top of page

Ist die KI besser als Wall Street? Dies suggeriert die neueste Forschung

Die Welt der Finanzen basiert auf Informationen. Jeden Tag durchforsten zahllose Analysten Finanzberichte, Marktdaten und Nachrichtenberichte und versuchen, die komplexe Welt der Investitionen zu verstehen. Aber was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, dies schneller, effizienter und vielleicht sogar genauer zu tun?

Das ist das Versprechen der Künstlichen Intelligenz (KI). Während KI bereits in den Finanzsektor vorgedrungen ist und Aufgaben wie die Erkennung von Betrug und den algorithmischen Handel übernommen hat, deutet eine neue Studie der University of Chicago Booth School of Business darauf hin, dass KI bald für eine viel größere Rolle bereit sein könnte: die Durchführung von Fundamentalanalysen und die Abgabe von Anlageempfehlungen, die selbst erfahrene menschliche Analysten übertreffen.


Besser als die Experten


Die Studie mit dem Titel "Financial Statement Analysis with Large

Language Models" (Kim, Muhn und Nikolaev, 2024) untersuchte die Fähigkeiten von GPT-4, einem von OpenAI entwickelten leistungsstarken großen Sprachmodell. Die Forscher konzentrierten sich auf eine anspruchsvolle Aufgabe: die Vorhersage, ob die Gewinne eines Unternehmens im nächsten Jahr steigen oder sinken werden, und zwar ausschließlich auf der Grundlage der Jahresabschlüsse.


So haben sie es gemacht:


  • Anonymisierte Daten: Um zu verhindern, dass sich GPT-4 einfach auf sein riesiges Gedächtnis an Finanzdaten aus der Vergangenheit verlässt, fütterten die Forscher es mit standardisierten, anonymisierten Bilanzen und Gewinn- und Verlustrechnungen und entfernten dabei alle identifizierenden Informationen über die Unternehmen.

  • Gedankenketten-Aufforderungen: Um GPT-4 zu ermutigen, wie ein menschlicher Analytiker zu denken, verwendeten die Forscher "chain-of-thought"-Aufforderungen, die das Modell durch einen strukturierten Analyseprozess führten:

  • Erkennen wichtiger Trends: GPT-4 wurde gebeten, signifikante Veränderungen in den Posten des Jahresabschlusses festzustellen, ähnlich wie ein Analyst nach Mustern und Anomalien suchen würde.

  • Berechnen und Interpretieren von Kennziffern: Das Modell wurde aufgefordert, wichtige Finanzkennzahlen (z. B. Rentabilität, Liquidität, Effizienz) zu berechnen und deren Bedeutung zu interpretieren.

  • Erläuterung der Begründung: Schließlich wurde GPT-4 angewiesen, seine Vorhersage, ob die Erträge steigen oder sinken würden, zu begründen und dabei die Erkenntnisse aus seiner Analyse zu nutzen.


Die Ergebnisse waren bemerkenswert. GPT-4 erreichte mit Hilfe der Gedankenkette eine Genauigkeit von 60,35 % bei der Vorhersage von Gewinnveränderungen und übertraf damit deutlich die Einmonatsprognosen menschlicher Analysten, die eine Genauigkeit von 52,71 % hatten. Dieser Unterschied ist statistisch signifikant, d.h. es ist sehr unwahrscheinlich, dass er zufällig zustande gekommen ist.

Mehr als nur ZahlenDie Ergebnisse der Studie haben tiefgreifende Auswirkungen auf die Zukunft des Finanzwesens. Sie legen das nahe:


  • KI ist in der Lage, komplexe finanzielle Zusammenhänge zu erkennen: GPT-4 rechnete nicht nur mit Zahlen, sondern war in der Lage, die Beziehungen zwischen Finanzvariablen zu verstehen, Trends zu interpretieren und Schlussfolgerungen über die Zukunftsaussichten eines Unternehmens zu ziehen - Fähigkeiten, die normalerweise nur erfahrenen Analysten zugeschrieben werden.

  • KI kann mit begrenzten Informationen arbeiten: Obwohl GPT-4 keinen Zugang zu dem breiteren Kontext, den qualitativen Erkenntnissen und den privaten Informationen hat, auf die sich Analysten oft verlassen, konnte es sie dennoch übertreffen, wenn es nur auf den Finanzberichten basierte.

  • KI kann unvoreingenommene Perspektiven bieten: Im Gegensatz zu menschlichen Analysten, die durch Vorurteile oder emotionale Faktoren beeinflusst werden können, bieten KI-Modelle eine objektivere Analyse von Finanzdaten.


Eine neue Ära der Finanzanalyse


Das Anwendungspotenzial von KI im Finanzbereich ist enorm:


  • Personalisierte Anlageberatung: Stellen Sie sich einen KI-gestützten Berater vor, der Anlageempfehlungen auf Ihre spezifischen finanziellen Ziele, Ihre Risikotoleranz und Ihren Anlagehorizont zuschneiden kann und dabei ein breiteres Spektrum von Faktoren berücksichtigt, als es ein menschlicher Berater könnte.

  • Verbessertes Portfoliomanagement: KI kann riesige Mengen an Marktdaten analysieren, neue Trends erkennen und die Portfolioallokation auf der Grundlage ausgefeilter Algorithmen und Prognosemodelle optimieren, was zu höheren Renditen und geringerem Risiko führen kann.

  • Schnellere und effizientere Due-Diligence-Prüfung: KI kann Finanzdokumente schnell durchforsten, rote Flaggen identifizieren und die finanzielle Gesundheit von Unternehmen bewerten, wodurch der Due-Diligence-Prozess für Investoren und Kreditgeber rationalisiert wird.

  • Verbessertes Risikomanagement: Durch die Analyse historischer Daten und von Marktsignalen in Echtzeit kann KI Finanzinstituten dabei helfen, potenzielle Risiken zu erkennen und zu mindern und so die allgemeine Stabilität und Widerstandsfähigkeit zu verbessern.


Das menschliche Element


Auch wenn das Potenzial der KI im Finanzbereich unbestreitbar ist, darf nicht vergessen werden, dass der Mensch weiterhin eine wichtige Rolle spielen wird. Die Studie selbst hat gezeigt, dass sich GPT-4 und menschliche Analysten ergänzen können. GPT-4 ist hervorragend in der Lage, verborgene Muster aufzudecken und objektive Erkenntnisse aus numerischen Daten zu gewinnen, während menschliche Analysten ihre Erfahrung, ihr Urteilsvermögen und ihr Wissen über die breitere Marktdynamik einbringen können.


Die Zukunft des Finanzwesens wird wahrscheinlich in der Zusammenarbeit von Menschen und KI liegen. KI-Tools werden Analysten nicht ersetzen, sondern ihnen schnellere und genauere Einblicke ermöglichen, damit sie sich auf übergeordnete Aufgaben wie Strategie, Beziehungsaufbau und die Vermittlung komplexer Finanzinformationen in einer Weise konzentrieren können, die bei den Kunden ankommt.


Die Studie von Kim, Muhn und Nikolaev (2024) ist erst der Anfang. Da die KI-Technologie weiter voranschreitet, können wir mit noch mehr innovativen Anwendungen im Finanzsektor rechnen, die die Art und Weise, wie wir investieren, Risiken verwalten und mit Finanzinstituten interagieren, möglicherweise verändern werden.


Referenz:

16 Ansichten0 Kommentare

Aktuelle Beiträge

Alle ansehen

Comments


bottom of page