ChatGPT sorgt derzeit für Debatten darüber, wie künstliche Intelligenz (KI), die Geschäftswelt verändern wird. Investmentgesellschaften kann KI bei der Ausführung untergeordneter Aufgaben unterstützen. Auf diese Weise kann Sie Entlastung schaffen und tiefergehende Analysen auf breiterer Informationsbasis ermöglichen.
26.05.2023 | 11:50 Uhr
Seit der Einführung von ChatGPT durch OpenAI im vergangenen Jahr ist
KI in aller Munde. Artikel und Videos von Akademikern und Praktikern
schießen wie Pilze aus dem Boden und zeigen, wie ChatGPT, das aus großen
Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) abgeleitet wurde, genutzt
werden kann, um Aktien zu analysieren und Marktentwicklungen
vorherzusagen. Müssen Sie nun um Ihren Job fürchten?
Nicht so vorschnell. KI wird menschliche Analysten in naher Zukunft
nicht ersetzen. An ChatGPT zeigt sich, dass die Fortschritte im Bereich
KI bedeutend sind. Wir gehen wir jedoch nicht davon aus, dass KI
menschliche Wertpapieranalysen oder fundamentales Research ersetzten
kann, deren Ziel es ist, einen langfristigen Ausblick für die
geschäftlichen Perspektiven eines Unternehmens und das Ertragspotenzial
von Aktien zu entwickeln. Doch da Unternehmen aller Branchen bestrebt
sind, von der KI-Revolution zu profitieren, werden
Investmentgesellschaften neue Wege finden, um effizienter zu werden.
Wenn sie richtig eingesetzt werden, können ChatGPT und LLMs Analysten
helfen, bessere Arbeit zu leisten. Aktienanalysten sind oft überfordert
mit den Mengen an Daten, die verarbeitet werden müssen, um genauen
Einblick in ein Unternehmen zu erhalten. Nachrichtenmeldungen,
Einreichungen bei Behörden und Gewinnmitteilungen erzeugen einen
endlosen Fluss von Informationen. Hierdurch sind Anlageteams gezwungen,
detailliertes Research auf eine begrenzte Anzahl von Positionen mit
hoher Priorität oder besonders starke Kandidaten für eine Investition zu
beschränken.
Doch was wäre, wenn einem Analysten 10.000 sehr kompetente Praktikanten
zur Seite stünden? Das wäre eine revolutionäre Entwicklung bei der
Informationsverarbeitung, die die Anlagekompetenzen erheblich
unterstützen könnte. Wir sind der Ansicht, dass auf LLMs basierende
Tools wie ChatGPT für Anlageexperten banale, aber zeitaufwendige
Aufgaben übernehmen könnten, die ansonsten unverhältnismäßig viele
Ressourcen binden oder überhaupt nicht erledigt würden.
Aktienanalysten decken in der Regel Dutzende von Unternehmen in einem
Sektor ab und beobachten gleichzeitig Mitbewerber und potenzielle
Anlagekandidaten. Während der Berichtssaison ist es unmöglich, an jeder
einstündigen Konferenz von Unternehmen zu ihren Ergebnissen
teilzunehmen. Und es mangelt ganz einfach an der erforderlichen Zeit, um
sich in jede Konferenz von Mitbewerbern einzuwählen.
Die meisten Analysten würden die Gewinnmitteilungen der größten
Positionen des Portfolios niemals einem Praktikanten überlassen. Doch
mit einer unbegrenzten Anzahl von Praktikanten könnte ein Analyst andere
telefonisch oder in Präsenz abgehaltene Konferenzen selektiv den LLMs
anvertrauen, die verfeinerte Zusammenfassungen erstellen könnten. Wir
haben dies an Gewinnmitteilungen und verschiedenen Dokumenten getestet,
unter anderem an der jüngsten Telekonferenz von AB zu den
Unternehmensergebnissen, und waren beeindruckt von der Qualität und der
Genauigkeit der erstellten Zusammenfassungen.
Analysten möchten stets über Themen oder Fragen im Bilde sein, die
möglicherweise außerhalb des abgedeckten Universums aufkommen, etwa im
Zusammenhang mit Inflation, Lieferketten oder behördlichen Vorschriften.
Die virtuellen LLM-Praktikanten können automatisch nach Informationen
zu solchen Themen suchen, diese extrahieren und Benachrichtigungen
senden.
LLMs können auch genutzt werden, um bedeutende Änderungen in von
Unternehmen eingereichten Dokumenten zu ermitteln. Diese Dokumente
umfassen oft Hunderte von Seiten und der größte Teil des Textes ändert
sich von Quartal zu Quartal nicht. LLMs können die Einreichungen
durchkämmen, um Änderungen zu ermitteln, die auf substanzielle
Verschiebungen in der Geschäftstätigkeit oder der Strategie eines
Unternehmens hindeuten könnten und einer weiteren Untersuchung bedürfen.
