Robo-Advisors und die Herausforderungen Künstlicher Intelligenz

Fintechs, wohin das Auge schaut. Auch etablierte Fondsberater und große Banken springen auf den Zug einer modernen Alternative auf. Schließlich stehen bisherige Anlageprodukte vor der großen Herausforderung der anhaltenden Zinsdürre.

Neue Technologie bringt neue Verantwortung. Seit die Digitalisierung sich auch in etablierten Branchen und nicht zuletzt der Finanzwelt zum Innovationsmittelpunkt entwickelt, entstehen neue Geschäftsfelder und Unternehmen, die automatisierte oder algorithmische Entscheidungssysteme nutzen. Während „Decision Support Systems“ bereits seit einiger Zeit z.B. in der Kreditvergabe oder einfachen Verwaltungsaufgaben genutzt werden und eine menschliche Kontrollperson mit eigenen Vorschlägen beim Entscheidungsprozess unterstützen, werden echte „Automated Decision Mechanisms“, die nur im Ausnahmefall auf menschliche Kontrolle angewiesen sind, häufig in eine Black-Box gesteckt.¹

Die Vorteile am Finanzmarkt aus Anbietersicht: Weder Regulatorik noch Aufsicht haben bisher Regelsets entwickelt, die eine Bewertung des Risiko-Rendite-Profils einer Algorithmus-Black-Box im Vorhinein zuverlässig ermöglichen. Die scheinbaren Vorteile aus Kundensicht: Der Algorithmus weiß, was gut für mich ist. Persönliche Anpassungen und eine individuelle Nutzererfahrung stehen einer Backend-Entwicklung gegenüber, die so gut wie möglich skalierbar bleiben soll.

Neu ist nicht immer besser; besonders, wenn die Bündelung von Risiken über Anlageklassen hinweg als Heilsbringer herhalten soll. Die automatisierte Ausarbeitung und laufende Anpassung eines Algorithmus, dem unterschiedlichste Anlageklassen und -produkte zur Verfügung gestellt werden, birgt zudem viele endogene Risiken wie noch nicht beobachtete Korrelationseffekte oder schlicht Fehler in getroffenen Annahmen. Dass dynamische automatische Entscheidungsmechanismen diese Hürden von sich aus überkommen können, bedarf der Probe aufs Exempel. Und damit bleiben weiterhin die Fragen offen, ob die Ausarbeitung einer begrenzten Künstlichen Intelligenz („narrow AI“) am Finanzmarkt erlaubt sein sollte² und mit welcher Garantie der Algorithmus die ihm anvertraute Entscheidungsgewalt in jeder Situation zum Kundennutzen einsetzt.³

¹ „Wo Maschinen irren können“, Prof. Dr. Katharina A. Zweig (TU Kaiserslautern), Meta-Case-Study im Auftrag der Bertelsmann Stiftung
² „#defundAI“, Blogbeitrag des IT-Bloggers tante
³ Projekt „Ethik der Algorithmen“ der Bertelsmann Stiftung

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