STRATEGIE30. Juli 2018

Kann künstliche Intelligenz den nächsten Börsen-Crash vorhersagen?

Nageswar Cherukupalli, Vice President InfosysInfosys

Die schlimmste Finanzkrise seit dem Schwarzen Freitag ist erst knapp ein Jahrzehnt her. Eine Reihe von Ökonomen hatten den Crash vorausgesagt, wurden aber von Banken und Regierungen belächelt. So veröffentlichte die Wirt­schafts­ana­lys­tin Ann Pettifor in Jahr 2006 „The Coming First World Debt Crisis“, das in der Finanzwelt nur ein müdes Achselzucken hervorrief. Erst nach der Lehman Brothers Pleite wurde ihr Buch ein Bestseller. Sie war nicht die einzige, die vor einem Crash warnte: Professoren, Investoren und Wirtschaftsführer schlugen bereits Alarm, als der Absturz sich nur erahnen ließ.

von Nageswar Cherukupalli, Vice President Infosys

Damit die nächste Finanzkrise die Weltwirtschaft nicht wieder überraschend trifft, sollten Finanzinstitute wie Regierungen ihre Fähigkeiten auf- und ausbauen, so viele Informationen wie möglich zu sammeln, zu analysieren und auf dieser Basis neue Wirtschaftsmodelle zu entwickeln, die reale Szenarien simulieren und so dabei helfen, die nächste Finanzkrise vorherzusagen.

Fortschritte bei Technologien wie Machine Learning, Big Data Analytics und künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen es Unternehmen, enorm große Mengen an Daten zu sammeln, vorzuhalten, zu analysieren und Handlungsalternativen anzubieten.“

Kann die KI einen Crash vorhersagen? Es könnte sein ...
ktsdesign/bigstock.com

Damit erhalten Finanzdienstleister einen Überblick über die Finanzlage – und zwar in Echtzeit. Anomalien bzw. Risiken lassen sich erkennen, markieren und überprüfen. Die Analysten werden dadurch von repetitiven Aufgaben befreit, die sie bislang manuell durchführen müssen. Systeme wie künstliche Intelligenz lernen, solche Parameter zu erkennen, zu verstehen und aufzubereiten. Finanzanalysten und Unternehmen erhalten damit Informationen in Echtzeit, auf deren Basis sie vorausschauend planen und agieren können.

Kann künstliche Intelligenz einen Finanz-Crash vorhersagen?

Geld sollte berechenbar sein, auch wenn es nur auf dem Prinzip des rationalen Eigeninteresses basiert. Allerdings ist dies ein Irrglaube, wie die Entwicklung des Bitcoin-Wertes zeigt.“

Lawrence Rufrano, der während der Finanzkrise bei der US-amerikanischen Federal Reserve arbeitete, fasst seine Erfahrung zusammen: „Die vielleicht wichtigste Lektion, die wir gelernt haben, war, dass die Wirtschaft zerbrechlicher ist, als wir glauben. Der Mensch darf daher nicht der einzige Schutz des weltweiten Finanzsystems sein.“

Autor Nageswar Cherukupalli, Infosys
Nageswar Cherukupalli ist als Vice President und Group Manager für Financial Services bei Infosys verantwortlich für die strategische Ausrichtung und den Ausbau des Banken- und Finanzsegments. Darüber hinaus entwickelt er kreative und innovative Lösungen, um Kunden dabei zu unterstützen, ihre Geschäfts- und Technologie-Ziele zu erreichen.

Damit stellt sich die unausgesprochene Frage: Wer ist sonst in der Lage, das System zu schützen und zu kontrollieren? Sind Technologien wie künstliche Intelligenz (inklusive Machine Learning) in der Lage, die nächste Finanzkrise zu prognostizieren? Eine der größten Herausforderungen beim Einsatz von KI oder anderen Technologien, um die Zukunft der Finanzmärkte vorherzusagen, liegt in der Transparenz der angewandten Methodologien sowie der verwendeten Technologien. Werden diese nicht offen adressiert, gibt es weiterhin Fragen zur Präzision der Systeme ebenso wie zur Glaubwürdigkeit der Branche.

Gegen den Crash: Ein KI-Ökosystem für die Weltwirtschaft

Dies ist kei­ne Kri­tik an KI-An­wen­dun­gen und ih­ren Fä­hig­kei­ten, Ban­ken vor ei­ner dro­hen­den Kri­se zu war­nen. Im Ge­gen­teil: Fi­nanz­dienst­leis­ter tä­ti­gen ho­he In­ves­ti­tio­nen in ei­ner Rei­he von KI- und Ma­chi­ne Learning-Ap­pli­ka­tio­nen. Die­se lie­fern be­reits heu­te wert­vol­le Er­kennt­nis­se und Ein­schät­zun­gen zu Ri­si­ken. Es gibt Hun­der­te, die KI-Tech­no­lo­gi­en be­reits ein­set­zen, um die Zu­kunft zu pro­gnos­ti­zie­ren.

Diese Organisationen konzentrieren sich jedoch immer nur auf einen eng umrissenen Teil der komplexen Finanzwelt, zum Beispiel ein bestimmtes Unternehmen oder eine bestimmte Art von Risiko. Dies nutzt den Unternehmen, die die Technologie direkt einsetzen. In einer globalisierten Welt, in der alle Player stark miteinander verzahnt sind und voneinander abhängen, ist eine ganzheitlichere Analyse notwendig. Nur so lassen sich die unsichtbaren Gefahren aufdecken, die den Zusammenhalt des Finanzsystems gefährden. Technologieunternehmen versprechen zwar punktuelle Lösungen für Herausforderungen wie Betrug oder Versagen hinsichtlich von Compliance-Regularien, diese reichen aber nicht aus, um grundlegende strukturelle Probleme wie die Subprime-Hypothekenkrise vorherzusagen.

KI ist zwar in der Lage, diese Fragen zu beantworten – allerdings ist eine stärkere Zusammenarbeit zwischen Technologie- und Finanzunternehmen notwendig. Denn nur so sind Unternehmen, aber auch Regierungen letztlich in der Lage, sich vor Bedrohungen zu schützen.“

Wenn wir schon die nächste Rezession vorhersagen und sie damit idealerweise vermeiden können, müssen alle Organisationen und Behörden den gleichen Ansatz verfolgen. Dies lässt sich nur erreichen, wenn es ein KI-Ökosystem gibt, dass Zettabytes an Finanzdaten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, verarbeiten und analysieren kann. Dies wirft allerdings auch Fragen auf. An der Spitze stehen Themen wie Datenschutz und geistiges Eigentum.

Wenn wir diese Fragen lösen können, kann KI auf jeden Fall die Technologie sein, die den nächsten Börsen-Crash vorhersagt.“

 
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