Willkommen zu einer weiteren Ausgabe des Mintos-Insights, in der wir die Zukunft des Finanzwesens erkunden. In dieser Ausgabe widmen wir uns der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Fintechs und werfen einen genaueren Blick auf die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI).
Der transformative Schub der KI in der Fintech-Branche
Mit einem Wert von beeindruckenden 136,5 Mrd. USD im Jahr 2022 wird der globale KI-Markt einen exponentiellen Wachstumsschub erleben. Die Forschung prognostiziert für den Zeitraum von 2023 bis 2030 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 37,3 % für KI. Diese rasche Expansion wird weitgehend durch die ständige Innovation angetrieben, die von führenden Unternehmen der Technologiebranche vorangetrieben wird.1
Die Einführung von KI hat im Finanzsektor seit 2017 ein bemerkenswertes Wachstum erfahren, wobei bis zu 60 % der Unternehmen weltweit KI-Technologien einsetzen. Beispiele dafür sind die Rolle von KI bei der Reduzierung von Finanzbetrug, die Verbesserung des Kundendiensts durch KI-gesteuerte Chatbots und die Verbesserung des algorithmusbasierten Handels.2
Die transformative Kraft der KI ist nicht nur auf Unternehmen beschränkt – bis 2035 wird ein geschätzter Anstieg der Arbeitsproduktivität um 11–37 % erwartet.3
Angesichts der steigenden Investitionen in KI hat mehr als die Hälfte der Finanzunternehmen zusammen über 100 Mrd. USD in KI investiert.4 Der Einfluss von KI auf die Fintech-Landschaft ist unbestritten: Sie verbessert die Cybersicherheit und revolutioniert die Kundeninteraktion. Allerdings bringt die Integration von KI auch regulatorische Hürden mit sich.
Trotz der Herausforderungen signalisiert die zunehmende Akzeptanz von KI im Fintech-Bereich eine vielversprechende Zukunft und spiegelt ihr transformatives Potenzial in diesem Sektor wider. Mit ihrem Potenzial, den Zugang zu Informationen zu erleichtern und den Zugang zu Wissen zu verbessern, eröffnet KI unzählige Möglichkeiten, während wir in ein neues Zeitalter eintreten. Um eine vorteilhafte und nachhaltige KI-Integration in der Fintech-Branche zu gewährleisten, muss ein Gleichgewicht zwischen einer zu geringen und einer zu starken Nutzung von KI gefunden werden.
Risikobewertung: Nutzung von Daten und Technologie
KI wird in großem Umfang bei der Risikobewertung eingesetzt und verbessert die Genauigkeit und Effizienz in verschiedenen Sektoren. Banken und Fintech-Unternehmen implementieren KI-Lösungen in ihre Risikomanagementsysteme, um Entscheidungsprozesse zu straffen, Kreditrisiken zu verringern und durch Automatisierung und maschinelle Lernalgorithmen maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen anzubieten. KI kann Daten über risikoreiches Verhalten auswerten und Muster in Bezug auf frühere Vorfälle erkennen und diese als Risikosignale nutzen.5
Darüber hinaus kann KI die Risikobewertung verbessern, indem sie die Überwachung in Echtzeit und die frühzeitige Erkennung potenzieller Risiken ermöglicht. Durch die kontinuierliche Analyse von Daten und die Erkennung von Markttrends und Risiken können KI-gestützte Systeme Finanzinstitute rechtzeitig warnen und ihnen ein proaktives Risikomanagement und eine Risikominderung ermöglichen.6
Obwohl KI erhebliche Vorteile für die Risikobewertung mit sich bringt, ist es wichtig, sich mit potenziellen Einschränkungen und Herausforderungen auseinanderzusetzen. Verzerrungen in KI-Algorithmen und -Modellen sind ein wichtiger Aspekt, der sorgfältig gehandhabt werden muss. Entwickler müssen sicherstellen, dass KI-Modelle auf vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert werden, um zu vermeiden, dass Verzerrungen fortbestehen, die möglicherweise in historischen Daten vorhanden sind.
Verringerung der Voreingenommenheit und Gewährleistung von Transparenz
Eine weitere Herausforderung liegt in der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI-Modellen. Da KI-Algorithmen komplex sein können und wie Blackboxen funktionieren, ist es entscheidend, Methoden zu entwickeln, die transparente und verständliche Erklärungen der Faktoren ermöglichen, die die Risikobewertung beeinflussen. Das bedeutet, dass sie zwar sehr genaue Vorhersagen machen können, aber oft nicht klar ist, wie sie zu einer bestimmten Entscheidung gekommen sind. Dieser Mangel an Transparenz kann zu Vertrauens- und Akzeptanzproblemen führen und es kann auch schwierig sein, sicherzustellen, dass die Modelle genau genug arbeiten und nicht zu Verzerrungen führen.
