Robo-Advisor – Die neuste Generation der KI-Vermögensverwaltung
Die Finanzbranche erlebt eine unaufhaltsame Transformation durch den Einfluss moderner Technologien, insbesondere durch die Verbindung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robo-Advisor-Anbieter. In diesem umfassenden Beitrag beleuchten wir die Materie tiefer und analysieren ausführlich, inwiefern KI derzeit in diesen automatisierten Anlageberatern tatsächlich verankert ist.
Robo-Advisor: Eine Evolution im Finanzwesen
Die zunehmende Popularität der Robo-Advisor in den letzten Jahren verdeutlicht ihre Rolle als Wegbereiter für effizientere, kostengünstigere und leichter zugängliche Anlagemöglichkeiten. Diese digitalen Finanzberater setzen Algorithmen ein, um Anlageentscheidungen zu treffen, und haben sich als ernstzunehmende Alternative zu traditionellen menschlichen Beratern etabliert. Lassen sie uns also damit beginnen, was man nach heutigem Stand unter einem Robo-Advisor und seiner Arbeitsweise verstehen muss.
Was ist ein Robo-Advisor und wie funktioniert eine digitale Investment-Plattform?
Ein Robo-Advisor ist eine digitale Plattform eines Vermögensverwalters, die Algorithmus-gesteuerte Finanzplanungs- und Anlagedienstleistungen bietet. Der Begriff „Robo-Advisor“ bedeutet so viel wie „Beratungs-Roboter“ und bezeichnet eine Technologie, die die Finanzplanung und den Vermögensaufbau erleichtert.
Die Funktionsweise eines Robo-Advisor basiert bis dato zumeist darauf, dass mittels eines Online-Fragebogens, der mehr oder weniger ausführlich gestaltet ist, finanzielle Basisdaten wie finanzieller Background, Risikobereitschaft, Anlageziel sowie Anlagehorizont abfragt, nach vorgefertigten Schemen bewertet und daraus dann letztendlich eine dem ermittelten Anlegerprofil entsprechende Anlagestrategie vorschlägt. Wird seitens des Anlegers der Anlagevorschlag angenommen, wird automatisiert ein Anlageportfolio erstellt und verwaltet.
Was bedeutet dies?
Vereinfacht gesagt handelt es sich bei einem Robo-Advisor um ein Computerprogramm, das Anlegern per Algorithmus ein Wertpapierportfolio vorschlägt, welches für ihn am besten geeignet erscheint. Diese Portfolios bestehen häufig aus Exchange Traded Funds (ETFs) oder Aktien-Einzeltiteln, da sie eine breite Diversifikation ermöglichen und kosteneffizient sind. Die meisten KI-erstellten Anlagestrategien bestehen heute aus ETFs. Nur wenige und spezialisierte Robo-Advisor bieten Anlegern auch Portfolios mit Einzel-Aktien an.
Die Kernprinzipien der Künstlichen Intelligenz im Robo-Advisor
Fundamental für die meisten Robo-Advisor ist der Einsatz von Algorithmen, also mehr oder weniger individuell erstellten „Wenn-Dann Konstellation“ auf mathematischer Basis. Hier muss deutlich gemacht werden, dass es sich hierbei nicht um den Einsatz von KI handelt, denn diese Algorithmen sind statisch, das heißt nicht „selbstlernend“, was als Machine Learning und somit als elementarer Bestandteil der sogenannten „Künstlichen Intelligenz“ verstanden werden muss.
Was bereits an dieser Stelle deutlich wird: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (ML), ein Schlüsselelement der KI, ist bis zum heutigen Stand bei den meisten Anbietern einer Online-Vermögensverwaltung , die auch als Robo-Advisor bezeichnet werden, bis auf wenige Ausnahmen nicht im Einsatz. Zwar greift so manch ein Anbieter auf KI-generierte Daten zu, doch zumeist handelt es sich hierbei um extern generierte Information – beispielsweise aus dem BlackRock System namens Aladdin.
