Der Einfluss KI-gestützter prädiktiver Analytik auf Anlagestrategien und Portfoliomanagement

Einleitung

Der Zugang zum Kapitalmarkt stellt für viele Personen eine Herausforderung dar, sei es durch fehlendes Finanzwissen, psychologische Hemmnisse oder den Mangel an individueller Beratung. Gleichzeitig eröffnen technologische Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz, insbesondere durch Large Language Models wie GPT-4, neue Möglichkeiten zur digitalen, personalisierten Anlageberatung. Die vorliegende Arbeit untersucht das Potenzial solcher Systeme zur Unterstützung von Privatanleger:innen.

Problemstellung und Zielsetzung

Ein Grossteil der Bevölkerung investiert nicht, da es an finanzieller Bildung, Vertrauen oder professioneller Unterstützung fehlt. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Evaluation eines KI-basierten Systems, das auf Grundlage des individuellen Risikoprofils und aktueller Marktdaten nutzerfreundliche Anlageempfehlungen generiert, automatisiert, nachvollziehbar und niederschwellig.

Methodik

Die Arbeit folgt dem Design-Science-Research-Ansatz. Es wurde ein funktionales Web-Tool mit GPT-4-Anbindung realisiert, das Nutzerdaten verarbeitet, Finanzmarktinformationen via API abruft und strukturierte Empfehlungen ausgibt. Die Qualität der generierten Empfehlungen wurde anschließend mithilfe fachlicher Literatur geprüft und validiert.

Ergebnisse

Die Analyse zeigt, dass GPT-4 in der Lage ist, risikoprofilgerechte und verständliche Empfehlungen zu generieren, insbesondere bei gezielter Prompt-Optimierung. Durch die Integration externer Marktdaten und eine strukturierte Kommunikation mit dem Modell konnten fehlerhafte oder ungeeignete Vorschläge vermieden werden. Das entwickelte System erfüllt somit zentrale Anforderungen an eine digitale Erstberatung.

Fazit

Die Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von LLMs im Bereich Finanzbildung und digitaler Beratung. Durch die Kombination aus künstlicher Intelligenz, fundierter Methodik und einer benutzerfreundlichen Oberfläche kann ein wirksamer Beitrag zur Förderung der Aktienmarktteilnahme geleistet werden, insbesondere für Einsteiger:innen und unterversorgte Zielgruppen.