Von Compliance bis Risikomanagement: Welche KI-Projekte werden von Fondsgesellschaften verfolgt?
Vergangene Woche haben wir uns in einem Exklusiv-Interview direkt bei ChatGPT erkundigt, welche Chancen und Herausforderungen sich bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Fondsbranche beziehungsweise dem Asset Management generell ergeben. Heute haben wir den Spieß umgedreht und direkt in der Branche nachgefragt:
Unsere Frage an Fondsgesellschaften:
Wie stehen Sie dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen gegenüber? Von Marketing, Compliance, Sales Support bis hin zum Investment & Risk Management selbst: In welchen Bereichen Ihres Unternehmens sehen Sie aktuell das größte KI-Potenzial? Verfolgt Ihr Haus bereits konkrete KI-Projekte?
Alle erhaltenen Statements haben wir Ihnen nachfolgend aufbereitet. Wir wünschen Ihnen eine spannende Lektüre!
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David Striegl, Leiter Aktienfondsmanagement, KEPLER-FONDS KAG
KEPLER Fonds arbeitet im Bereich KI mit der renommierten Fachhochschule Hagenberg in Oberösterreich zusammen. Aktuell wird gemeinsam mit dem Team von Ulrich Bodenhofer, Professor für Artificial Intelligence, ein Projekt umgesetzt, bei dem mittels Künstlicher Intelligenz das frühzeitige Erkennen von negativen Unternehmensentwicklungen ermöglicht wird. Hier fließt wissenschaftliche Arbeit direkt in die Praxis bei KEPLER ein. Die Fachhochschule Hagenberg analysiert mittels Machine Learning große Mengen an Fundamentaldaten, makroökonomischen Kennzahlen und Stimmungsindikatoren. Daraus werden Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Kursbewegungen von Unternehmen abgeleitet. Das KEPLER-Aktienteam bekommt so wertvolle Hinweise, welche Aktien aufgrund ihrer fundamentalen Situation von vornherein besser gemieden werden sollten. Die Letztentscheidung trifft aber immer der Fondsmanager.
Daniela Brogt, Head of Sales Germany & Austria, Janus Henderson Investors
Bereits in der Vergangenheit haben wir die Verwendung von KI-Technologie zur Verbesserung des Benutzererlebnisses bei Videos mit Untertiteln erprobt. Mithilfe menschenähnlicher Avatare und einer Technologie zur Stimmveränderung konnten unsere Investmentteams ihre vierteljährlichen Kommentare in den jeweiligen Landessprachen unseren Kunden – und deren Kunden – zur Verfügung stellen. Heute nutzen wir dieselbe KI-Technologie, um die zentralen Eigenschaften ausgewählter Produkte in den jeweiligen Landessprachen zu erläutern. Die Integration dieser Avatar-Simulationen wurde gut angenommen. Wir sind gespannt auf die Möglichkeiten, die KI in Zukunft bieten wird, um unseren Kunden weltweit ein besseres Benutzererlebnis zu bieten.
Herbert Kronaus, Country Head Austria, Columbia Threadneedle Investments
Daten gewähren Fondsmanagern Zugang zu Informationen und machen Research und Entscheidungen effizienter. Ein Beispiel: Unsere firmeneigenen KI-basierten Ratings für verantwortungsvolle Investments (RI) nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, um ESG-Unternehmensbewertungen zu erstellen. Sie ersetzen jedoch nicht die Erkenntnisse, die wir durch Gespräche mit Unternehmen, Meetings oder unsere Fundamentalanalyse gewinnen.
Tools wie ChatGPT machen KI zur vielleicht maßgeblichen Technologie des nächsten Jahrzehnts. Es ist jedoch schwer zu sagen, welche Start-ups erfolgreich sein werden. Aber in jedem Goldrausch kann man mit dem Verkauf von Schaufeln reich werden – und bei KI sind das die Chips, die die wachsende Rechenintensität tragen werden. Ob ein weltweit führender Halbleiterhersteller wie TSMC, dessen Chips in Smartphones und Autos, aber auch im Gesundheitswesen und bei er NASA Einsatz finden, oder Anbieter von Lithografieanlagen wie ASML, der mit Hilfe von Licht Schaltkreise auf Siliziumwafern zeichnet und damit die Miniaturisierung von Halbleitern ermöglicht: Solche Unternehmen sind am besten positioniert, um vom kommenden Boom in der Chipherstellung zu profitieren.
