Wir sprechen mit Christian Sievers, Geschäftsführer der LAIC Vermögensverwaltung GmbH über den Nutzen von KI im Asset Management, die Anforderungen an eine moderne KI und die Möglichkeit, individuelle Kundenpräferenzen umzusetzen. LAIC ist die KI-Tochter des Asset Managers LAIQON. Das WealthTech bietet digitale und risikooptimierte Anlagelösungen zur Portfoliooptimierung auf Basis eines eigenentwickelten auf KI basierenden Systems, den LAIC ADVISOR®, für Privatanleger und institutionelle Kunden an.

Warum braucht es Künstliche Intelligenz im Asset Management?

Künstliche Intelligenz ist im Asset Management unverzichtbar geworden, weil sie uns ermöglicht, aus der riesigen und ständig wachsenden Menge an Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Alpha für unsere Investoren zu finden. Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts, und ihr Volumen steigt exponentiell an. Zwischen 2010 und 2020 hat sich die weltweit generierte Datenvolumen um 2.200 Prozent auf 44 Zettabytes erhöht und soll bis 2025 auf etwa 180 Zettabytes anwachsen.

Unsere Vision ist es, die Geldanlage der Zukunft durch datengestützte Entscheidungsfindung und verantwortungsbewusstes Investieren zu prägen. Nach unserer Überzeugung kann dies sinnvoll nur mit moderner KI erfolgen. Seit 2018 haben wir daher eine eigene KI für unsere Vermögensverwaltung entwickelt, die das gesamte Asset Management autonom steuert. Von der Datenanalyse über die Asset Allocation und Einzeltitelauswahl bis zum Risikomanagement – unsere KI deckt alle Bereiche ab.

Inwiefern heben Sie sich damit von anderen Anbietern ab?

Das Besondere an unserem Ansatz ist der Einsatz von Bayesianisch Neuronalen Netzen, die es uns ermöglichen, die Unsicherheiten in unseren Prognosen zu berücksichtigen. Kombiniert mit unserem KI-gesteuerte modularen Portfoliomanagement, können wir hochindividualisierte Kundenportfolios erstellen, also eine Art von Mass Customization darstellen.

De facto nutzen wir unsere KI für eine verbesserte Prognosegenauigkeit in der Asset Allocation. Das Ganze mit dem Ziel, die Portfolios effizienter zu gestalten, Risiken für unsere Kunden zu minimieren und Alpha zu generieren.

Zunächst zu den Bayesianisch neuronalen Netzen. Können Sie uns etwas näher erläutern, was diese Technologie genau ist und wie Sie diese nutzen?

Sehr gerne. Bayesianisch Neuronale Netze sind eine fortschrittliche Art von Künstlicher Intelligenz, die es uns ermöglicht, Unsicherheiten in unseren Vorhersagen zu quantifizieren. Damit unterscheiden wir uns mit unserem KI-Ansatz grundsätzlich von anderen datengetriebenen Modellen, wie beispielsweise Quant-Fonds, die eher statisch sind und nach einfachen Wenn/Dann-Beziehungen suchen. Unser LAIC ADVISOR® arbeitet mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen und berücksichtigt Unsicherheit in den Prognosen.

Wir setzen diese Netze ein, weil sie uns helfen, fundiertere und robustere Entscheidungen im Asset Management zu treffen. Uns ist es besonders wichtig, Risiken präzise zu bewerten und zu managen. Durch die Berücksichtigung der Unsicherheiten können wir besser abschätzen, wie wahrscheinlich verschiedene Szenarien sind und entsprechend reagieren. Dies verbessert die Risikokontrolle und ermöglicht es, verlässlichere und profitablere Anlageentscheidungen für unsere Kunden zu treffen. Das ist in volatilen Finanzmärkten, geprägt durch permanente Transformation, Krisen und Kriege, von großer Bedeutung.

Mit welchen Daten arbeitet Ihre KI?

Unsere KI wertet jeden Tag rund 125 Millionen Datenpunkte aus. Dabei werden sämtliche relevanten Märkte, Regionen, Einflussfaktoren und Trendthemen abgedeckt. Auf dieser Basis erstellt die KI tagesaktuelle Bewertungen für ein großes Anlageuniversum aus aktuell rund 5.000 Aktien, 12.000 aktiven Fonds und 3.000 ETFs. Dabei überprüft sie laufend die Gültigkeit der von ihr identifizierten Muster und passt ihre Kriterien entsprechend an. Sie kann dies tagesaktuell und für eine Vielzahl hoch personalisierter Portfolios gleichzeitig umsetzen – eine hochskalierbare Datenverarbeitung.

Wie stellen Sie dabei die Datenqualität sicher?

Das ist eine sehr wichtige Frage. Sie sprechen das Hauptrisiko von KI, die Qualität der Daten, an. Die Datenqualität bildet die Grundlage für präzise Prognosen und unter korrekter Verarbeitung auch für das Ausschöpfen des Alphapotenzials. Dabei sind drei Kriterien zu berücksichtigen. Erstens, müssen die Daten korrekt sein. Zweitens, müssen die Daten möglichst umfangreich und vollständig sein. Das steigert die Chance der KI, Erklärungsmuster für die Performance der Wertpapiere zu identifizieren. Und drittens, ist natürlich die Datenrelevanz von Bedeutung. Ein Beispiel: Man kann eine KI für US-Large-Caps nicht nur ausschließlich mit europäischen Small-Cap-Daten trainieren und umgekehrt.

Wir stellen die Datenqualität sicher, indem wir unsere Daten ausschliesslich von vertrauenswürdigen Quellen, beispielsweise etablierten Finanzdatenanbietern und renommierten Marktforschungsunternehmen beziehen.

Sie sagten zudem, dass Ihre KI auch individuelle Kundenpräferenzen zum Zwecke der Mass Customization berücksichtigt. Wie hat sich dies ein Anleger genau vorzustellen?

Unsere KI geht über die reine Analyse aktueller Markdaten weit hinaus und integriert aktiv die individuellen Präferenzen eines Anlegers. Die hohe Individualisierbarkeit zeigt sich beispielsweise in der freien Wahl von Faktorstilen und der Allokation in Ländern und Branchen. Darüber hinaus berücksichtigen wir ESG-Faktoren und Nachhaltigkeitslösungen, um hochpersonalisierte Mandatslösungen zu schaffen. Anleger haben zudem die Möglichkeit aus verschiedenen Risikoklassen zu wählen und individuelle Anlagerichtlinien festzulegen. Im Ergebnis können wir mit Hilfe unseres LAIC ADVISOR® über 1.000.000 maßgeschneiderte Strategien umsetzen. Damit schaffen wir ein äußerst flexibles und anpassbares Wealth Management  für unsere Anleger. Also Lösungen, die auf unsere Kunden persönlich zugeschnitten sind, wie Spezialmandate für Family Offices, bloß für eine breitere Masse an Kunden.