Künstliche Intelligenz (KI) ist durch ihre exponentielle Weiterentwicklung in vielen Branchen nicht nur präsent, sondern auch bereits jetzt verantwortlich für eine Transformation des (Arbeits-)Lebens. So kündigte der US-Technologiekonzern IBM im Mai diesen Jahres an, dass er frei werdende Stellen in einigen Verwaltungsbereichen nicht mehr neu besetzen wolle. Bestimmte Tätigkeiten soll nun eine KI-Software erledigen. Laut IBM-Chef Arvind Krischna könnten in der Personalverwaltung innerhalb der nächsten fünf Jahre sogar rund ein Drittel der Stellen durch KI und Automatisierung ersetzt werden.
Eine derartige Transformation findet allerdings nicht nur in Verwaltungs- oder Kreativbereichen, wie KI derzeit vermehrt von einem breiten Publikum genutzt wird, statt. Auch im Investmentbanking lassen sich durch KI viele Prozesse rationalisieren und automatisieren.
Automatisierung von Prozessen im Investmentbanking
Eine der zentralen Stärken von KI liegt in der Automatisierung von Prozessen. Im Investmentbanking können KI-Systeme repetitive und zeitaufwendige Aufgaben wie Datenanalyse, Berichterstellung und Compliance-Prüfungen übernehmen. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben können Mitarbeitende ihre Zeit effizienter nutzen und sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Vorhersage und Analyse von Markttrends mithilfe von KI
KI-basierte Algorithmen analysieren große Mengen an Finanzdaten und sagen auf dieser Basis Markttrends vorher. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können diese Algorithmen präzisere Prognosen über Wertpapierpreise, Marktvolatilität und Anlagestrategien aufstellen. Diese akkurateren Vorhersagen unterstützen Banken dabei, fundierte Anlageentscheidungen zu treffen, Risiken präziser einzuschätzen und ihre Kund:innen besser zu beraten.
Kundeninteraktion und personalisierte Empfehlungen
Seit ChatGPT sind die Vor- und Nachteile KI-basierter Chatbots ein umstrittenes Thema. Im Investmentbanking könnten Chatbots und virtuelle Assistenten eine effizientere Kundeninteraktion ermöglichen: Sie haben die Möglichkeit, rund um die Uhr Kundenanfragen zu bearbeiten, Transaktionen abzuwickeln und Beratungsdienstleistungen anzubieten. Weiterhin können KI-Algorithmen das Kundenverhalten analysieren und personalisierte Anlageempfehlungen generieren, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind. Dies trägt zur Steigerung der Kundenzufriedenheit und somit zu einer langfristigen Bindung bei. Die menschliche Komponente hingegen bietet mehr Verständnis sowie eine empathische Interaktion und baut so Vertrauen auf. Über eine sinnvolle Ergänzung der Kundenberatung durch KI-basierte Chatbots, lohnt es sich, nachzudenken.
Risikomanagement und Compliance mit KI optimieren
Die Einhaltung von Vorschriften und Compliance-Standards ist für Investmentbanken von entscheidender Bedeutung. KI-Systeme überwachen große Mengen an Daten in Echtzeit, überwachen und erkennen ungewöhnliche Aktivitäten oder potenzielle Risiken. Dies unterstützt Banken dabei, Betrug, Geldwäsche und andere illegale Aktivitäten zu bekämpfen. Ferner können KI-Algorithmen bei der Überprüfung von Verträgen und rechtlichen Dokumenten helfen, um mögliche Risiken zu identifizieren.
KI wird für massive Veränderungen im Investmentbanking sorgen
Die Integration von KI im Investmentbanking wird die Branche grundlegend verändern. Durch die Automatisierung von Prozessen, präzisere Marktvorhersagen, effiziente Kundeninteraktion und verbessertes Risikomanagement haben Investmentbanken das Potenzial, ihre Effizienz und damit ihre Leistung weiter zu steigern. Das wiederum wird zwangsläufig langfristig mit einem Abbau von Stellen einhergehen. Dennoch werden KI-Systeme kein Ersatz für menschliches Fachwissen und Urteilsvermögen sein. Besonders beim Thema Geld ist Vertrauen ein essenzieller Faktor – und das ist eher ein zwischenmenschlicher Aspekt als einer zwischen Mensch und Maschine.
Die Integration von KI in den Arbeitsalltag hat bereits in vielen Branchen begonnen und auch in die Investmentbanken wird sie zunehmend Einzug halten. Folglich müssen Investmentbanker:innen – so wie Personaler:innen, Künstler:innen und andere Arbeitnehmende – lernen, die neuen Technologien in ihre Arbeit zu integrieren.
Titelbild: Shutthiphong Chandaeng (istock)