Nicolas Chaput, Global CEO, ODDO BHF Asset Management
Künstliche Intelligenz wird uns in den kommenden Jahren vielversprechende Chancen bieten. Noch stehen wir erst am Anfang eines bahnbrechenden Trends, der unsere gesamte Wirtschaft nachhaltig verändern und modernisieren wird. Dieser Wandel wird sich auf Unternehmen aller Sektoren auswirken, von Gesundheit und Verkehr bis hin zu Medien.
Bereits 2018 haben wir als einer der ersten Asset Manager Europas KI in die Investmentprozesse einiger unserer globalen Aktienfonds integriert. Den Auftakt bildete die Auflegung eines Themenfonds, der sowohl in das Themenfeld KI investiert als auch KI im Fondsmanagement einsetzt, um unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, an dieser Revolution teilzuhaben. KI ermöglicht es uns, in einem globalen Aktienuniversum die für das jeweilige Thema (z.B. KI, ökologischer Wandel, Ernährung) relevantesten Unternehmen zu identifizieren. Jetzt wollen wir noch einen Schritt weiter gehen und maschinelles Lernen nutzen, um die Signale zu optimieren und alle Teams, die Aktien, Anleihen und Multi-Asset-Produkte verwalten, bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Pablo Hess und Michael Günther, Entwickler und Portfoliomanager, Tungsten TRYCON
Wie das Handelsblatt im März berichtete, taxiert der Indexanbieter Plexus das verwaltete Vermögen von Machine Learning- und KI-Fonds in Deutschland auf circa 400 Millionen Euro. Mehr als ein Viertel dieser Assets entfällt auf die KI-Strategie unseres TRYCON-Publikumsfonds. Seit 10 Jahren nutzen wir ausschließlich KI-Algorithmen im Anlageprozess, um Börsendaten zu analysieren und Wahrscheinlichkeiten von Marktbewegungen zu berechnen. Von jeher geht es uns beim Einsatz der KI um die Frage, inwieweit über diesen Hebel das Rendite-Risiko-Profil und die Diversifikation von Investmentportfolien verbessert werden können. Wir sind von dieser Weiterentwicklung quantitativer Konzepte, die sich vor allem in einer Non-Korrelation zu anderen Anlageklassen ausdrückt, überzeugt. Die KI-Technologie identifiziert im Vergleich zu traditionellen Ansätzen andere, alternative Handelsgelegenheiten. Dies ermöglicht neue Portfoliozusammensetzungen. Die Vorteile sind quantifizierbar: Die Wechselbeziehung zu Aktien und Renten ist auf nahezu null (<0,1) reduziert. Das Handelsmodell kann Long- und Short-Positionen flexibel eingehen und aktienmarktunabhängig auch in schwachen Börsenphasen Gewinne erzielen.
Maria Bruna Riccardi, Head of Quantitative Investments, Epsilon SGR
Bei Eurizon sind wir davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz sowohl in der Vermögensverwaltung als auch in anderen Bereichen eine Unterstützung sein kann. Maschinelles Lernen kann aus unserer Sicht dazu beitragen, innovative Anlagestrategien zu entwickeln. Aus diesem Grund investieren wir - in Zusammenarbeit mit einem Fintech - bereits seit 2020 mit diesem Fokus. Außerdem hat die auf quantitative Investitionen und strukturierte Vermögensverwaltung spezialisierte Epsilon Sgr, die italienische Tochtergesellschaft von Eurizon Capital Sgr, ein Projekt abgeschlossen, bei dem mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens Chancen in verschiedenen Anlageklassen identifiziert werden können. Ziel ist es, in Kürze ein innovatives Produkt auf den Markt zu bringen, das eine strategische Asset Allocation mit einem Overlay aus maschinellem Lernen kombiniert.
Jan Beckers, Gründer und Chief Investment Officer, BIT Capital
BIT Capital verfolgt seit mehreren Jahren die Fortschritte in Schlüsseltechnologien wie Machine Learning bis hin zur generativen Künstlichen Intelligenz und investiert aktiv in die Gewinner dieser Entwicklungen. Kaum ein Unternehmen kann es sich leisten, diese Technologie zu ignorieren, da sie Prozesse und Wertschöpfungsketten in nahezu allen Branchen nachhaltig verändern wird. Die Bedeutung von KI wird ähnlich disruptiv sein wie die Verbreitung des Internets und innerhalb von Wirtschaft und Gesellschaft noch rapider voranschreiten. Mit Effekten auf Wachstum, Wettbewerb, ökonomische Burggräben (Moats), Preise und Margen halten wir KI daher für die größte technologiebedingte Investmentchance unserer Dekade.
