Wird KI die Wall Street beherrschen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist für Banken vielversprechend, da sie alltägliche Aufgaben effizienter gestaltet. Auch komplexe Analysen und Risikomodellierungen werden mit diesem Tool einfacher und schneller.

Laut Business Insider revolutioniert KI die Wall Street bereits seit Jahren, da die meisten Transaktionen von Algorithmen durchgeführt werden. Durch die Verarbeitung der erhaltenen Informationen, deren Analyse und die Entscheidungsfindung für Kauf und Verkauf tragen Algorithmen dazu bei, 60–75 % der täglichen Transaktionen an der Wall Street, dem Finanzzentrum in New York City (USA), durchzuführen. Die Frage ist jedoch, ob dieser Prozentsatz noch höher ausfallen kann und ob KI die menschliche Arbeit bei der Gewinnermittlung vollständig übernehmen wird.

Wettlauf um KI-Anwendungen

Die Wall Street erwartet, dass KI den Finanzhandel maßgeblich beeinflussen wird. Laut einer Umfrage von JPMorgan, einem der ältesten Finanzdienstleister der Welt mit Hauptsitz in New York, glauben 53 % der Händler, dass KI bzw. maschinelles Lernen in den nächsten drei Jahren die einflussreichste Technologie im Handel sein wird (im Vergleich zu 25 % im Jahr 2022).

Neuen Daten von Evident Consulting (USA) zufolge haben bei den am weitesten entwickelten Banken etwa 40 % der zu besetzenden Stellen einen Bezug zur KI, beispielsweise für Daten- und Quantitätsingenieure, Administratoren usw.

Eigen Technologies, ein in New York ansässiges globales Technologieunternehmen, das KI-Dienste für Banken wie Goldman Sachs und ING bereitstellt, sagte, dass sich die KI-Anfragen von Banken im ersten Quartal 2023 im Vergleich zum gleichen Zeitraum des Vorjahres verfünffacht hätten.

Alexandra Mousavizadeh, CEO und Mitgründerin von Evident, sagte, die Veröffentlichung von ChatGPT durch Open AI im November 2022 habe den Bankmanagern bewusst gemacht, dass KI aufgrund ihrer vielfältigen Perspektiven den Bankensektor revolutionieren wird. „Die Kosten für KI-Talente sind deutlich gestiegen. Ein KI-Rennen hat begonnen“, betonte Mousavizadeh.

Immer mehr Wall-Street-Banken setzen auf KI-Technologie

Ein Paradebeispiel für den Einsatz von KI im Banken- und Finanzsektor ist die Deutsche Bank, Deutschlands größte Privatbankengruppe. Sie hat ein Produkt entwickelt, das die Anlagen ihrer Kunden auf Risiken analysieren kann. Die Bank nutzt dieses Tool auch, um Fonds, Aktien und Anleihen zu finden, die den Bedürfnissen und Wünschen jedes Kunden entsprechen.

Kirsten Anne Bremke, Global Head of Data Solutions der Deutschen Bank, ist begeistert von der Kombination aus künstlicher und menschlicher Intelligenz.

ING, ein niederländischer multinationaler Banken- und Finanzdienstleister, nutzt KI zur Überprüfung potenzieller säumiger Zahler. Morgan Stanley ist im Wettlauf um den Einsatz von KI und testet neue KI-Technologien mithilfe eines Large Language Model (LLM). Morgan Stanley besitzt derzeit ein Patent für ein Modell, das KI und maschinelles Lernen nutzt, um Informationen der US-Notenbank (Fed) zu identifizieren, die eine strenge oder gemäßigte Geldpolitik widerspiegeln, und so der Fed bei der Vorhersage geldpolitischer Maßnahmen hilft.

JPMorgan hat ähnliche Pläne. In einer Patentanmeldung im Mai gab die Bank bekannt, ein ChatGPT-ähnliches Produkt entwickelt zu haben, das Anlegern bei der Auswahl der richtigen Aktien helfen soll. JPMorgan hat zwischen Februar und April weltweit 3.651 Stellen im KI-Bereich ausgeschrieben – fast doppelt so viele wie die Konkurrenten Citigroup und Deutsche Bank, wie aus Daten von Evident hervorgeht.

Händler an der New Yorker Börse

Banken nutzen KI, um Absicherungslösungen mithilfe von Zinsswaps und Aktienderivaten besser anzupassen und ihren Kunden so bessere Preise anzubieten, sagt Steven Burrows, Direktor der multinationalen Anwaltskanzlei Fieldfisher. „Jedes Unternehmen, jeder Handelstisch und jedes Investmentteam versucht, KI zu verstehen“, sagt Yuriy Nevmyvaka, Leiter für maschinelles Lernen bei Morgan Stanley.

