Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung unserer Investitions-
prozesse 

Der Start von ChatGPT im November 2022 war ein entscheidender Moment. Er weckte ein riesiges Interesse an generativer künstlicher Intelligenz (KI) und den Möglichkeiten, die sie bietet. Führungskräfte in praktisch jeder Branche auf der ganzen Welt prüfen derzeit, wie sich KI auf ihr Geschäft auswirken könnte - die Vermögensverwaltung bildet da keine Ausnahme.  

Während die Popularität von KI relativ neu ist, ist KI selbst nicht neu für T. Rowe Price. In den letzten sechs Jahren haben wir kontinuierlich in Kapazitäten in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen investiert, um unser Geschäft zu unterstützen und möglichst positive Ergebnisse für Kunden zu erzielen. Während dieser Reise ist unsere Neugier auf die potenziellen Vorteile der KI gewachsen und wir haben uns die entscheidenden Fragen gestellt, um herauszufinden, wie sie eingesetzt werden kann, um unsere Investmentexperten noch effektiver mit dem Wissensschatz unseres Unternehmens zu verbinden, der auf jahrzehntelangem Grundlagen-Research beruht. 

Zu diesem Zweck verfolgen wir einen Ansatz der "intelligenten Ergänzung" (IA). Anstatt die Entscheidungsfindung zu automatisieren, versuchen wir, unsere Entscheidungsträger mit zusätzlichen Daten und Erkenntnissen zu versorgen und neue Perspektiven in den bestehenden Investitionsprozess einzubringen. Wir kombinieren den technischen Fortschritt mit der Neugier unserer erfahrenen Investmentexperten. Dieser Ansatz hat das Potenzial, unsere Arbeitsweise zu verändern und die Ergebnisse, die wir für unsere Kunden erzielen, zu verbessern. 

Zusätzlich zu den Vorteilen, die generative KI bietet, glauben wir, dass unsere leistungsstarken, kollaborativen Forschungsansätze dazu beitragen, den Lernprozess zu beschleunigen. Unser Ansatz bringt leitende Mitarbeiter, Portfoliomanager, Analysten, Datenwissenschaftler, Software-Ingenieure sowie User Experience Designer, die sich mit der Nutzererfahrung befassen, auf eine wirklich kooperative Weise zusammen. Durch die Unterstützung des kollektiven Lernens sind wir in der Lage, die sich schnell verändernde Landschaft der KI-Technologie effektiv zu steuern. 

Ein Modell für intelligente Augmentation 

In letzter Zeit hat sich unsere Data Insights Group auf das Potenzial von großen Sprachmodellen (Large Language Models, kurz: LLMs) konzentriert, um die Bereitstellung von Daten und Erkenntnissen für unsere Portfoliomanager und Analysten zu verbessern. LLMs, von denen ChatGPT das berühmteste Beispiel ist, sind computergestützte Sprachmodelle, die auf große Textmengen trainiert werden, um menschenähnliche Antworten auf Anfragen oder Aufforderungen zu erzeugen. 

Die Fähigkeit der LLMs, große Datenmengen sofort zu analysieren, könnte sich als unschätzbar erweisen. Die Menge an Informationen, die für jede potenzielle Anlage, die wir analysieren, verfügbar ist, ist gewaltig und wächst immer weiter. In Anbetracht der immensen Mengen an öffentlich zugänglicher Forschung und eines umfangreichen Wissensarchivs unserer internen Forschungsplattformen werden Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural language processing, kurz: NLP) zu einer Notwendigkeit, um Analysten beim Abrufen und Destillieren von Informationen zu unterstützen. 

Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelt unsere Data Insights Group eine Lösung, die alle Daten und Forschungsergebnisse, die wir über viele Jahre hinweg gesammelt haben, einbezieht, um diese Informationen für den entsprechenden Anlageberater wesentlich leichter zugänglich und abrufbar zu machen. 

Eine Lösung, die ein LLM nutzt und auf die Bedürfnisse unserer Analysten und Portfoliomanager zugeschnitten ist, hat mehrere Verwendungszwecke, die wir als die drei C's klassifizieren: consumption, characterization, and creation. 

Consumption: Hier geht es darum, wie Daten und Erkenntnisse zur Analyse abgerufen werden. Der Verbrauch bietet kurz- bis mittelfristig das größte Potenzial für Produktivitätssteigerungen. Ein Anlageanalyst könnte ein LLM dazu verwenden, mehr über eine potenzielle Anlage in Erfahrung zu bringen. Das LLM erleichtert dies durch die rasche Analyse und Zusammenfassung einer ganzen Reihe von Informationsquellen. 