Dennoch arbeiten einige hochspezialisierte Anbieter bereits an einer neuen Generation Robo-Advisory, die das Thema KI ins technologische Zentrum des Investment-Angebotes stellen. So sollen KI-basierte Robo-Advisor zukünftig deutlich besser in der Lage sein, aus Daten zu lernen und ihre Modelle kontinuierlich zu verbessern. Durch diesen Ansatz werden präzisere Vorhersagen und fortschrittlichere Anlagestrategien möglich. Ein Robo-Advisor, der auf ML basiert, identifiziert Muster und Trends in umfangreichen Datenmengen, die für menschliche Analysten schier unmöglich zu bewältigen wären. Wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz sich zukünftig bei Robo-Advisor darstellen könnten, betrachten wir in den folgenden Abschnitten.
Die Anwendung von KI in Anlagestrategien
Robo-Advisor, die in Zukunft auf fortschrittlicher KI beruhen, werden sich vor allem durch ihre Fähigkeit auszeichnen, sich flexibel an Marktentwicklungen anzupassen. Sentiment-Analyse, eine KI-Technik, ermöglicht diesen Systemen beispielsweise die Auswertung sozialer Medien und Nachrichtenquellen, um Marktstimmungen zu verstehen. Dies befähigt sie, zeitnah auf Marktereignisse beziehungsweise Markt-Aktivitäten zu reagieren und bei einem erkannten Bedarf die Anlagestrategien zu optimieren.
Risikomanagement durch KI
Ein entscheidendes Element jeder Anlagestrategie ist das Risikomanagement. KI-gesteuerte Robo-Advisor können zukünftig ein deutlich detailliertes und somit individuelleres Risikoprofil für jeden Anleger erstellen und Portfolios schaffen, die das persönliche Risikoniveau eines jeden Anlegers berücksichtigen. Durch kontinuierliche Marktüberwachung sind sie in der Lage, Anpassungen vorzunehmen, um das Risiko zu minimieren und gleichzeitig Renditen zu maximieren.
Herausforderungen bei der Verwendung von Künstlicher Intelligenz im Robo-Advisor
Trotz der erzielten Fortschritte stellen KI-gesteuerte Robo-Advisor immer noch eine Seltenheit dar. Denn die präzise Vorhersage von Marktentwicklungen bleibt anspruchsvoll, und unvorhersehbare Ereignisse können die Effektivität bisher vorhandenen Technologien nach wie vor beeinträchtigen.
Dennoch: KI und das Kern-Element des Machine Learnings wird durch das ständige „füttern“ mit einer täglichen Flut von Informationen zum globalen Kapitalmarkt-Geschehen und deren Verarbeitung dazu beitragen, dass Vorhersagen und Prognosen zunehmend genauer werden. Wobei KI heute noch keine 100prozentig sichere Vorhersage zu der Entwicklung von Kapitalmärkten wird leisten können, performt die KI im direkten Vergleich mit einer von menschlicher Intelligenz erstellen Prognose fundierter.
Ausblick: Die Zukunft im Robo-Advisor Markt mit künstlicher Intelligenz
Die Verknüpfung eines Robo-Advisor und KI steht also erst am Anfang der Entwicklungsphase. Zukünftige Entwicklungen werden mit hoher Wahrscheinlichkeit die Integration fortschrittlicher KI-Technologien wie Neuronale Netzwerke oder Quanten-Computing umfassen. Dadurch könnte die Fähigkeit der Robo-Advisor weiter gesteigert werden Muster zu erkennen und präzisere Anlageentscheidungen zu treffen. So zumindest die Annahme von Experten, die sich mit diesem Thema beschäftigen.
Schlussfolgerung: Die Symbiose von KI und Robo-Advisor
Zusammenfassend unterstreichen die aktuellen Entwicklungen, dass Künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss auf die Effektivität eines Robo-Advisor hat, beziehungsweise haben wird. Die Verbindung fortschrittlicher Algorithmen, Maschinellem Lernen und Big Data-Analysen werden eine präzise Anpassung, an die sich ständig verändernden Finanzmärkte, ermöglichen. Die Aussicht auf eine noch tiefere Integration von KI in Robo-Advisor Angeboten verspricht zukünftig noch fortschrittlichere und effizientere Anlagestrategien.
Über die Vermögensverwaltung INNO INVEST
Die INNO INVEST wurde 2014 von Herbert Schmitt gegründet. Aus Darmstadt heraus werden die Klassische sowie die Online-Vermögensverwaltung (Robo-Advisor) für vermögende Privatkunden und Unternehmer, als Infrastruktur-Fintech die Wealthtech-Plattform für Investment-Fintechs und für vertraglich gebundene Vermittler ein professionelles Haftungsdach angeboten.
