Strategien & ProdukteHighlightKünstliche Intelligenz in der Vermögensanlage

Sprach- und Gesichtserkennung, smarte Lautsprecher, autonomes Fahren oder digitale Assistenten. In vielen Bereichen des täglichen Lebens kommt der künstlichen Intelligenz eine kontinuierlich wachsende Bedeutung zu. Auch in der Vermögensverwaltung übernehmen Computer immer mehr "intelligente Aufgaben" und haben den Menschen dank stark gestiegener Rechnerleistung auf verschiedenen Feldern bereits deutlich hinter sich gelassen.
8. Oktober 2020
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Sprach- und Gesichtserkennung, smarte Lautsprecher, autonomes Fahren oder digitale Assistenten. In vielen Bereichen des täglichen Lebens kommt der künstlichen Intelligenz eine kontinuierlich wachsende Bedeutung zu. Auch in der Vermögensverwaltung übernehmen Computer immer mehr “intelligente Aufgaben” und haben den Menschen dank stark gestiegener Rechnerleistung auf verschiedenen Feldern bereits deutlich hinter sich gelassen.

Schon seit mehreren Generationen beschäftigen sich Wissenschaftler mit künstlicher Intelligenz. So reichen erste diesbezügliche Forschungsansätze bis in die 1940er Jahre zurück. Erst mit der zunehmenden digitalen Entwicklung, wie sie in den vergangenen 10–15 Jahren zu beobachten war und mit steigender Dynamik nach wie vor zu beobachten ist, ergeben sich jedoch immer mehr Anwendungsmöglichkeiten für künstliche Intelligenz. Zum einen sind die erforderlichen Daten heute in einem nie dagewesenen Umfang vorhanden und jederzeit verfügbar und zum anderen sind die Rechenleistungen und Speicherkapazitäten bei rapide abnehmenden Preisen massiv angestiegen, wodurch sich die Möglichkeiten für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Algorithmen stark verbessert haben.

Künstliche Intelligenz

Ganz allgemein bezeichnet der Begriff “Künstliche Intelligenz” Lösungsverfahren, bei denen nicht der Mensch den Lösungsweg vorgibt, sondern die Maschine die Lösung selbstständig erarbeitet. KI setzt also die Fähigkeit voraus, aus Fehlern und Fehleinschätzungen zu lernen. Und genau aus dieser Eigenschaft, gepaart mit den heute erzielbaren Rechenleistungen, ergibt sich ihre Möglichkeit zu gewaltigen Veränderungen, bei denen Prozesse und Technologien oder sogar ganze Geschäftsmodelle in Frage gestellt, revolutioniert und vom Markt verdrängt werden. Je nach Umfang der Lernfähigkeit eines Computers wird dabei zwischen dem “Maschinellen Lernen” und dem “Deep Learning” unterschieden. Während das maschinelle Lernen den Computer befähigt, Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen und seine Algorithmen entsprechend der Erkenntnisse selbstständig anzupassen, werden die Lernverfahren beim Deep-Learning durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze zusätzlich vertieft.

Abbildung: Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes

Wie KI in der Finanzdienstleistungsbranche eingesetzt werden kann, lesen Sie auf Seite 2

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