Finance AI

Finance AI umfasst den Einsatz von KI und ML im Finanzsektor — von algorithmischem Trading über Kreditscoring und Betrugserkennung bis zu RegTech und personalisierten Finanzberatung.

Algorithmisches Trading: Über 70% des US-Aktienhandels werden durch Algorithmen ausgeführt. Hochfrequenzhandel (HFT) nutzt ML für Mikrosekunden-Entscheidungen. Renaissance Technologies' Medallion Fund — der erfolgreichste Hedgefonds der Geschichte — nutzt quantitative Modelle und ML für seine Trades und erzielte im Zeitraum 1988-2018 durchschnittlich 66% jährliche Brutto-Rendite.

Kreditscoring und Risikobewertung: FICO-Scores werden ergänzt (und teilweise ersetzt) durch ML-basierte Modelle, die Tausende Variablen berücksichtigen. Die Herausforderung: Erklärbarkeit. Wenn ein Kreditantrag abgelehnt wird, muss das Finanzinstitut erklären können, warum — ein Black-Box-Modell genügt den regulatorischen Anforderungen nicht.

Betrugserkennung: Echtzeit-ML-Modelle analysieren jede Kreditkartentransaktion in Millisekunden auf Betrugswahrscheinlichkeit. Mastercard und Visa nutzen neuronale Netze, die über 1 Milliarde Transaktionen pro Tag bewerten. Die Herausforderung: extrem unbalancierte Daten (0,1% Betrug).

Robo-Advisors (Betterment, Wealthfront, Scalable Capital) automatisieren Anlageberatung und Portfolio-Management durch ML-basierte Diversifikation und Rebalancing.

LLMs werden für Research-Analyse, Earnings-Call-Zusammenfassungen, Compliance-Prüfung und Kundenkommunikation eingesetzt. BloombergGPT (2023) ist ein speziell auf Finanzdaten trainiertes LLM.