Der Analytiker kann dann ein Gespräch mit dem LLM führen, um die Anfrage zu präzisieren. Dies würde es einem Analysten ermöglichen, mehr Zeit auf die Bewertung der differenzierenden Faktoren einzelner Unternehmen zu verwenden, die langfristig gute Investitionsaussichten bieten - durch Fundamentalanalyse, Faktoranalyse oder Erkenntnisse aus Gesprächen mit dem Management. 

Charakterisierung: Dies bezieht sich auf die Fähigkeit der KI, unstrukturierte Daten (z. B. Texte oder Bilder) zu analysieren, um komplexe, aber nützliche Muster aufzudecken, die sonst nur schwer zu erkennen wären. Zum Beispiel haben Datenwissenschaftler die Abschlüsse von Unternehmen aus mehreren Jahren und die darin verwendete Ausdrucksweise untersucht. Sie stellten eine Korrelation zwischen leichten Veränderungen in der Häufigkeit von negativen oder positiven Wörtern in diesen Berichten und den darauf folgenden Aktienerträgen fest. In ähnlicher Weise sehen wir ein enormes Potenzial in der Fähigkeit der KI, in Sekundenschnelle zu überprüfen, wie sich die Stimmung für eine Aktie im Laufe der Zeit verändert hat, und dies mit mehreren Datenquellen zu vergleichen. 

Creation: Dies bezieht sich auf die Art und Weise, wie ein LLM auch für die Erstellung von Inhalten verwendet werden kann, einschließlich Einblicken, Investitions-Updates, Sitzungsnotizen und anderen schriftlichen Materialien. Die Automatisierung von Aspekten der Inhaltserstellung, die zuvor manuell durchgeführt wurden, bedeutet, dass sich die Analysten auf wertschöpfende Analysen und die Entscheidungsfindung konzentrieren können. 

Verbesserte, nicht ersetzte, menschliche Entscheidungsfindung 

KI-gestützte Tools haben zwar ein erhebliches Potenzial, Aufgaben zu automatisieren und die Erkenntnisse unserer Portfoliomanager und Analysten zu erweitern, aber wir sind uns auch der potenziellen Risiken und der Notwendigkeit bewusst, dass Menschen sie überwachen und verwalten müssen. 

Ein Hauptrisiko ist die Verzerrung. KI greift auf gewaltige Mengen von Informationen zu, kann aber nicht bestimmen, wie zuverlässig diese Informationen sind. Wenn die von einem KI-gestützten Tool verwendeten Daten verzerrt sind, werden auch die mit diesen Daten erstellten Algorithmen verzerrt sein. Sogar die Art und Weise, wie eine Frage an ein KI-Tool gestellt wird, die so genannte "Eingabeaufforderung", kann zu Verhaltensverzerrungen führen. Eine negativ formulierte Aufforderung, wie z. B. "Finden Sie Lücken in meiner These", erhöht das Risiko einer negativ voreingenommenen Antwort, die möglicherweise nicht durch die Fakten gestützt wird. 

Ein weiteres Risiko besteht in der Transparenz. KI-Modelle können komplex und undurchsichtig sein, sodass es schwierig wird, die Grundlage für eine Antwort ausfindig zu machen. Dies wird zweifellos ein Aspekt sein, der im Zuge der weiteren Entwicklung dieser Möglichkeiten von den Regulierern sehr genau geprüft werden muss. Wir sind uns auch der Datenschutz- und Sicherheitsrisiken bewusst, da beim Trainieren und Verwenden von KI-Modellen große Datenmengen verbraucht werden. 

Diese Risiken rechtfertigen eine gewisse Vorsicht bei der Einführung von KI und der Anwendung ihrer Ergebnisse, während unsere Teams daran arbeiten, ihr Potenzial zu erschließen. Letztendlich glauben wir, dass durch KI erweiterte Anlageprozesse für ein erfolgreiches aktives Management eine menschliche Aufsicht und Steuerung erfordern. 

Unser bevorzugter Weg ist die Nutzung von KI, um die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern, effizientere Prozesse zu schaffen und es den Mitarbeitern in Schlüsselfunktionen zu ermöglichen, sich auf die Aufgaben zu konzentrieren, die den größten Wert schaffen. Wir werden weiterhin die richtigen Fragen stellen, um bessere Antworten für unsere Kunden zu erhalten. Wir werden weiterhin neugierige Investoren sein, die vor Ort nach Opportunitäten suchen. Und die Reise, die wir vor sechs Jahren mit einem Team von Datenwissenschaftlern und Investment Associates begonnen haben, versetzt uns in die Lage, das enorme Potenzial dieser sich schnell entwickelnden Landschaft zu erschließen. 

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