Institutional Money, Ausgabe 4 | 2024

Für welche Zwecke Investoren KI einsetzen (in Prozent) Besondere Assistenz wird beim tieferen Verständnis von Marktdynamiken gesucht. Die Akzeptanz von KI-Unterstützung hat zwischen den beiden Umfragejahren klar zugenommen. Der in Prozentpunkten größte Zuwachs fand beim Entwickeln und Testen von Investmentstrategien statt. Sentiment-Analysen erfreuen sich ebenfalls zunehmender Beliebtheit. Quelle: Invesco 7,9 Prozent der Befragten gaben an, KI zum Aufsetzen von Faktorstrategien einzusetzen. Folgerichtig verwenden 74 Prozent innerhalb dieser Gruppe künstliche Intelligenz für das Management von Faktorgewichtungen. Fundamental ausgerichtete Investoren nützen KI vor allem innerhalb des Risikomanagements. Quelle: Invesco Anwendungen innerhalb spezifischer Investmentstrategien (in Prozent) Faktoransatz Fundamental / aktiver Ansatz Passiv / marktgewichteter Ansatz Es scheint stärkeren Konsens über das Potenzial von NLP als über das von generativer KI zu geben. 72 Prozent der Befragten sehen bei NLP eine „zukünftige Rolle“ für Sentiment-Analysen. Nur 59 Prozent erwarten, dass generative KI bei der Identifizierung von Marktineffizienzen eine signifikante Rolle spielen wird. Quelle: Invesco Natural Language Processing (NLP) vs. generative KI (à la ChatGPT) Wofür NLP-Modelle genützt werden (in %) Wofür generative KI eingesetzt werden kann (in %) 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % Automatisierung beim Timing von Trading-Entscheidungen Überwachung und Anpassung von Investitionen in Echtzeit Erstellen von Sentiment-Analysen mit News, Geschäftsberichten und Social Media als Quelle Entwicklung und Testen von Investmentstrategien Optimierung von Portfolioallokationen und Risikomanagement Erkennung von Mustern und Trends im Marktverhalten 2024 2023 84 % 90 % 69 % 70 % 53 % 67 % 35 % 47 % 35 % 42 % 16 % 19 % 7,9 7,4 6,7 Minimierung von Transaktionskosten Einbettung von ESG Prognose von Faktorerträgen Portfoliokonstruktion Identifizierung neuer Faktoren Analyse von Faktorinteraktionen Management des Faktor-Exposures 74 72 66 63 61 34 32 86 69 65 52 35 20 Ausführung von Trades Einbettung von ESG Sentiment-Analyse Stockpicking Portfoliokonstruktion Risikomanagement 76 70 66 41 40 18 Einbettung von ESG Steuereffizientes Trading Minimierung von Transaktionskosten Minimierung von Tracking Errors Portfoliokonstruktion Automatisiertes Rebalancing Automatisierte Trades Generierung von Investment-Research Sentiment-Analyse von alternativen Datenquellen Entwicklung kreativer Investmentstrategien Identifizierung von Marktineffizienzen 3 38 59 7 38 55 8 47 45 19 47 34 19 53 28 Risikoanalyse Nachrichtenanalyse Thematische Modellierungen Übersetzungen Sentiment-Analyse 41 44 72 31 34 61 20 25 57 20 29 62 17 27 67 2024 Zukünftige Rolle 2023 Signifikante Rolle für generative KI Moderat wichtig Spielt keine Rolle N o . 4/2024 | institutional-money.com 163 Künstliche Intelligenz | PRODUKTE & STRATEGIEN