Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in viele Arten von Software integriert, indem sie Daten nutzt, um relevante Einblicke zu liefern und sich wiederholende Aufgaben auszuführen; und Finanzforschungssoftware ist da keine Ausnahme.

KI für die Finanzforschung

Finanzforschungssoftware aggregiert Daten und Dokumente zu vom Benutzer ausgewählten Themen, die Analysten in ihrem Investitionsauswahlprozess verwenden. Finanzdienstleistungsprofis nutzen diese Software, um Investitionen basierend auf dem akzeptablen Risiko richtig zu prüfen. KI ist entscheidend, um die Zeit zu reduzieren, die benötigt wird, um relevante Informationen und Daten aus seriösen Quellen zu sammeln und fundierte Investitionen zu tätigen.

Arten von KI, die Forschern helfen

Es gibt mehrere Arten und Anwendungen von KI, die Finanzforschungssoftware verwendet, um ihren Nutzern wertvolle Einblicke zu bieten. Investoren investieren mehr Geld in passiv verwaltete Fonds (Sammlungen von Aktien, die einmal ausgewählt und nicht verändert werden), die historisch gesehen besser abschneiden als aktiv verwaltete Fonds.

Allerdings kann KI als aktiver Manager fungieren, indem sie Aktien innerhalb eines festgelegten Rahmens kauft und verkauft. Dies beinhaltet die Analyse von Typ und zulässigem Risiko und ersetzt einen Investmentprofi. Investmentprofis nutzen bereits KI, um ihre Auswahl zu treffen, daher ist es nur eine Frage der Zeit, bis auch Kleinanleger Zugang zu ähnlichen Tools haben, um Kosten zu senken.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zur Datensammlung

Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein wichtiges Werkzeug für die Investitionsforschung. NLP wird verwendet, um Unternehmenskommunikationen wie Gewinnanrufe zu analysieren, relevante Informationen aus dem Anruf herauszuziehen und eine Sentimentanalyse zu erstellen. Ebenso durchforstet es unstrukturierte Datensätze wie Nachrichtenberichte, soziale Medien und Blogs, um potenzielle Trends zu identifizieren, die Marktveränderungen unterstreichen. Nutzer können die Daten aus dem NLP als Grundlage für Investitionen nutzen.

KI verarbeitet die von NLP gesammelten Daten und liefert tiefere Punkte zur Analyse für Investoren. Der gesamte Zweck der Integration von KI in die Finanzforschung besteht darin, die für die Analyse benötigte Zeit zu verkürzen und erstklassige Investitionsmöglichkeiten zu identifizieren. Ohne KI, die ihnen hilft, würden Investoren viel mehr Zeit damit verbringen, Informationen über Vermögenswerte zu suchen.

Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik-Software wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, und Finanzdienstleistungen sind einer der wichtigsten. KI-gestützte prädiktive Analytik findet heraus, wo sich der Markt – und einzelne Vermögenswerte – in der Zukunft befinden werden. Diese Lösungen nutzen historische Daten und extrahieren Muster, die die Grundlage für ihre Vorhersagen bilden. Finanzforschungssoftware, die prädiktive Analytik verwendet, berücksichtigt auch Marktnachrichten und Daten, um genauere Vorhersagen zu treffen. Investmentprofis sind ständig auf der Suche nach Informationen, die ihnen einen Vorteil bei der Entscheidungsfindung verschaffen. Prädiktive Analytik, wenn sie richtig genutzt wird, kann diesen Vorteil bieten und zu einer höheren Rendite führen.

Anwendungen von KI in der Finanzforschung

Handelsabwicklung

Diese Anwendung von KI im Bereich der Finanzforschung umfasst das tatsächliche Platzieren von Kauf- und Verkaufsaufträgen. Algorithmen werden verwendet, um den bestmöglichen Weg für Trades zu bestimmen. Auf der Seite der Investoren scheint es einfach zu sein. Man könnte denken, man müsse nur Investment-Portfolio-Management-Software verwenden, um einen Trade zu platzieren und sich zurückzulehnen, während sie die Arbeit erledigt. Aber tatsächlich gibt es, sobald der Auftrag erteilt ist, viel zu tun. Der Algorithmus bestimmt, basierend auf historischen Daten, die einem maschinell lernenden Trade-Executor gegeben werden, von wem gekauft oder verkauft werden soll. Dies macht den Kauf und Verkauf von Vermögenswerten effizienter und gibt Kosteneinsparungen an die Investoren weiter.

KI für Fusions- und Akquisitionsstrategien

KI hat weitreichende Anwendungen in der Finanzdienstleistungsbranche. Die Technologie kann genutzt werden, um nach potenziellen Fusions- und Akquisitionsmöglichkeiten (M&A) zu suchen. Wenn die Algorithmen gut entwickelt sind, können alle Datenpunkte extrahiert und aggregiert werden. Analysten verwenden diese Daten, um die Wahrscheinlichkeit eines erfolgreichen Zusammenschlusses zu bestimmen, welche potenziellen Umsatz- und Kostensynergien existieren und mehr. Während diese Art der Analyse seit Jahrzehnten durchgeführt wird, könnte KI die Zeit und die Arbeitskraft, die für eine umfassende M&A-Prüfung erforderlich sind, erheblich reduzieren. Wenn die Nutzung von KI in der eDiscovery ein Hinweis auf ihre Fähigkeiten ist, würde sich die Qualität der M&A-Strategie, -Analyse und -Entscheidungen erheblich verbessern. Jede Aufgabe, die umfangreiche Forschung durch Menschen erfordert, wird von Maschinen effizienter erledigt. Je mehr Daten die KI hat und je mehr Aufgaben sie ausführt, desto intelligenter arbeitet sie, desto besser sind ihre Entscheidungen und desto umfassender ist ihre Analyse.

Die Zukunft der KI in der Finanzforschung

KI hat im Bereich der Finanzdienstleistungen bedeutende Fortschritte gemacht und wird dies auch weiterhin tun. Mit der Verbesserung der KI und der Produktion weiterer Einblicke wird sie für Finanzdienstleistungsprofis zunehmend nützlich. KI wird in M&A-Strategien, Investitionsanalysen, Rückblicken auf Unternehmens- und individuelle Entscheidungsfindung und anderen Bereichen eingesetzt werden. Die einzige Grenze für ihre Implementierung ist die Kreativität ihrer Arbeitgeber und die Solidität ihrer Konstruktion.

Interessiert an Finanzdienstleistungslösungen? Schauen Sie sich unsere Finanzdienstleistungssoftware-Kategorien an!