Künstliche Intelligenz gewinnbringend einsetzen

Es wird Zeit, dass die Big-Data-Jongleure liefern. Banken und Finanzinstitute haben Datenwissenschaftler mit Millionen von Dollar überschüttet, damit sie in der Flut digitaler Informationen Muster finden. Jetzt müssen die Unternehmen Maßnahmen ergreifen, damit sich diese neu entdeckten Informationen auszahlen. Fragt sich nur, welche?

Big Data – die Bits und Bytes, die in einer immer stärker digitalisierten Welt entstehen – wurden als die Grundlage einer neuen Finanzarchitektur gerühmt. Predictive Analytics, Maschinenlernen und künstliche Intelligenz (KI) wurden als die Instrumente zur Verwirklichung dieses Ziels angepriesen.

Aber abgesehen von den Händlern, die Kunden mithilfe von Predictive Analytics bei ihren Entscheidungsprozessen unterstützen, einigen Robo-Advisory Diensten und einer Handvoll von KI gemanagter Fonds, haben Finanzinstitute noch keine Wege gefunden, wie sie ihre prall gefüllten Datenbanken gewinnbringend nutzen können.

Die neuen datengestützten Erkenntnisse sind hilfreich, aber es ist schwierig, sie im operativen Betrieb zu nutzen und zu monetisieren. Grundsätzlich geht es um die Frage, wie der Finanzsektor die gesammelten Daten einsetzen kann, um klügere Entscheidungen zu treffen.

Es gibt besorgniserregende Anzeichen, dass Manche im Big-Data-Versprechen nicht viel mehr als einen Hype sehen. Chiron Investment Management ist einer der Hedge-Fonds, die Zweifel daran anmelden, ob datengestützte Investitionsstrategien wie Smart Beta wirklich mehr Gewinn bringen als traditionelle Verfahren. Andere Vermögensverwalter überlegen, ob man zu viel Vertrauen darauf gesetzt habe, dass Big Data neue Märkte schaffen kann.

Big Data zum Aktivposten machen

Aber es gibt auch Investmentfirmen wie Vanguard und Blackrock, die stark in Robo-Advisory-Plattformen investieren. Die Tokioter Börse gehört zu der steigenden Zahl von Marktbetreibern, die KI einsetzten, um unlautere Handelspraktiken aufzudecken.

Ob nun der Nutzen von Big Data im Finanzsektor überbewertet wird oder nicht – nur Wenige bezweifeln, dass Datenwissenschaftler in der Flut von Informationen, die sie erhalten, Erstaunliches zu Tage fördern werden. Dies wiederum wird zahlreiche neue Chancen eröffnen:

• Unternehmen erhalten bessere Informationen darüber, wie ihre Kunden ticken und können Produkte entsprechend personalisieren
• Predictive Analytics stellt die Marktauswirkungen von Handelstransaktionen fest und hilft Unternehmen, durch verbesserte Transaktionsstrategien ihre Alpha-Kennziffer zu halten
• Maschinenlernen ermöglicht eine intelligentere automatische Abwicklung (Straight-Through Processing, STP) von Transaktionen, hilft, ungewollte Abweichungen zu vermeiden, und trägt so zur Verbesserung und Rationalisierung des operativen Betriebs bei
• Aggregierte Daten geben Hinweise auf neue Umsatzquellen und unterstützen Asset-Manager bei der Suche nach neuen Investitionsstrategien
• Natural Language Processing automatisiert den Workflow aus schriftlichen Regeln und Vorschriften und hilft Unternehmen, die Regulierungsflut zu meistern

Die Datenflut mittels Plattform managen

Damit Big Data funktioniert, brauchen Unternehmen die richtigen Plattformen, um ihre Ideen schnell umzusetzen und in ihre operativen IT-Systeme integrieren zu können. Ebenso wichtig ist es, diese Prozesse zukunftssicher zu machen. Der Datenstrom wird nicht versiegen, sondern immer wieder neue, großartige Erkenntnisse hervorbringen. Deshalb muss die Plattform, für die sich ein Unternehmen entscheidet, flexibel und anpassbar sein und schnell auf veränderte Muster und eine veränderte Datenkomplexität reagieren können.

Traditionelle quantitative und systematische Hedge-Fonds wie Two Sigma und Winton beginnen bereits, basierend auf „Deep-Learning“-Systemen experimentelle Fonds zu entwickeln, die die neuronalen Netze des menschlichen Gehirns nachbilden sollen. In beiden Fällen brauchen die Netzwerke Zeit, um genügend Daten verarbeiten zu können und anhand von Rechenoperationen Investmententscheidungen zu treffen.

Schon viel zu lange sieht es so aus, als ob Big Data die Antwort auf eine schwierige Frage sei, die keiner gestellt hat. Nur mit der richtigen Plattform wird sich das Potenzial von Big Data zeigen, und zwar schon sehr bald.

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