Künstliche Intelligenz bereichert das Asset Management

Die Menge und Qualität öffentlich verfügbarer Daten nimmt zu. Um daraus Informationsvorsprünge abzuleiten, müssen Asset Manager die Daten richtig aufbereiten. So können Mensch und Maschine im Zusammenspiel Mehrwert für Anleger erwirtschaften. Markets | 27.05.2021 11:00 Uhr
Herbert Kronaus, Country Head Austria & Central and Eastern Europe bei Columbia Threadneedle Investments / © Columbia Threadneedle Investments
Herbert Kronaus, Country Head Austria & Central and Eastern Europe bei Columbia Threadneedle Investments / © Columbia Threadneedle Investments
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Bei der Verwaltung von Geld ist Wissen das A und O. In einer Zeit der sofortigen Informationsverfügbarkeit und regulierter Berichterstattung von Unternehmen ist es selten, Fakten zu einem Unternehmen oder zur Wirtschaft vor dem Gesamtmarkt aufzudecken. Die enorme Zunahme von Datenvolumen und Rechenleistung heutzutage ermöglicht es jedoch, dies durch eine schnellere und bessere Interpretation von Informationen zu erreichen. 

Datenaufbereitung gleicht dem Goldschürfen

Da menschliche Aktivitäten riesige Mengen von Daten erzeugen, kann das Schürfen nach „Goldklumpen“ und Mustern von Informationen Einblicke in Trends vermitteln. Beispiele dafür sind Veränderungen in der Einstellung gegenüber einer Aktie oder im Verbraucherverhalten. Dies lässt sich durch unterschiedliche Formen der Datenanalyse erreichen. Die fortgeschrittensten davon sind die Fähigkeiten zum kognitiven Lernen und zur Problemlösung von maschineller oder künstlicher Intelligenz. 

Wir bei Columbia Threadneedle Investments verfolgen hierbei einen speziellen Ansatz, der mit unserer DNA als aktiver Vermögensverwalter in Einklang steht. Wir geben Portfoliomanagern Rechenleistung an die Hand, die sie in die Lage versetzt, unstrukturierte Daten zu analysieren und ein besseres Verständnis der Geschicke von Unternehmen zu entwickeln. Vor fast drei Jahren haben wir ein Team aus Datenwissenschaftlern eingerichtet, das nicht nur Daten effizienter sammeln, sondern auch neue Erkenntnisse gewinnen soll. KI ist nur eines der Hilfsmittel im Arsenal des Unternehmens – ein sehr leistungsfähiges, wenn es darum geht, bestimmte Mustern und Anomalien auszumachen.

KI erweitert menschliche Intelligenz

Wie eine Vermögensverwaltungsgesellschaft KI nutzt, hängt von ihrem Anlagestil ab. Bei Columbia Threadneedle Investments bezeichnen wir KI auch als „erweiterte Intelligenz“. Dies deutet auf ihre Nutzung als zusätzliche Informationsquelle hin, die Portfoliomanager dabei unterstützt, Anlageentscheidungen zu treffen. Während sich KI – vor allem das maschinelle Lernen – in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprachen und Bilderkennung schnell entwickelt hat, mangelt es ihr an der „allgemeinen Intelligenz“ des Menschen. Dies ist nötig, um die vielschichtige Natur eines Unternehmens zu verstehen. 

Unser Team aus Datenwissenschaftlern innerhalb unserer Investmentgruppe hilft, Informationen aus Datenquellen zu extrahieren. Dies sind insbesondere solche, die Analysten selbst nur schwer handhaben können – beispielsweise unstrukturierte oder große Datensätze. Wir entwickeln auch Prozesse, um Informationen wesentlich effizienter zu extrahieren. So haben unsere Analysten mehr Zeit, um sich auf die eigentliche Analyse zu konzentrieren statt auf das Sammeln von Daten. Die Informationen, die wir unter anderem durch die Nutzung von KI gewinnen, liefern Erkenntnisse, die dem Team bei der Entwicklung von Anlageideen helfen. Unser Anlageansatz bleibt derselbe. Doch die Datenanalyse versetzt unsere Investmentteams in die Lage, auf effizientere Weise mehr Erkenntnisse zu gewinnen.

Natürliche Sprachverarbeitung ermöglicht Stimmungsanalysen

Diese Art der Nutzung von KI – im Rahmen eines breiter angelegten Datenanalyse-Toolkits – spiegelt den Charakter von Columbia Threadneedle Investments als aktive Vermögensverwaltungsgesellschaft wider. Dabei nutzen Portfoliomanager Fundamentalanalysen, um hochwertige Wachstumsunternehmen zu ermitteln. So haben wir etwa natürliche Sprachverarbeitung (auf Englisch: Natural Language Processing, kurz NLP) eingeführt, ein Zweig des maschinellen Lernens. NLP kann auf der Grundlage von Input aus sozialen Medien und der Finanzberichterstattung von Unternehmen Hilfestellung beim Ermitteln von Veränderungen der öffentlichen Einstellung gegenüber Unternehmen leisten.  

Wir nutzen NLP für die Stimmungsanalyse, um zu sehen, wie wir anhand von Daten aus sozialen Medien Rückschlüsse auf Änderungen der Verbraucherstimmung gegenüber Marken ziehen können. Dadurch erhalten unsere Analysten mehr Informationen über die Branchen und Unternehmen, die sie abdecken. Dies kann wiederum Erkenntnisse liefern, die ihre Empfehlungen beeinflussen – oder auch nicht. Es ist eine von vielen Informationsquellen, die Analysten nutzen können. Über die Investmentanalyse hinaus nutzen wir bei Columbia Threadneedle Investments KI, um den Portfolioaufbau mithilfe von Optimierungsalgorithmen zu verbessern. 

Investmentexperten treiben KI-Einsatz voran

Da Computer erheblich leistungsfähiger werden und die Menge an Daten exponentiell wächst (siehe Grafik), ist es wahrscheinlich, dass auch die Bedeutung von Datenwissenschaft beim Anlegen weiter zunehmen wird. Bedeutet dies, dass Portfoliomanagement-Teams immer mehr zu KI-Talenten werden (müssen), um Muster zu analysieren? Die Möglichkeit, menschliche durch maschinelle Intelligenz im Bereich Investmentanalyse zu ersetzen, statt sie zu ergänzen, liegt unserer Ansicht nach noch in weiter Ferne. KI bleibt vielmehr eines von vielen Hilfsmitteln im Datenanalyse-Arsenal – und es wird wichtiger werden, sie zu berücksichtigen. 

Bei Columbia Threadneedle Investments sind es Portfoliomanager und Investmentanalysten, die den Einsatz von KI vorantreiben. Denn sie nutzen KI als Hilfsmittel – zum Beispiel, um Wettbewerbsvorteile von Unternehmen und Stimmungsveränderungen gegenüber Aktien und Produkten einzuschätzen.

Grafik: Jährliches Wachstum der globalen Datensphäre

Herbert Kronaus, Country Head Austria & Central and Eastern Europe bei Columbia Threadneedle Investments

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