Auf dem Gebiet der KI-Regulierung und -Politik in der EU wird es Entwicklungen geben, die dies abmildern werden. So hat der EU-Rat eine allgemeine Ausrichtung und einen Kompromisstext zum vorgeschlagenen „KI-Gesetz“ angenommen. Der KI-Gesetzentwurf soll bis Juni 2023 vom Europäischen Parlament fertiggestellt werden und die weltweit ersten Regeln für KI festlegen.7
KI-gesteuerte Personalisierung von Anlageempfehlungen
KI und Techniken des maschinellen Lernens (ML) haben das Potenzial, personalisierte Anlageempfehlungen erheblich zu verbessern. So kann KI beispielsweise große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Vorhersagen treffen, die für eine auf den einzelnen Kunden zugeschnittene Anlageberatung genutzt werden können.
Ein KI-Modell kann die Risikotoleranz eines Kunden, seine finanziellen Ziele und seine Anlagehistorie sowie externe Faktoren wie Markttrends und Wirtschaftsprognosen berücksichtigen. Darüber hinaus kann sich die KI an Änderungen im Verhalten oder in den Umständen des Kunden anpassen und so sicherstellen, dass die Beratung relevant und nützlich bleibt. Durch eine individuellere, präzisere und zeitnähere Beratung kann die KI den Kunden helfen, fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen und ihre finanziellen Ziele zu erreichen.
Eine reale Umsetzung der KI-gesteuerten Personalisierung von Anlageempfehlungen ist der Einsatz von KI bei Robo-Advisors. Diese nutzen Algorithmen, um die finanzielle Situation und die Ziele eines Kunden zu analysieren, und geben dann auf der Grundlage dieser Analyse personalisierte Anlageempfehlungen.8
So kann ein Robo-Advisor beispielsweise ein diversifiziertes Portfolio aus Aktien, Anleihen und anderen Anlagen empfehlen, das der Risikotoleranz und den finanziellen Zielen des Kunden entspricht. Im Laufe der Zeit kann der Robo-Advisor diese Empfehlungen auf der Grundlage von Änderungen der Lebensumstände des Kunden oder der Marktbedingungen anpassen und so sicherstellen, dass die Beratung relevant und nützlich bleibt.9
KI bei Mintos: Den Weg in die Zukunft ebnen
Bei Mintos haben wir das Potenzial der KI erkannt und integrieren sie aktiv in unsere Dienstleistungen. Derzeit setzen wir mehrere KI-Technologien ein, um die Interaktion mit unseren Kunden zu verbessern und die Abläufe zu optimieren. Diese KI-Lösungen bieten automatisierten Kundendienst, verbessern die Antwortgenauigkeit und sorgen für nahtlose Interaktionen – Aspekte, die für unsere Kundendienstqualität unerlässlich sind.
Eine der wichtigsten Anwendungen von KI bei Mintos ist unsere Partnerschaft mit Veriff, einem Drittanbieter, der KI-gestützte Identitätsverifizierungen anbietet. Veriff setzt fortschrittliche KI ein, um Identitätsbetrug zu erkennen, die Einhaltung der KYC-Richtlinien (Know Your Customer) zu gewährleisten und das Nutzererlebnis zu verbessern. Durch die Integration der KI-Lösung von Veriff haben wir den Verifizierungsprozess effizienter und robuster gestaltet und unsere Standards für die Betrugsprävention stark erhöht.
Künftige Integration und Herausforderungen von KI bei Mintos
Es ist zwar noch zu früh, um die genauen Auswirkungen dieser KI-Technologien auf die Leistung von Mintos zu quantifizieren, aber wir sind optimistisch. Wir rechnen mit einer erheblichen Steigerung der Effizienz unserer Mitarbeiter und der Qualität unserer Dienstleistungen. Darüber hinaus arbeiten wir fleißig an der Festlegung klarer Kennzahlen, mit denen wir den Erfolg unserer KI-Implementierungen effektiv messen können.
Für die Zukunft planen wir, unsere KI-Integration zu intensivieren. Unsere Strategie sieht vor, fähige Partner zu finden, die eine nahtlose Integration in unsere bestehenden Systeme bieten können, wobei unser unmittelbarer Schwerpunkt auf dem Kundenservice liegt. Darüber hinaus möchten wir im Einklang mit unserer Philosophie, Prozesse zu vereinfachen und zu automatisieren, Routineaufgaben automatisieren und unsere Mitarbeiter entlasten, damit sie sich auf Aufgaben konzentrieren können, die über den derzeitigen Anwendungsbereich von KI hinausgehen.
