Künstliche Intelligenz im Investmentprozess

Wer den Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) liest oder hört, denkt vorrangig an den Umgang mit einer Flut an Daten und die Frage, wie damit umzugehen ist. Ein Beitrag von Daniel Andemeskel, Head of Innovation Management, CEO und Co-Founder UI Enlyte, und Robert Bluhm, Sustainability Officer/Head of ESG-Office, Head of Product Management Alternative Investments & Structuring, Universal Insvestment in Ausgabe 07 von EXXECNEWS INSTITUTIONAL gibt einen Einblick.

Schnelligkeit und Effizienz in der Datenanalyse sind ein signifikanter Teil von KI, aber nicht nur. KI bedeutet, auch Algorithmen zu entwickeln, die sich durch neue Informationen ständig selbst verbessern und so lernen, immer komplexere Daten zu entschlüsseln und daraus selbstständig immer neue Problemlösungen anzubieten. KI ist somit maschinelles Lernen aus maschineller Erfahrung und daher weit mehr als das Sammeln, Verwalten und Clustern von Daten.

Besonders Investoren, die ESG-konforme Investments tätigen möchten, sind mit einer Flut von oft unstrukturierten Daten konfrontiert. Oftmals müssen diese manuell auf sich daraus ergebende potenzielle Risiken und Chancen geprüft werden. Anlageentscheider wie Asset Manager, Fondsinitiatoren oder institutionelle Investoren stützen ihre Entscheidungen deshalb häufig auf ESG-Ratings, die von den etablierten Rating-Datenanbietern angeboten werden. Diese Ratings sind allerdings meist nur für große, börsennotierte Unternehmen verfügbar. Die Bewertung von Nachhaltigkeitsindikatoren, etwa im Rahmen eines Micro-Finance-Projekts, sind deshalb nur schwer möglich, da strukturierte Daten zu Kleinst- oder Einzelunternehmern über etablierte Datenprovider meist nicht verfügbar sind. Andere Optionen, wie die direkte Erhebung von Informationen vor Ort, sind entweder logistisch nicht umzusetzen oder wirtschaftlich nicht darstellbar.

Eine weitere Herausforderung: Viele ESG-Indikatoren werden nur monatlich, vierteljährlich oder gar jährlich aktualisiert. Während Investoren Börsenkurse schon seit langem in Echtzeit verfolgen können, werden Nachhaltigkeitsaspekte und -risiken meist mit Verzögerung bewertet. Anlageentscheidungen müssen nicht selten auf Basis veralteter Daten getroffen werden. ESG-Rating-Anbieter sind dabei ebenso wie die Investoren selbst zu einem großen Teil auf die von den bewerteten Unternehmen selbst veröffentlichten Informationen angewiesen. Auch wenn einige Rating-Agenturen vor diesem Hintergrund zunehmend selbst Analysen erstellen, ist die nötige Auswertung von qualitativen Daten manuell nicht beherrschbar. Ziel ist es aber, Investoren einen aktuellen Überblick über ESG-konforme Investments zu geben, und das nahezu in Echtzeit.

Lesen Sie hier den vollständigen Beitrag

www.exxecnews.de

Zurück

Pressedigest

EXXECNEWS INSTITUTIONAL widmet sich in Ausgabe 02 dem Schwerpunktthema ...

Neben der Überbürokratisierung stellt die fortschreitende Digitalisierung und ...

Datenschutzeinstellungen

Wir nutzen Cookies auf unserer Website. Einige von ihnen sind essenziell, während andere uns helfen, diese Website und Ihre Erfahrung zu verbessern.
In dieser Übersicht können Sie, einzelne Cookies einer Kategorie oder ganze Kategorien an- und abwählen. Außerdem erhalten Sie weitere Informationen zu den verfügbaren Cookies.
Gruppe Essenziell
Name Contao CSRF Token
Technischer Name csrf_contao_csrf_token
Anbieter
Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
Zweck Dient zum Schutz der Website vor Fälschungen von standortübergreifenden Anfragen . Nach dem Schließen des Browsers wird das Cookie wieder gelöscht
Erlaubt
Gruppe Essenziell
Name PHP SESSION ID
Technischer Name PHPSESSID
Anbieter
Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
Zweck Cookie von PHP (Programmiersprache), PHP Daten-Identifikator. Enthält nur einen Verweis auf die aktuelle Sitzung. Im Browser des Nutzers werden keine Informationen gespeichert und dieses Cookie kann nur von der aktuellen Website genutzt werden. Dieses Cookie wird vor allem in Formularen benutzt, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen. In Formulare eingegebene Daten werden z. B. kurzzeitig gespeichert, wenn ein Eingabefehler durch den Nutzer vorliegt und dieser eine Fehlermeldung erhält. Ansonsten müssten alle Daten erneut eingegeben werden.
Erlaubt
Gruppe Analyse
Name Google Analytics
Technischer Name _gat,_ga_gid
Anbieter Google
Ablauf in Tagen 1
Datenschutz https://policies.google.com/privacy
Zweck Tracking
Erlaubt
Gruppe Essenziell
Name Contao HTTPS CSRF Token
Technischer Name csrf_https-contao_csrf_token
Anbieter
Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
Zweck Dient zum Schutz der verschlüsselten Website (HTTPS) vor Fälschungen von standortübergreifenden Anfragen. Nach dem Schließen des Browsers wird das Cookie wieder gelöscht
Erlaubt
Gruppe Essenziell
Name FE USER AUTH
Technischer Name FE_USER_AUTH
Anbieter
Ablauf in Tagen 0
Datenschutz
Zweck Speichert Informationen eines Besuchers, sobald er sich im Frontend einloggt.
Erlaubt