INVESTMENT INSIGHTS

„Intelligent Augmentation“: IA statt AI

Robert W. Sharps , Head of Investments und Group Chief Investment Officer

Überblick

  • Unser New Yorker Technology Development Center versteht sich als Technologiebeschleuniger für unser Unternehmen und als Partner für unsere Anlagesparte.
  • Mit den Hilfsmitteln, die vom Center und dem Equity Data Insights Team in Baltimore entwickelt wurden, können unsere Analysten und Portfoliomanager ein fundierteres und umfassenderes Verständnis der Marktdynamik und der Branchentrends erlangen.
  • Die Erkennung verborgener Muster in Branchendaten durch den Einsatz des maschinellen Lernens wird den Analysten in den nächsten Jahren wichtige neue Hilfsmittel an die Hand geben.

Bei T. Rowe Price sind wir davon überzeugt, dass einige sehr wichtige Faktoren in den Erfolg eines Unternehmens hineinspielen, die sich mit nackten Zahlen und Statistiken nicht erfassen lassen. Daher bereisen unsere Analysten und Manager Länder in aller Welt, um Unternehmensführungen zu treffen und sich direkt vor Ort ein Bild von der Geschäftstätigkeit und den Kunden eines Unternehmens zu machen. Im Zentrum unseres Anlageprozesses stehen Menschen, nicht Computer und Algorithmen. Dies hebt uns von einigen Unternehmen ab, die an der Wall Street tätig sind und sich bei Anlageentscheidungen zunehmend auf Computer verlassen.
 

Gleichwohl waren wir bereits sehr früh und sind noch immer absolut davon überzeugt, dass die Technologie Märkte und Wirtschaftszweige – auch unseren eigenen – radikal verändern kann. Seit vielen Jahren nutzen wir sehr gern das Potenzial, das Technologien bieten, um unsere Kunden besser zu betreuen und bessere Anlageergebnisse zu erzielen. Für uns besonders interessant ist die Frage, wie unser Anlagestab mit Hilfe der Technologie ein fundierteres und umfassenderes Verständnis der Marktdynamik und der Branchentrends erlangen kann.

Seit vielen Jahren nutzen wir sehr gern das Potenzial, das Technologien bieten, um unsere Kunden besser zu betreuen und bessere Anlageergebnisse zu erzielen.

Zusammenarbeit mit unserer Anlagesparte

In diesem Sinne haben wir vor zwei Jahren unser New Yorker Technology Development Center eröffnet. Es versteht sich als Technologiebeschleuniger für unser Unternehmen und legt den Fokus auf die Entwicklung spezialisierter Fähigkeiten im Bereich der Datennutzung und -verarbeitung. Bei der Wahl des Standorts für das Center haben wir uns auch deshalb für New York entschieden, weil die Stadt ein einzigartiges Ökosystem für „Fintech“-Unternehmen und sowohl ausgezeichneten Zugang zu Talenten als auch eine große Nähe zu unseren Geschäftspartnern bietet.
 

Das Center ist allerdings sehr viel mehr als nur eine Fintech-Ressource von T. Rowe Price. Die Mitglieder unseres Teams in New York arbeiten eng mit unserer Anlagesparte zusammen und versuchen, die Macht der Technologie dazu zu nutzen, ihr Research und ihre Entscheidungsprozesse zu verbessern. In unserem New Yorker Büro arbeiten Datenexperten, Anwendungsentwickler und Dateningenieure zusammen und stellen gemeinsam End-to-End-Lösungen für unser Unternehmen bereit.


Technologen und Anlageexperten verfügen jeweils über ganz eigene Fähigkeiten und scheinen mitunter völlig verschiedene Sprachen zu sprechen. Aus diesem Grund haben wir ein spezielles Equity Data Insights (EDI) Team geschaffen, das Fähigkeiten in beiden Bereichen besitzt. Das Team ist in Baltimore in unserer Anlagesparte – unseres Wissens eine einzigartige Konstellation in unserer Branche – ansässig, wirkt an der Analyse der unerfüllten Bedürfnisse unserer Analysten und Manager mit und setzt diese in realisierbare Projekte für unser New Yorker Team um.
 

Die Teams verfolgen gemeinsam das Ziel, unseren Anlageanalysten zu helfen, mehr Informationen zu nutzen, damit diese bessere Einblicke in die jeweiligen Branchen erlangen können. Der Leiter des Center, Jordan Vinarub, erklärt, das Ziel sei „Intelligent Augmentation“ (intelligente Erweiterung) statt „Artificial Intelligence“ (künstliche Intelligenz) – oder kurz gesagt „IA“ statt „AI“. Laut Jordan Vinarub strebt das Team an, „mittels Automatisierung und Generierung von Erkenntnissen Geschäftspartnern Wege aufzuzeigen, wie sie ihre Aufmerksamkeit auf die wertvolleren Teile des Anlageprozesses richten können.“

IA in der Praxis

Durch die jüngsten Fortschritte im Cloud-Computing und durch die Verfügbarkeit gewaltiger neuer Datenbestände ist es heute möglich, im Anlagebereich auf maschinelles Lernen zu setzen. Nachfolgend einige Beispiele, wie unsere Anlagesparte, das EDI-Team und das Center gemeinsam IA in der Praxis nutzen:

  1. Wie gut sich ein Unternehmen entwickelt, hat natürlich Einfluss auf den Wert, den die Börse der Aktie beimisst, doch der exakte Zusammenhang ist häufig unklar. Die Anlagesparte wollte genauer wissen, wie sich die verschiedenen Fundamentaldaten eines Unternehmens – Gewinnwachstumsrate, Gewinnmargen etc. – auf die Bewertungskennzahlen der Aktie (zum Beispiel das Kurs-Gewinn-Verhältnis) auswirken.

