KI trifft auf Behavioural Finance: Intelligentere Tools für Privatanleger
ID: 2252577
Herausforderungen beim Einsatz von KI
Der Einsatz von KI zur genaueren Erfassung von Anlegerpräferenzen und zur Entwicklung von Verhaltensvorhersagemodellen ist vielversprechend, bringt aber selbstverständlich auch Herausforderungen mit sich: Ein Mangel an Daten zu den Merkmalen, Anlagestilen und psychologischen Dynamiken der Anleger kann die Modellleistung beeinträchtigen. Daten, die helfen würden, diesen Mangel zu beseitigen, sind aber – wahrscheinlich aufgrund gesetzlicher Bestimmungen – nicht verfügbar. Darüber hinaus können die zugrundeliegenden Daten oder Fälle verzerrt sein, während aktuelle Markt- oder geopolitische Entwicklungen möglicherweise nicht angemessen berücksichtigt werden. Generell gilt: Unternehmen, die in der EU in der Entwicklung, dem Vertrieb und der Nutzung von KI-Systemen aktiv sind, müssen die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes erfüllen. Dieses stellt sicher, dass KI-Systeme transparent sind, die Werte der EU wahren und den Einsatz manipulativer KI-Techniken verbieten. Angesichts dieser Herausforderungen ist es entscheidend, dass absolut kein Teil des Anlageprozesses ohne menschliche Aufsicht bleibt. Wenn man diese Voraussetzungen erfüllt und verantwortungsbewusst agiert, ergeben sich aber große Möglichkeiten für Unternehmen und Investoren.
Clustering-Algorithmen helfen bei Anlegersegmentierung
Die Clusterbildung hilft, um aus komplexen Datensätzen subtile, verhaltensgesteuerte Anlegergruppen zu identifizieren. Die Clustering-Algorithmen bieten einen datengesteuerten Ansatz zur Anlegersegmentierung unter Verwendung hochdimensionaler Datensätze, die demografische, transaktionsbezogene und verhaltensbezogene Informationen kombinieren. Im Gegensatz zur traditionellen Segmentierung, die auf vordefinierten Kategorien (z. B. Alter, Einkommen oder Risikoprofil) basiert, gruppiert das Clustering Anleger nach Ähnlichkeiten in ihren Gesamtprofilen und identifiziert so detailliertere und verhaltensgesteuerte Segmente.
Bekannte Prozesse neu gedacht
Alle Ergebnisse der Studien zeigen, dass KI in vielen Formen in der Finanzkundenkommunikation und der Beratung angewendet werden kann. Ein weiteres Beispiel ist die Analyse von textbasierten Interaktionen über verschiedene Kundenkontaktpunkte hinweg wie Chats oder Interaktionen in den sozialen Medien. Mithilfe von Stimmungsanalysen und kontextbezogenen Sprachmodellen wurden emotionale Signale und Verhaltensmuster in der Kundenkommunikation identifiziert, um zum Beispiel die Interpretation von Kundenfeedback zu verbessern. In ähnlicher Form wurde in anderen Studien die Stimmungsanalyse auf Feedback-Daten angewendet, um Kundenmeinungen mit Hilfe von KI zu klassifizieren und Bereiche für Serviceverbesserungen zu identifizieren.
Mit diesen Entwicklungen lassen sich viele Prozesse neu denken und steuern. Sogenannte synthetische LLM-Umfragen helfen, Umfrageprozesse effizienter zu gestalten und den Zeit- und Kostenaufwand traditioneller Marktforschung deutlich zu reduzieren. Die „synthetischen Personas“ hatten in den Antworten eine durchschnittliche Korrelation von 0,86 im Vergleich zu den Antworten von echten Menschen und somit den Großteil der zugrunde liegenden Präferenzstruktur erfasst.
Im Interesse der Kunden zeigt sich diese Entwicklung in vielen Bereichen. Robo-Advisor können helfen, Anlageentscheidung und -ergebnisse zu verbessern. Ähnliche Entwicklungen zeigen sich bei Empfehlungssystemen, die die Präferenzen eines Nutzers vorherzusagen. Auch KI-Mailbots vereinfachen die Kommunikation auf beiden Seiten: Ein Mailbot reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und beschleunigt die Kommunikation. Dies verbessert das Anlegererlebnis und gewährleistet zeitnahen Support. Zudem entlastet er Kundendienstmitarbeitende, sodass diese sich auf komplexere oder sensiblere Fälle konzentrieren können, was die allgemeine Servicequalität und Kommunikation verbessert.
Weitere Innovationen zeichnen sich ab
Die hier skizzierten KI-Tools sind nur der Anfang und es zeichnen sich weitere interessante Entwicklungen ab:
Hyper-personalisierte Nudges („sanfter Anstoß“), die im Anlageprozess dynamisch angepasste Verhaltenshinweise liefern könnten und den Ansatz von reaktiver zu vorausschauender Beratung verlagern
Affektive KI und Emotionserkennung, bei der zukünftige Systeme den Tonfall und die Mimik während der Kundeninteraktion analysieren könnten, um Stress oder Zögern zu erkennen, bevor diese zu unvorteilhaften finanziellen Entscheidungen führen
Kooperationsmodelle zwischen Mensch und KI, bei denen KI die Finanzberater nicht ersetzt, sondern sie mit „real-time behavioural insights“ versorgt, so dass menschliches Verständnis und Know-how mit KI-Präzision Hand in Hand gehen können.
Quelleninformationen und weitere Angaben finden Sie im Working Paper sowie im Amundi Research Center.
Rechtliche Hinweise: Sofern nicht anders angegeben, stammen alle Informationen in diesem Dokument von dem Amundi Asset Management SAS und sind Stand 7. Mai 2026 (Veröffentlichung des Researchs). Die in diesem Dokument vertretenen Einschätzungen der Entwicklung von Wirtschaft und Märkten sind die gegenwärtige Meinung des Amundi Asset Managements. Diese Einschätzungen können sich jederzeit aufgrund von Marktentwicklungen oder anderer Faktoren ändern. Es ist nicht gewährleistet, dass sich Länder, Märkte oder Sektoren so entwickeln wie erwartet. Diese Einschätzungen sind nicht als Anlageberatung, Empfehlungen für bestimmte Wertpapiere oder Indikation zum Handel im Auftrag bestimmter Produkte des Amundi Asset Managements zu sehen. Es besteht keine Garantie, dass die erörterten Prognosen tatsächlich eintreten oder dass sich diese Entwicklungen fortsetzen.
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Unternehmensinformation / Kurzprofil:
Datum: 21.05.2026 - 09:53 Uhr
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Ansprechpartner: Anette Baum
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Kategorie:
Finanzwesen
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