Update Magazin I/2019 › Download der gesamten Ausgabe

1 Die digitale Transformation der Finanzbranche

Es ist ein Trend, dem sich niemand entziehen kann: der in digitalen Technologien begründete Wandel. Auch die Finanzbranche setzt sich in hohem Maße mit der digitalen Transformation auseinander. Für Asset Manager liegt dabei der Fokus auf der Frage, wie sich künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und alternative Datenquellen wie Social Media, Internetsuchmaschinen, Nachrichten, Blogs oder Satellitenbilder einsetzen lassen, um die Wertentwicklung des Marktes zu übertreffen und bessere Portfolioergebnisse zu erlangen.

Um eine Outperformance gegenüber der Marktentwicklung zu erzielen, müssen Investmentexperten komplexe Schlussfolgerungen ziehen und sich daraus einen Informationsvorsprung gegenüber dem breiten Markt erarbeiten. Neue Technologien bieten in diesem Zusammenhang die Chance, die Verarbeitung und Interpretation von Daten zur Optimierung von Markteinschätzungen zu nutzen. Wie sich das bei Allianz Global Investors umsetzen lässt? Damit beschäftigt sich die Arbeitsgruppe Digitale Transformation.

2 KI basiert auf der Verarbeitung enormer Datenmengen

Um KI erfolgreich zum Einsatz kommen zu lassen, sind zwei Faktoren entscheidend: Die Tür öffnen moderne Computer, die mit ihren enormen Rechenleistungen die Verarbeitung und Auswertung sehr großer Datenmengen ermöglichen. „Big Data“ lautet hier das Stichwort. Darauf bauen selbstlernende Algorithmen auf, die umso leistungsfähiger sind, je mehr Daten sie erhalten. Es handelt sich folglich um maschinelles Lernen. Wie sich diese beiden Faktoren in den aktiven Investmentprozess bei Allianz Global Investors integrieren lassen, lässt sich zum Beispiel bei der Assetklasse Aktien sowie bei Multi-Asset-Strategien aufzeigen.

Bei der Assetklasse Aktien steht die Anwendung von KI bei der Plattform mit Fundamentaldaten sowie beim Factor-Investing im Vordergrund. Allianz Global Investors hat maschinelles Lernen bereits in mehrere Factor-Investing-Prozesse eingebunden, wobei die Verarbeitung und Auswertung von Big Data bislang allerdings nur in begrenztem Umfang erfolgte. Hier gilt es, das enorme Potenzial weiter auszuschöpfen. Aktuell liegen weitere Schwerpunkte auf der maschinellen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) sowie auf der Informationsgewinnung aus unstrukturierten Daten wie Nachrichten, Geschäfts- und Researchberichten von Sell-Side-Analysten. Die Investmentexperten prüfen verschiedene Anwendungsbereiche und möchten Kapazitäten ausbauen, um die quantitativen und fundamentalen Research- und Investmentprozesse zu unterstützen.

Der Einsatz von KI für Multi-Asset-Strategien verfolgt das Ziel, mit neuen Technologien größere Datenmengen auszuwerten und mithilfe maschinellen Lernens eine effizientere Portfoliokonstruktion zu ermöglichen. Zudem lotet Allianz Global Investors das Potenzial von KI zur Verbesserung der Mustererkennung aus, um Anomalien in großen Datensätzen schneller erkennen zu können. Weitere Meilensteine sind die Optimierung und Automatisierung der Prozesse, um Kapazitäten für die Ideengenerierung freizusetzen. Am Ende sollen sämtliche Daten zentral zusammengeführt und über alle Anlageklassen hinweg direkt abrufbar sein, um unnötigen Mehrfachaufwand zu verringern.

3 Moderne Technologien verbessern die Qualität von Prognosen

Die Daten, die genutzt werden, beispielsweise zur makroökonomischen Entwicklung, sind prinzipiell auch jedem anderen Asset Manager zugänglich, um daraus Aussagen über die mittelfristige Entwicklung von Markttrends abzuleiten. Die Arbeitsgruppe Digitale Transformation bei Allianz Global Investors untersucht ganz konkret, wie sich mithilfe moderner Technologien und alternativer Datenquellen hochfrequente Daten zur Verbesserung der Qualität kurzfristiger Prognosen nutzen lassen. Da die Kapitalmärkte heute von einer hohen Dynamik geprägt sind, sind die Investmentexperten stets auf der Suche nach flexibleren Methoden, um Marktschwankungen besser ausnutzen und robustere Portfolios konstruieren zu können.

