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Was ist dank künstlicher Intelligenz in der Finanzindustrie möglich geworden, was früher nicht möglich war?
Künstliche Intelligenz zielt darauf ab, dass Computer die ihnen gestellten Aufgaben basierend auf Algorithmen autonom ausführen und dabei anpassungsfähig auf unbekannte Situationen reagieren.
Ziehen wir ein Beispiel aus dem Assetmanagement heran: Heutzutage lassen sich personalisierte, auf die einzelnen Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden ausgerichtete Anlageentscheidungen treffen, die vollautomatisch durch Computer berechnet werden. Früher war dies entweder ein sehr langwieriger Prozess oder er wurde durch Standardlösungen ersetzt. Oder ein anderes Beispiel aus dem Investmentbanking: Künstliche Intelligenz kann dort bereits automatisiert optimale Entscheidungen darüber treffen, wie und zu welchem Zeitpunkt Aktienaufträge ausgeführt werden. Bis vor einigen Jahren wurden die meisten Kauf- und Verkaufsaufträge manuell per Telefon entgegengenommen. Das in den 60er-Jahren des letzten Jahrhunderts entwickelte Capital Asset Pricing Model, das aufgrund historischer Kapitalmarktdaten die Renditeerwartung von Aktien formuliert, ging noch von einem linearen Zusammenhang zwischen einem einzelnen Wertpapier und dem Gesamtmarkt aus. Aber unsere Welt ist nicht linear. Heute sind wir mit künstlicher Intelligenz in der Lage, Renditeerwartungen und Preise von Derivaten so zu berechnen, dass wir die Komplexität mitberücksichtigen können. Berechnet wird dies aber nicht aufgrund einer linearen Gleichung, sondern auf der Basis einer komplexen mathematischen Funktion, die Millionen von Parametern haben kann.