin schon zeigen können, wo das Problem liegt, um ihm dann dabei zuzusehen, wie er Lösungskonzepte erarbeitet. Die Ergebnisse, die der Computer ihnen vorschlägt, müssen sie dann aber noch bewerten. Dennoch: Je mehr wir die künstliche Intelligenz einsetzen, desto wichtiger ist es, dass wir uns auf eine starke Investitionsphilosophie stützen, um die Daten nicht immer bei jedem minimalen und schnell vorübergehenden Signal gleich übermässig korrigieren zu müssen. Davon sind wir auch weiterhin fest überzeugt.

* Fiona Frick ist CEO von Unigestion. Sie hat diesen Beitrag als Gastbeitrag für den Newsletter Stocksdigital verfasst.

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