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Mit Künstlichen Neuronalen Netzen Aktienmarktrenditen prognostizieren

Banken stehen vor einem revolutionären Wandel durch die dramatisch zunehmenden Möglichkeiten, die der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bietet. Die Anwendungsbereiche für KI-Technologien sind vielfältig. Sie automatisieren Prozesse, minimieren Risiken und verbessern die Entscheidungsfindung. Die Autoren zeigen auf, dass einfache Künstliche Neuronale Netze (KNNs) Aktienmarktrenditen besser als tradierte Regressionsanalysen prognostizieren können.

 

Bildquelle: istock.com/Vertigo3d

Die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) verbessern die Effi zienz. Sie sind ein wichtiger Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Banken. KI/ML-Technologien ermöglichen die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung und eine computergestützte Entscheidungsfindung zur Lösung menschenähnlicher Aufgaben. Banken können ihre Effizienz durch derartige Anwendungen verbessern, weil automatisierte Prozesse und Entscheidungen beschleunigt und menschliche Fehler minimiert werden. Eine Strategie der verbesserten und erweiterten Implementierung von KI/MLTechnologien führt zu geringeren Kosten.

Banken können ihre Effizienz durch derartige Anwendungen verbessern, weil automatisierte Prozesse und Entscheidungen beschleunigt und menschliche Fehler minimiert werden. Eine Strategie der verbesserten und erweiterten Implementierung von KI/MLTechnologien führt zu geringeren Kosten.

KI/ML-Technologien optimieren die geschäftlichen Aktivitäten einer Bank, indem potenzielle Risiken frühzeitig erkannt, Finanztransaktionen überwacht oder Kundenerlebnisse verbessert werden. Im Risikomanagement können potenzielle Risiken durch quantitative Analysen, datengesteuerte und automatisierte Kreditprüfungsverfahren sowie die technisch unterstützte Generierung und Aggregation von Daten für einen Ad-hoc-Stresstest besser abgeschätzt werden.

KI kann auch Finanztransaktionen automatisch überwachen, um Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten zu erkennen. Im Kundenmanagement kann durch KI die Interaktionen mit dem Kunden personalisiert werden, um das Kundenerlebnis positiv zu beeinflussen und die Kundenbindung zu stärken.

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Autoren
Manfred Herdt,
Doktorand an der Technischen Universität Brandenburg und wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Fachhochschule Dortmund.

Prof. Dr. Hermann Schulte-Mattler, Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Finanzwirtschaft und Controlling, sowie Seniorprofessor für Nachhaltigkeitsrisiken und Künstliche Intelligenz an der Fachhochschule Dortmund.

 

Artikel aus "die bank" 03/2023 bei Genios kaufen