Die US-Bank Wells Fargo nutzt große Sprachmodelle, um zu ermitteln, welche Informationen Kunden den Aufsichtsbehörden melden müssen, und um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Die französische Bank BNP Paribas nutzt Chatbots, um Kundenanfragen zu beantworten, und KI, um Betrug und Geldwäsche zu erkennen und zu verhindern. Ähnlich verhält es sich mit Cast, dem KI-Überwachungs- und Analysetool der französischen Bank Société Générale, das seine Rechenleistung nutzt, um potenzielles Fehlverhalten an den Kapitalmärkten zu erkennen.

Regierungen wetteifern um die Regulierung von KI-Tools

Transparenz und Effizienz

Die Förderung der KI-Anwendung im Finanz- und Bankensektor bringt zwar positive Veränderungen mit sich, stellt den Finanzmarkt aber auch vor erhebliche Herausforderungen: vom Risiko des Arbeitsplatzverlusts bis hin zur Transparenz und Effizienz dieser Technologie.

Erstens ist das Risiko künftiger Arbeitsplatzverluste hoch. Analysten von Goldman Sachs befürchten, dass weltweit 300 Millionen Vollzeitstellen durch KI automatisiert werden könnten. Davon könnten in den USA 35 Prozent des Wirtschafts- und Finanzsektors betroffen sein.

Der Milliardär Warren Buffett, Vorstandsvorsitzender von Berkshire Hathaway Inc., äußerte sich auf der Hauptversammlung des Unternehmens am 6. Mai besorgt: „Wenn etwas alle möglichen Aufgaben erledigen kann, bin ich etwas beunruhigt. Denn ich weiß, dass wir diese Entwicklung nicht umkehren können.“ Brian Moynihan, CEO der Bank of America, teilte diese Ansicht und stellte fest, dass KI große Vorteile bringen und viele Aufgaben reduzieren könne. Es sei jedoch wichtig zu verstehen, wie Arbeitsabläufe und Entscheidungsfindung ablaufen.

Obwohl die Anwendung von KI positive Auswirkungen hat, bringt sie auch Herausforderungen mit sich.

Zweitens ist Transparenz ein besonderes Anliegen bei der Ausweitung des KI-Einsatzes im Banken- und Finanzsektor. Banken sind verpflichtet, Transaktionen und Handelsentscheidungen auf der Grundlage authentischer Informationsquellen durchzuführen. Laut Expertin Anne Beaumont, Partnerin der Anwaltskanzlei Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (USA), wird es mit der Ausweitung des KI-Einsatzes schwierig sein, Kunden und Managern zu erklären, auf welchen Daten die Bank ihre Entscheidungen basiert und ob die Verwendung dieser Daten valide ist oder nicht.

Darüber hinaus müssen Banken laut Alan Blackwell, Professor für Informatik und Technologie an der Universität Cambridge (Großbritannien), große Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen nutzen, um KI-Tools zu „trainieren“, und daraus werden sich auch viele Probleme ergeben.

Drittens sind die Kosten für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Tools sehr hoch. Lewis Z. Liu, Gründer und CEO von Eigen Technologies, sagte, die geschätzten Kosten für die Verwendung eines großen Sprachmodells zur Beantwortung von Kundenfragen lägen bei etwa 14 US-Dollar pro Frage, während die Kosten für die Beantwortung durch einen Anwalt nur 6 US-Dollar pro Frage betragen.

Obwohl die Rolle von KI bei Wall-Street-Transaktionen nicht neu ist, sprechen viele Analysten von einer Zukunft, in der KI Menschen bei Finanztransaktionen vollständig ersetzen und Gewinne erzielen kann, insbesondere angesichts der rasanten Verbreitung und breiten Anwendung von KI. Banken liefern sich derzeit einen spannenden Wettlauf um die Entwicklung und Anwendung von KI zur Steigerung der Geschäftseffizienz und fördern damit in naher Zukunft rasante Veränderungen im Bank- und Finanzwesen. Beratungsunternehmen sind jedoch überzeugt, dass Banken klar identifizieren müssen, welche Bereiche KI herausragenden Mehrwert schaffen wird, um eine klare KI-Anwendungsstrategie zu entwickeln. Darüber hinaus ist es notwendig, sich auf die Schulung von Mitarbeitern, die Rekrutierung weiterer Experten und ein neues Risikomanagement-Framework zu konzentrieren, um KI-bezogene Probleme, das unklare politische Umfeld bei KI-Anwendungen sowie Fragen der Datengenauigkeit zu bewältigen.

Quellenlink: https://thanhnien.vn/lieu-ai-co-thong-tri-pho-wall-185230615140024804.htm