Portfoliomanager und Analysten nehmen an zahllosen Besprechungen und
Zoom-Konferenzen teil. Gelegentlich halten schreiben sie hastig Notizen
auf und geben sie Praktikanten, um sie umzuschreiben.
ChatGPT kann Zoom-Transkriptionen zusammenfassen sowie Rohnotizen
bereinigen und in eine definierte lesefreundliche Form bringen. Es kann
dabei vollständige Sätze bilden oder Listen mit wesentlichen Punkten
erstellen. ChatGPT lässt sich auch nutzen, um Themen aus einem längeren,
unübersichtlichen Text zu extrahieren und Analysten dabei zu helfen,
schnell die Essenz einer abschweifenden Unterhaltung zu erfassen.
Aufgearbeitete Notizen sind für ein breiteres, nicht fachkundiges
Publikum leichter verständlich und können automatisch mit
Teammitgliedern geteilt und in Research-Managementsystemen gespeichert
werden.
Mit einer solchen internen Datenbank könnten LLMs genutzt werden, um
unternehmensinterne Erkenntnisse zu generieren. Aus unserer Sicht liegt
hier die eigentliche Stärke von KI für Investmentgesellschaften. In
Zukunft könnten wir in der Lage sein, ChatGPT anzuweisen, eine interne
Sammlung von Analystennotizen zu verarbeiten und zu interpretieren, um
beispielsweise schnell eine Zusammenfassung des optimistischen oder
pessimistischen Szenarios für ein bestimmtes Unternehmen zu erstellen.
Das zeigt, wie Fragen und Antworten beim Überwachen von Anlagethesen
oder beim Automatisieren von Quartalsberichten für Kunden zu einem
wertvollen Tool für leitende Investmentmanager werden können.
ChatGPT ist eine Technologie, die noch in ihren Anfängen steckt.
Wenngleich sie sich schnell verbessert, hat sie immer noch einen
besorgniserregenden Hang zum Halluzinieren, also Antworten zu erfinden,
die plausibel klingen, aber völlig aus der Luft gegriffen sind. Diese
Falschaussagen können äußerst überzeugend formuliert sein. Analysten
müssen den Output von ChatGPT überprüfen und seine Richtigkeit
feststellen – ganz so, als würden sie mit einem motivierten, aber
unerfahrenen Praktikanten zusammenarbeiten, der Zugang zu nicht mit
Quellen belegten Informationen aus dem Internet hatte.
Auch Aspekte im Zusammenhang mit Datensicherheit sind von großer
Bedeutung. ChatGPT und andere KI-Modelle müssen in die interne
IT-Umgebung eines Unternehmens eingebunden werden, um Sicherheit zu
gewährleisten und geistiges Eigentum zu schützen. Auch Urheberrechte und
Quellenangaben spielen eine wichtige Rolle für Überlegungen dazu, wie
maschinell erzeugte Informationen zitiert werden sollen, um Transparenz
zu gewährleisten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Neben technischen Fragen bringt ChatGPT auch kulturelle
Herausforderungen mit sich. Teams von Datenwissenschaftlern müssen aktiv
die Vorteile bewerben und konkrete Beispiele aufzeigen. Analysten
müssen erkennen, was sie automatisieren können, sich mit der Technologie
vertraut machen und ihre Einschränkungen verstehen. Und angesichts der
berühmtesten Innovation von ChatGPT – der Fähigkeit, Befehle in
natürlicher, menschlicher Sprache zu verarbeiten – ist es für den Erfolg
von entscheidender Bedeutung, die richtigen Befehle einzugeben, um
hochwertigen Output zu erhalten. Wenn diese Hürden genommen sind, können
Teams die Technologie integrieren.
Wenn sie dies tun, werden ChatGPT und LLMs den Unternehmen, die sie
strategisch und systematisch einsetzen, revolutionäre Vorteile bieten.
Es ist wichtig, die Fähigkeit von KI, Research durchzuführen oder
Wertpapiere auszuwählen, nicht zu überschätzen. Stattdessen sollte man
die Aufgaben ermitteln, bei denen im Hinblick auf Produktivität die
besten Ergebnisse erzielt werden können, so als erhielte ein Team
Unterstützung von Tausenden von Praktikanten. Durch das Kombinieren der
Denkleistung von Investmentanalysten mit der Verarbeitungsleistung von
ChatGPT können wir unsere Möglichkeiten erweitern, die Effizienz des
Research verbessern und letztendlich bessere Anlageentscheidungen
treffen.
Die in diesem Dokument zum Ausdruck gebrachte Meinungen stellen keine Recherchen, Anlageberatungen oder Handelsempfehlungen dar und spiegeln nicht notwendigerweise die Ansichten aller Portfoliomanagementteams bei AB wider. Die Einschätzungen können sich im Laufe der Zeit ändern.
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Marktperformance. Die Fondsanlagen können an Wert gewinnen und verlieren, und
es kann vorkommen, dass die Anleger nicht den vollen angelegten Betrag
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