Wird KI die Wall Street beherrschen?

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

Laut Business Insider hat KI die Wall Street bereits seit vielen Jahren revolutioniert, da die meisten Transaktionen von Algorithmen durchgeführt wurden und werden. Durch die Verarbeitung der erhaltenen Informationen, die Analyse und das Treffen von Kauf- oder Verkaufsentscheidungen helfen Algorithmen bei der Durchführung von 60 – 75 % der täglichen Transaktionen an der Wall Street, dem Finanzzentrum in New York City (USA). Die Frage ist nun jedoch, ob diese Quote noch höher ausfallen kann und ob KI auf der Suche nach Profit menschliche Arbeitsplätze vollständig übernehmen wird?

Wettlauf um KI-Anwendungen

Die Wall Street erwartet, dass KI dramatische Auswirkungen auf Finanztransaktionen haben wird. Laut einer Umfrage von JPMorgan – einem der ältesten Finanzdienstleistungsunternehmen der Welt mit Hauptsitz in New York – glauben bis zu 53 % der Händler, dass KI oder maschinelles Lernen in den nächsten drei Jahren die einflussreichste Technologie für Transaktionen 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.

Frau Alexandra Mousavizadeh, CEO und Mitbegründerin von Evident, sagte, dass die Veröffentlichung von ChatGPT durch das US-Unternehmen Open AI im November 2022 den Bankleitern stärker bewusst gemacht habe, dass KI den Bankensektor grundlegend verändern werde, da sie viele Perspektiven mit sich bringe. „Die Kosten für KI-Talente steigen dramatisch. Ein KI-Wettlauf hat begonnen“, betonte Frau Mousavizadeh.

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

Ein typisches Beispiel für den Einsatz von KI im Bank- und Finanzsektor ist die Entwicklung eines Produkts der Deutschen Bank, Deutschlands größter Privatbankengruppe, das analysieren kann, ob die Anlagen ihrer Kunden gefährdet sind. Auch Banken nutzen dieses Tool, um nach Fonds, Aktien und Anleihen zu suchen, die den Bedürfnissen und Wünschen des jeweiligen Kunden entsprechen.

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

Der niederländische multinationale Banken- und Finanzdienstleistungskonzern ING nutzt KI, um potenzielle säumige Zahler zu überprüfen. Unterdessen beteiligt sich Morgan Stanley am Wettlauf um den Einsatz von KI, indem das Unternehmen mithilfe des Large Language Model (LLM) neue KI-Technologien testet. Morgan Stanley besitzt derzeit ein Patent für ein Modell, das mithilfe von KI und maschinellem Lernen Informationen der US-Notenbank (Fed) erkennt, die auf eine strenge oder gemäßigte Geldpolitik hinweisen, und so bei der Prognose geldpolitischer Maßnahmen hilft.

JPMorgan hat ähnliche Pläne. In einer Patentanmeldung im Mai gab die Bank an, sie habe ein Produkt wie ChatGPT entwickelt, das Anlegern bei der Auswahl geeigneter Aktien helfen könne. Daten von Evident zufolge hat JPMorgan von Februar bis April weltweit 3.651 Stellen im KI-Bereich ausgeschrieben, fast doppelt so viele wie die Konkurrenten Citigroup und Deutsche Bank.

Händler an der New Yorker Börse

Banken nutzen KI, um mithilfe von Instrumenten wie Zinsswaps und Aktienderivaten maßgeschneiderte Absicherungslösungen anzubieten und ihren Kunden so bessere Preise anzubieten, sagt Steven Burrows, Direktor der multinationalen Anwaltskanzlei Fieldfisher. Unterdessen erklärte Herr Yuriy Nevmyvaka, Leiter der Forschung zum maschinellen Lernen bei der Morgan Stanley Bank (USA): „Jedes Unternehmen, jede Handelsabteilung und jede Investmentgruppe versucht, KI gründlich zu verstehen.“

