Künstliche Intelligenz gewinnt im Asset-Management immer mehr an Bedeutung. Und dies sowohl in Fonds, die mehr oder weniger selbständig von KI gemanagt werden, wie auch als Assistenzsystem für menschliche Fondsmanager. „Für die kommenden Jahre liegt der Erfolg in der optimalen Kombination der beiden Welten“, sagt Dr. Sven Schmeier, Chefingenieur des DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) und Advisor des Wealthgate Globallytics Fund No.1.
Im Wesentlichen werden künstliche Intelligenzen oder selbstlernende Maschinen im Bereich des Asset-Management in drei Bereichen eingesetzt: bei der Sentimentanalyse, bei der Analyse von Zeitreihen und bei der Nachrichten- und Meldungsauswertung. „Bei der Sentimentanalyse versucht eine emotionslose Maschine, Stimmungen zu erkennen und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten“, sagt Schmeier. „Das hat aus unserer Sicht nur eine bedingte Erfolgswahrscheinlichkeit: Die Maschine muss zu viele Entscheidungen mit unsicheren Annahmen treffen, ihr fehlt ein Grundverständnis für das Alltagswissen und ihr Spielraum zum Lernen ist durch nicht verfügbare Informationen und Wissen eingeschränkt.“
Häufig genutzt werden Rechner dagegen bei der Analyse von Zeitreihen. „Die schiere Menge der Daten ist nicht das Thema, sondern die Unterscheidung nach zeitlichen Einflussfaktoren wie Trends, saisonale und zyklische Schwankungen sowie unvorhersehbare Ereignisse“, sagt Schmeier. „Hier fehlt es der KI an der Fähigkeit, die Daten in Anbetracht der verschiedenen Dimensionen zu bewerten.“ Zudem: Je mehr unterschiedliche Einflüsse miteinander in Zusammenhang gebracht werden müssen, desto uneindeutiger und schwammiger werden die Ergebnisse. „Wird dagegen nur eine klare Wirkungskette angenommen, arbeitet die KI sich in einem zu kleinen Ausschnitt ab“, so Schmeier.
Optimal einsetzen lässt sich KI dagegen bei der Auswertung von Newsflows. „Informationsextraktion, Klassifikation und semantische Suche in der Vielzahl der Datenströme, wie sie von Agenturen, Märkten und Marktinformationssystemen ständig geliefert werden genau wie in den Sozialen Medien, hier können lernende Maschinen ihre Stärken voll ausspielen“, so Schmeier. „Solche großen Datenströme kann nur eine Maschine verfolgen – sie arbeitet schneller, objektiver und ermüdet nicht – und entwickelt in Sekundenbruchteilen eine Meinung dazu.“ Daraus wiederum entstehen Signale, die für Fondsmanager hilfreich sein können.
„Wir sehen KI derzeit als optimale Assistenzsysteme, die aber unter Aufsicht und Anleitung weiter lernen und sich entwickeln“, so Schmeier. „Mit zunehmender Stärke der Rechnerleistung, erweiterten Informationsquellen sowie der Verbesserungen der KI-Methoden werden auch komplexere Betrachtungen möglich, mehr Verknüpfungen und auch mehr Einsichten in Zusammenhänge.“ Gesunder Menschenverstand, die Fähigkeit zum Einordnen in große Zusammenhänge: Das ist noch immer dem Menschen überlassen. „Insofern ist der entscheidende Erfolgsfaktor für den Einsatz von KI im Asset-Management, Mensch und Maschine optimal zusammenarbeiten zu lassen“, sagt Schmeier.