BIT Capital setzt generative KI bereits in mehreren Research-Prozessen ein, beispielsweise zum effizienten Erkenntnisgewinn aus gering strukturierten Datensätzen wie Texten. Wir sind fest davon überzeugt, dass wir durch die Kooperation von Mensch und Technologie einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen werden. Wir prüfen kontinuierlich, wie wir mit KI unsere Investmentprozesse optimieren können und arbeiten an einem Projekt, um KI auch in anderen Bereichen zu nutzen.
Alternativ stehen Ihnen sämtliche Statements auch in der nachfolgenden Listenansicht zur Verfügung.
David Striegl, Leiter Aktienfondsmanagement, KEPLER-FONDS KAG
KEPLER Fonds arbeitet im Bereich KI mit der renommierten Fachhochschule Hagenberg in Oberösterreich zusammen. Aktuell wird gemeinsam mit dem Team von Ulrich Bodenhofer, Professor für Artificial Intelligence, ein Projekt umgesetzt, bei dem mittels Künstlicher Intelligenz das frühzeitige Erkennen von negativen Unternehmensentwicklungen ermöglicht wird. Hier fließt wissenschaftliche Arbeit direkt in die Praxis bei KEPLER ein. Die Fachhochschule Hagenberg analysiert mittels Machine Learning große Mengen an Fundamentaldaten, makroökonomischen Kennzahlen und Stimmungsindikatoren. Daraus werden Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Kursbewegungen von Unternehmen abgeleitet. Das KEPLER-Aktienteam bekommt so wertvolle Hinweise, welche Aktien aufgrund ihrer fundamentalen Situation von vornherein besser gemieden werden sollten. Die Letztentscheidung trifft aber immer der Fondsmanager.
Daniela Brogt, Head of Sales Germany & Austria, Janus Henderson Investors
Bereits in der Vergangenheit haben wir die Verwendung von KI-Technologie zur Verbesserung des Benutzererlebnisses bei Videos mit Untertiteln erprobt. Mithilfe menschenähnlicher Avatare und einer Technologie zur Stimmveränderung konnten unsere Investmentteams ihre vierteljährlichen Kommentare in den jeweiligen Landessprachen unseren Kunden – und deren Kunden – zur Verfügung stellen. Heute nutzen wir dieselbe KI-Technologie, um die zentralen Eigenschaften ausgewählter Produkte in den jeweiligen Landessprachen zu erläutern. Die Integration dieser Avatar-Simulationen wurde gut angenommen. Wir sind gespannt auf die Möglichkeiten, die KI in Zukunft bieten wird, um unseren Kunden weltweit ein besseres Benutzererlebnis zu bieten.
Herbert Kronaus, Country Head Austria, Columbia Threadneedle Investments
Daten gewähren Fondsmanagern Zugang zu Informationen und machen Research und Entscheidungen effizienter. Ein Beispiel: Unsere firmeneigenen KI-basierten Ratings für verantwortungsvolle Investments (RI) nutzen Daten aus verschiedenen Quellen, um ESG-Unternehmensbewertungen zu erstellen. Sie ersetzen jedoch nicht die Erkenntnisse, die wir durch Gespräche mit Unternehmen, Meetings oder unsere Fundamentalanalyse gewinnen.
Tools wie ChatGPT machen KI zur vielleicht maßgeblichen Technologie des nächsten Jahrzehnts. Es ist jedoch schwer zu sagen, welche Start-ups erfolgreich sein werden. Aber in jedem Goldrausch kann man mit dem Verkauf von Schaufeln reich werden – und bei KI sind das die Chips, die die wachsende Rechenintensität tragen werden. Ob ein weltweit führender Halbleiterhersteller wie TSMC, dessen Chips in Smartphones und Autos, aber auch im Gesundheitswesen und bei er NASA Einsatz finden, oder Anbieter von Lithografieanlagen wie ASML, der mit Hilfe von Licht Schaltkreise auf Siliziumwafern zeichnet und damit die Miniaturisierung von Halbleitern ermöglicht: Solche Unternehmen sind am besten positioniert, um vom kommenden Boom in der Chipherstellung zu profitieren.
Nicolas Chaput, Global CEO, ODDO BHF Asset Management
Künstliche Intelligenz wird uns in den kommenden Jahren vielversprechende Chancen bieten. Noch stehen wir erst am Anfang eines bahnbrechenden Trends, der unsere gesamte Wirtschaft nachhaltig verändern und modernisieren wird. Dieser Wandel wird sich auf Unternehmen aller Sektoren auswirken, von Gesundheit und Verkehr bis hin zu Medien.