    Durch den Einsatz des maschinellen Lernens für die Analyse von Performancedaten aus mehreren Jahrzehnten sowie von Millionen von Datenpunkten entwickelten das EDI-Team und das Center ein Modell, das jeder Aktie im Russell 1000 Index eine theoretische Bewertung (TB) zuweist. Analysten können mit diesem Tool abschätzen, wie die TB auf gewisse Veränderungen der Fundamentaldaten reagiert, etwa auf einen Anstieg der Wachstumsrate des Unternehmens.

  2. Dank Cloud‑Computing, sinkender Speicherpreise und anderer Innovationen ist das Sammeln gewaltiger Datenmengen günstig und einfach geworden. Staatliche Stellen, Unternehmen und andere Institutionen haben wertvolle Datenbanken über Konsummuster und andere Informationen online gestellt, die genutzt werden können, um anlagerelevante Erkenntnisse zu gewinnen. Die Herausforderung besteht darin, diese gewaltigen Datenbestände zu sichten – vor allem für Analysten, die sich zwar mit Excel, aber nicht mit Datenbank-Software auskennen.

    Vincent DeAugustino, einer unserer Analysten für den Finanzdienstleistungssektor, wusste, dass die Millionen von Beschwerden, die Verbraucher an das Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) richten, wertvolle Informationen enthalten. Das EDI-Team und das Center stellten DeAugustino und seinen Kollegen ein CFPB „Dashboard“ zur Verfügung, das schnell und einfach Informationen darüber liefert, wie sich die Zahl der Beschwerden mit der Zeit verändert. DeAugustino und sein Team können nun schnell herausfinden, wie gut Banken und andere Institute sich der Probleme annehmen.

  3. Big Data bietet ebenfalls Möglichkeiten, Konsumtrends auf Ebene des einzelnen Verbrauchers zu analysieren. Anhand anonymisierter Kreditkartendaten haben das EDI-Team und das Center eine Pipeline für unsere Analysten für den Einzelhandelssektor entwickelt, mit der diese beurteilen können, welche Marken einer bestimmten Kategorie bei der Kundenbindung am erfolgreichsten sind. Unsere Analysten können nun nicht nur erkennen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Verbraucher einem bestimmten Händler treu bleibt, sondern auch, wie sich die Ausgaben mit der Zeit verändern. Dies hilft unseren Analysten, differenziertere Prognosen zum Umsatzwachstum eines Unternehmens abzugeben, als dies bei der bloßen Betrachtung der Umsatztrends möglich ist.
Dank Cloud‑Computing, sinkender Speicherpreise und anderer Innovationen ist das Sammeln gewaltiger Datenmengen günstig und einfach geworden.

Was kommt als nächstes?

Anlageanalysten arbeiten sich durch Unmengen an Daten, um sich ein Bild von den „wesentlichen Performancekennzahlen“ (Key Performance Indicators oder „KPIs“) eines Unternehmens zu machen. Einige KPIs wie das Umsatzwachstum oder die Nettogewinnmarge gelten für alle Branchen. Andere sind eher auf einen bestimmten Wirtschaftszweig zugeschnitten, beispielsweise die durchschnittliche Zahl der Nutzer pro Tag für eine Social-Media-Plattform. Die Veröffentlichung dieser Informationen kann direkte und starke Auswirkungen auf den Aktienkurs eines Unternehmens haben.
 

Falls es gelingt, neuartige und bislang unbekannte KPIs aufzuspüren, die Aufschluss über die Performance eines Unternehmens geben, könnte sich daraus deshalb ein erheblicher Anlagevorteil ergeben. Bei der Suche nach diesen KPIs arbeitet das EDI-Team mit dem Center beim Einsatz des maschinellen Lernens zusammen, das mit Hilfe von Algorithmen und Statistiken in den Daten nach Mustern sucht, statt sich auf explizite Anweisungen eines Programmierers zu verlassen. Daher besitzt maschinelles Lernen das Potenzial, unsere Analysten bei der Suche nach KPIs zu unterstützen, die uns bislang nicht einmal in den Sinn gekommen sind.

... wir sind davon überzeugt, dass die Erkenntnisse unserer Anlageexperten die einzige Möglichkeit sind, um höhere Erträge zu erwirtschaften als der Index.

Einsatz von Technologie für fundiertere Erkenntnisse

Laut The Economist machen computergestützte Fonds heute 35% des US-Aktienmarkts und 60% der dortigen Handelsaktivität aus.1 Diese Strategie werden wir niemals verfolgen, denn wir sind davon überzeugt, dass die Erkenntnisse unserer Anlageexperten die einzige Möglichkeit sind, um höhere Erträge zu erwirtschaften als der Index. Ich bin aber sehr gespannt, wie die Technologie unsere Perspektive erweitern und verbessern wird, und freue mich darauf mitzuerleben, von welchen neuen Vorteilen wir dank der Bemühungen unseres EDI-Teams und des Center in New York in den nächsten Jahren profitieren werden.

 

1 „The Rise of the Financial Machines“, 3. Oktober 2019.

 

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