Während die digitale Transformation im Finanzsektor noch in den Anfängen steckt, hat sie in anderen Branchen schon längst Einzug gehalten – etwa im Bereich selbstfahrender Fahrzeuge. Die Beispiele aus anderen Sektoren wirken sich generell positiv auf die Weiterentwicklung des maschinellen Lernens aus. Davon kann auch das Asset Management profitieren.

4 Allianz Global Investors Hackathon lässt Start-ups antreten

Um tiefere Erkenntnisse über den aktuellen Entwicklungsstand von KI-Technologien zu erhalten, hat Allianz Global Investors im November 2018 sogar einen Wettbewerb veranstaltet: den ersten Allianz Global Investors Hackathon, bei dem vier Unternehmen aus Bangalore, Mailand, London und New York bei derselben Problemstellung gegeneinander antreten mussten. Heute behaupten die meisten Unternehmen, sich intensiv mit maschinellem Lernen und ähnlichen Technologien zu beschäftigen, und es gibt zweifellos Start-ups, die entsprechende Dienstleistungen isoliert anbieten. In diesem Umfeld bot der Hackathon die einzigartige Möglichkeit, einigen dieser Unternehmen bei der Umsetzung ihrer Technologien unter Praxisbedingungen über die Schulter zu blicken.

Tatsächlich wirkte die Veranstaltung wie ein Katalysator, der es dem Unternehmen nun ermöglicht, KI in einem größeren Zusammenhang zu sehen. Allianz Global Investors konnte tiefer in die Materie eintauchen, um entscheidende Fortschritte bei Projekten zu erzielen, die in den vergangenen Monaten eingeleitet worden waren. Dabei war es von vornherein das Ziel, dass der Hackathon keine schlüsselfertigen Lösungen, sondern Impulse für die weitergehende Forschung und Entwicklung im Unternehmen liefert. Wichtig ist dabei, die Ergebnisse realistisch einzuschätzen. Denn Forschung in neuen Bereichen verläuft niemals geradlinig. Der Hackathon zeigte, wie sich das Unternehmen derselben Problemstellung auf sehr unterschiedliche Weise nähern kann.

Nicht nur bei dieser Veranstaltung, sondern auch im übergeordneten Sinn kommt bei Allianz Global Investors einer aktiven Vorgehensweise eine besondere Bedeutung zu. Bei der Integration von KI in die Investmentprozesse sollen deshalb alle Maßnahmen in Entscheidungen oder Einschätzungen der Investmentexperten münden, die sich vom Markt abheben – im Einklang mit der „Active is“-Markenphilosophie. Denn KI dient Allianz Global Investors dazu, zusätzliche Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen mit dem Ziel, Portfolios zusammenzustellen, die sich vom Marktportfolio unterscheiden. Hinzu kommt die Skalierbarkeit: Dank eines im Hintergrund arbeitenden komplexen Systems vergrößert sich mit wachsenden Datenmengen der Lerneffekt. Es handelt sich dabei um eine Industrialisierung von Alpha, also der Wertentwicklung eines Fonds über die Entwicklung seiner Benchmark hinaus. Dies ist für einen modernen aktiven Asset Manager unabdingbar, um im Wettbewerb in fünf bis zehn Jahren am Markt noch bestehen zu können.

5 Zusammenspiel von Mensch und Maschine ist wichtig

Darüber hinaus bietet der „Active is“-Ansatz Potenzial für den Kunden. Denn die Investmentexperten möchten die neuen Technologien auch dazu nutzen, Kunden einen optimierten Zugang zu den Produkten und Lösungen von Allianz Global Investors zu ermöglichen – unter anderem über digitale Kanäle. Dabei sollen ökonomische Vorteile, die sich beim Einsatz von KI im aktiven Investmentprozess ergeben, nicht dazu führen, dass der Mensch im Zuge der digitalen Transformation

ersetzt wird. Zwar ermöglicht die Skalierbarkeit neuer Technologien einen effizienteren Personaleinsatz. Doch es geht nicht um eine Entscheidung zwischen Mensch oder Maschine, sondern um ein geschicktes Zusammenspiel von beiden. Die Nutzung modernster Technologien soll den Menschen, die bei Allianz Global Investors arbeiten, mehr Zeit geben, um sich mit Ideen von morgen zu beschäftigen.

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