Bereits 2018 haben wir als einer der ersten Asset Manager Europas KI in die Investmentprozesse einiger unserer globalen Aktienfonds integriert. Den Auftakt bildete die Auflegung eines Themenfonds, der sowohl in das Themenfeld KI investiert als auch KI im Fondsmanagement einsetzt, um unseren Kunden die Möglichkeit zu geben, an dieser Revolution teilzuhaben. KI ermöglicht es uns, in einem globalen Aktienuniversum die für das jeweilige Thema (z.B. KI, ökologischer Wandel, Ernährung) relevantesten Unternehmen zu identifizieren. Jetzt wollen wir noch einen Schritt weiter gehen und maschinelles Lernen nutzen, um die Signale zu optimieren und alle Teams, die Aktien, Anleihen und Multi-Asset-Produkte verwalten, bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Pablo Hess und Michael Günther, Entwickler und Portfoliomanager, Tungsten TRYCON
Wie das Handelsblatt im März berichtete, taxiert der Indexanbieter Plexus das verwaltete Vermögen von Machine Learning- und KI-Fonds in Deutschland auf circa 400 Millionen Euro. Mehr als ein Viertel dieser Assets entfällt auf die KI-Strategie unseres TRYCON-Publikumsfonds. Seit 10 Jahren nutzen wir ausschließlich KI-Algorithmen im Anlageprozess, um Börsendaten zu analysieren und Wahrscheinlichkeiten von Marktbewegungen zu berechnen. Von jeher geht es uns beim Einsatz der KI um die Frage, inwieweit über diesen Hebel das Rendite-Risiko-Profil und die Diversifikation von Investmentportfolien verbessert werden können. Wir sind von dieser Weiterentwicklung quantitativer Konzepte, die sich vor allem in einer Non-Korrelation zu anderen Anlageklassen ausdrückt, überzeugt. Die KI-Technologie identifiziert im Vergleich zu traditionellen Ansätzen andere, alternative Handelsgelegenheiten. Dies ermöglicht neue Portfoliozusammensetzungen. Die Vorteile sind quantifizierbar: Die Wechselbeziehung zu Aktien und Renten ist auf nahezu null (<0,1) reduziert. Das Handelsmodell kann Long- und Short-Positionen flexibel eingehen und aktienmarktunabhängig auch in schwachen Börsenphasen Gewinne erzielen.
Maria Bruna Riccardi, Head of Quantitative Investments, Epsilon SGR
Bei Eurizon sind wir davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz sowohl in der Vermögensverwaltung als auch in anderen Bereichen eine Unterstützung sein kann. Maschinelles Lernen kann aus unserer Sicht dazu beitragen, innovative Anlagestrategien zu entwickeln. Aus diesem Grund investieren wir - in Zusammenarbeit mit einem Fintech - bereits seit 2020 mit diesem Fokus. Außerdem hat die auf quantitative Investitionen und strukturierte Vermögensverwaltung spezialisierte Epsilon Sgr, die italienische Tochtergesellschaft von Eurizon Capital Sgr, ein Projekt abgeschlossen, bei dem mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens Chancen in verschiedenen Anlageklassen identifiziert werden können. Ziel ist es, in Kürze ein innovatives Produkt auf den Markt zu bringen, das eine strategische Asset Allocation mit einem Overlay aus maschinellem Lernen kombiniert.
Jan Beckers, Gründer und Chief Investment Officer, BIT Capital
BIT Capital verfolgt seit mehreren Jahren die Fortschritte in Schlüsseltechnologien wie Machine Learning bis hin zur generativen Künstlichen Intelligenz und investiert aktiv in die Gewinner dieser Entwicklungen. Kaum ein Unternehmen kann es sich leisten, diese Technologie zu ignorieren, da sie Prozesse und Wertschöpfungsketten in nahezu allen Branchen nachhaltig verändern wird. Die Bedeutung von KI wird ähnlich disruptiv sein wie die Verbreitung des Internets und innerhalb von Wirtschaft und Gesellschaft noch rapider voranschreiten. Mit Effekten auf Wachstum, Wettbewerb, ökonomische Burggräben (Moats), Preise und Margen halten wir KI daher für die größte technologiebedingte Investmentchance unserer Dekade.
BIT Capital setzt generative KI bereits in mehreren Research-Prozessen ein, beispielsweise zum effizienten Erkenntnisgewinn aus gering strukturierten Datensätzen wie Texten. Wir sind fest davon überzeugt, dass wir durch die Kooperation von Mensch und Technologie einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen werden. Wir prüfen kontinuierlich, wie wir mit KI unsere Investmentprozesse optimieren können und arbeiten an einem Projekt, um KI auch in anderen Bereichen zu nutzen.
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