Die US-Bank Wells Fargo nutzt große Sprachmodelle, um zu ermitteln, welche Informationen Kunden den Aufsichtsbehörden melden müssen, und hilft ihr gleichzeitig dabei, ihre Geschäftsprozesse zu verbessern. Unterdessen nutzt die französische Bank BNP Paribas Chatbots, um auf Kundenanfragen zu reagieren, und KI, um Betrug und Geldwäsche zu erkennen und zu verhindern. In ähnlicher Weise nutzt Cast, das KI-Überwachungs- und Analysetool der französischen Bank Société Générale, seine Rechenleistung, um nach potenziellem Fehlverhalten auf den Kapitalmärkten zu suchen.

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 wird das Risiko künftiger Arbeitsplatzverluste steigen. Analysten von Goldman Sachs befürchten, dass weltweit 300 Millionen Vollzeitstellen durch KI automatisiert werden könnten. Diese Zahl könnte 35 % des Geschäfts- und Finanzsektors in den USA umfassen.

Der Milliardär Warren Buffett, Vorstandsvorsitzender von Berkshire Hathaway Inc., sagte bei der Jahreshauptversammlung des Unternehmens am 6. Mai: „Wenn etwas so viele verschiedene Dinge tun kann, macht mich das etwas nervös. Denn ich weiß, dass wir das nicht rückgängig machen können.“ Dem stimmte auch Brian Moynihan, CEO der Bank of America, zu und meinte, dass KI enorme Vorteile bringen und viele Aufgaben reduzieren könne. Allerdings sei es wichtig, genau zu verstehen, wie Arbeitsabläufe und Entscheidungen ablaufen.

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

Zweitens ist Transparenz ein Thema, das bei der Ausweitung des KI-Einsatzes im Banken- und Finanzsektor besondere Aufmerksamkeit erfordert. Banken sind verpflichtet, Transaktionen durchzuführen und Handelsentscheidungen auf der Grundlage authentischer Informationen zu treffen. Laut Expertin Anne Beaumont, Partnerin der Anwaltskanzlei Friedman Kaplan Seiler Adelman & Robbins LLP (USA), wird es mit der Ausweitung des KI-Einsatzes schwierig, Kunden und Managern zu erklären, auf welchen Daten die Bank ihre Entscheidungen basiert und ob die Verwendung dieser Daten angemessen 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. Laut Lewis Z. Liu, Gründer und CEO von Eigen Technologies, betragen die geschätzten Kosten für die Verwendung eines großen Sprachmodells zur Beantwortung von Kundenfragen etwa 14 US-Dollar pro Frage, während die Kosten für die Beantwortung durch einen Anwalt nur 6 US-Dollar pro Frage betragen.

Während die Rolle der KI bei Transaktionen an der Wall Street nichts Neues ist, sprechen viele Analysten von einer Zukunft, in der KI Menschen bei der Durchführung von Finanztransaktionen vollständig ersetzen und Gewinne einbringen kann, insbesondere vor dem Hintergrund der explosionsartigen Verbreitung und breiten Anwendung von KI. Heutzutage befinden sich Banken in einem „spannenden“ Wettlauf um die Entwicklung und Anwendung von KI zur Steigerung der Geschäftseffizienz und fördern damit in naher Zukunft schnelle Veränderungen im Bank- und Finanzsektor. Beratungsunternehmen sind sich jedoch alle einig, dass Banken klar erkennen müssen, in welchen Bereichen KI einen herausragenden Mehrwert schafft, um über eine klare KI-Anwendungsstrategie zu verfügen. Darüber hinaus ist es notwendig, sich auf die Schulung von Mitarbeitern, die Einstellung weiterer Experten und die Schaffung eines neuen Rahmens für das Risikomanagement zu konzentrieren, um Probleme im Zusammenhang mit KI, das unklare politische Umfeld bei der Anwendung von KI sowie Probleme im Zusammenhang mit der Datengenauigkeit zu bewältigen.

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