Künstliche Intelligenz – Superhype oder Game-Changer?

Im Folgenden untersuchen wir, was Künstliche Intelligenz tatsächlich bereits leisten kann, wie sich die Technologie für das Asset Management nutzen lässt und warum die Implementierung von KI im Bereich der Finanzdienstleitungen und insbesondere in der Kapitalanlage bekanntermaßen schwierig ist. Im letzten Teil des Artikels diskutieren wir einige Szenarien zu den zukünftigen Auswirkungen der Technologie auf Portfolio Management Teams.

Künstliche Intelligenz – Wo stehen wir aktuell?

Um weitere Überlegungen anzustellen, ist es wichtig zu verstehen, wie KI im Grundprinzip funktioniert und welche Arten von Künstlicher Intelligenz aktuell überhaupt existieren.

Man unterscheidet zwischen drei Kategorien von Künstlicher Intelligenz:

1. Artificial Narrow Intelligence
2. Artificial General Intelligence
3. Artificial Super Intelligence

Die dritte Kategorie „Artificial Super Intelligence“ ist weit weg von der Realität. Spannender sind die beiden anderen Kategorien. Unter „Artificial Narrow Intelligence“ versteht man algorithmische Lösungen für sehr begrenzte und eng abgesteckte Probleme. Dies sind sogenannte Insellösungen, die über einen Algorithmus immer weiter optimiert werden können. Diese Lösungen begegnen uns bereits ständig in unserem Alltag.

„Artificial General Intelligence“ ist der Bereich, in welchen wir uns derzeit u.a. mit den bekannten Large Language Modellen hineinbewegen. Die Besonderheit in dieser Kategorie ist, dass mehrere Problemstellungen vom gleichen Modell bearbeitet werden können, ohne den Algorithmus immer wieder neu zu trainieren – wir sprechen also praktisch von der Erweiterung von „Artificial Narrow Intelligence“.

Nutzung der richtigen Daten ist wichtiger als der Algorithmus selbst

Künstliche Intelligenz ist per se nicht intelligent und somit kein automatischer Erfolgsgarant. KI kann von Experten vorgegebene Muster lernen und die gelernten Muster in neuen Daten wiedererkennen. Was diese Muster inhaltlich bedeuten, weiß die KI allerdings nicht.

Unabhängig von der Art der heute meist frei verfügbaren (Open Source) Algorithmen oder der verfügbaren Rechenleistung, hängt der Erfolg der Vorhersagefähigkeit des Algorithmus primär von den „richtigen“ Inputdaten ab. Laut unserer Einschätzung kommen ca. 60% des Mehrwertes von KI-Anwendungen aus den Inputdaten, ca. 30% aus menschlichem Fachwissen (z.B. Data Labeling) und nur ca. 10% aus dem Algorithmus selbst.

Wichtig ist, dass in den Inputdaten tatsächlich ein Muster oder eine Beziehung innerhalb des Datensatzes existiert und dass sich die Muster auch in Zukunft wiederholen. Ein Lernalgorithmus der auf einem Zufallsverlauf (Random Walk) trainiert ist, wird auf der Validierungs- und Testperiode nicht oder nur zufällig (scheinbar) generalisieren, was bedeutet, dass die Abbildung für zukünftig neue Daten nicht funktionieren wird.

Außerdem ist es wichtig, dass die zum Lernen verwendete Datenmenge groß genug ist. Die Menge der Daten, die Art der Daten und die Qualität der Daten sind daher von entscheidender Bedeutung für die KI.

Ausblick – Was sind die Szenarien für die Zukunft?

Künstliche Intelligenz wird durch die weiter exponentiell steigende Datenmenge, durch die gesammelte Erfahrung und durch neue Methoden und neues Skillset, dass in unsere Industrie Einzug hält, an Bedeutung gewinnen.

Grundsätzlich lassen sich 3 Szenarien diskutieren:

1. KI als Assistent: KI dient als Assistent für Portfolio Management Teams
2. KI wird unabhängiges Teammitglied: KI übernimmt einzelne bestimmte Aufgaben, für die kein Mensch mehr benötigt wird
3. KI übernimmt das Team unter Aufsicht einzelner Portfolio Manager

Wir glauben, dass die Kombination aus menschlichem Fachwissen, Rechenleistung und Mustererkennung zu Ergebnissen führen kann, die allein nicht möglich wären. Künstliche Intelligenz ist dem Menschen bei der Handhabung und Verarbeitung sehr komplexer und großer Datenmengen überlegen; andererseits ist der Mensch flexibler, kreativer & hat Innovationskraft. So ergänzen sich Mensch und Maschine auf sehr sinnvolle Weise.

In Zukunft liegt daher wohl eine Kombination aus menschlichen Skillset und Künstlicher Intelligenz nahe. Die Integration von KI in bestehende Prozesse ist demnach relevanter denn je.

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29.09.2022