Mit KI-gestützter Personalisierung die Zukunft gestalten
Wir untersuchen auch, wie wir KI nutzen können, um personalisierte Anlageportfolios für jeden einzelnen Anleger auf der Grundlage seiner Eigenschaften, Bedürfnisse und Anlageziele zu erstellen. Eine solche Möglichkeit würde die Anlageerfahrung und die finanziellen Ergebnisse unserer Kunden erheblich verbessern.
Wir sind uns jedoch der Herausforderungen bewusst, die mit der Implementierung und Pflege von KI-Modellen verbunden sind. So wissen wir beispielsweise, dass die Qualität der KI untrennbar mit der Qualität der zugrundeliegenden Daten verbunden ist. Daher bemühen wir uns ständig um die Aktualisierung der von den KI-Systemen verwendeten Daten, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Darüber hinaus sind wir bestrebt, unsere Mitarbeiter effektiv zu schulen, um ihre Fähigkeiten im Umgang mit KI-Technologien zu maximieren.
Während sich KI bisher nur relativ geringfügig auf die Mintos-Geschäftstätigkeit ausgewirkt hat, rechnen wir in den kommenden Jahren mit einem erheblichen positiven Einfluss der KI-Implementierung. Diese Entwicklung, gekoppelt mit der effektiven Integration von KI, wird sich für Mintos als entscheidend erweisen, da wir weiterhin nach einem Wettbewerbsvorteil in der sich ständig weiterentwickelnden Fintech-Landschaft streben.
Die wichtigsten Erkenntnisse für Mintos-Investoren
- Nutzen Sie KI für intelligente Investitionen
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Fintech-Bereich haben Anleger die Möglichkeit, KI-gesteuerte Tools wie Robo-Advisors für eine personalisierte Anlageberatung zu nutzen. Durch die Nutzung dieser KI-Technologien können Anleger fundierte Entscheidungen treffen, die mit ihren finanziellen Zielen und ihrer Risikotoleranz übereinstimmen.
- Bleiben Sie auf dem Laufenden über KI-Entwicklungen
Die rasanten Fortschritte in der KI werden die Fintech-Landschaft weiter verändern. Als Anleger ist es wichtig, über diese Entwicklungen informiert zu bleiben, um die Auswirkungen auf Investitionen und die sich bietenden Chancen zu verstehen.
- KI in der Risikobewertung verstehen
Die KI kann bei der Risikobewertung die Entscheidungsfindung rationalisieren und Kreditrisiken verwalten. Ein Bewusstsein dafür, wie Ihre Investitionen verwaltet werden und welche Risiken durch KI-Technologien bewertet werden, ist für fundierte Investitionen unerlässlich.
- Achten Sie auf die Grenzen von KI
KI birgt zwar ein enormes Potenzial, hat aber auch ihre Grenzen, z. B. durch algorithmische Verzerrungen und mangelnde Transparenz. Sich ausschließlich auf KI zu verlassen, ohne ein umfassendes Verständnis zu haben, kann zu unbeabsichtigten Folgen führen. Ein Gleichgewicht zwischen dem Einsatz von KI und menschlichem Urteilsvermögen kann zu effektiven und ethischen Investitionen beitragen.
- Berücksichtigung der Auswirkungen von regulatorischen Änderungen
Wenn neue Vorgaben eingeführt werden, bedeutet dies oft, dass Unternehmen ihre Praktiken anpassen müssen, um konform zu bleiben. Für Fintech-Unternehmen könnte dies bedeuten, dass sie die Art und Weise, wie sie KI einsetzen, die Art der KI, die sie nutzen können, oder die Prozesse, die sie bei der Implementierung und Nutzung von KI befolgen müssen, ändern müssen.
Mit neuen Vorschriften wie dem EU-Gesetz über künstliche Intelligenz wirken sich solche Änderungen in der Regel auf die Marktdynamik aus und können Ihre Anlagestrategien und -entscheidungen beeinflussen.
Mintos-Aktivität: Mai 2023
Die zur Anlage verfügbaren Schuldverschreibungen stiegen Ende Mai auf 84 Mio. € (72 Mio. € im April). Dies wirkte sich nicht auf die Zinsentwicklung am Markt aus, da der Zinssatz für auf Euro lautende Schuldverschreibungen unverändert bei 12,8 % blieb.
Im Mai wurden 92,7 Mio. € in Schuldverschreibungen investiert. „Dies ist ein Rückgang gegenüber April, da umstrukturierte überfällige Zahlungen weitgehend abgewickelt wurden. Derzeit ist der Mai der zweitbeste Monat im Jahr 2023, was die Investitionen angeht“, erklärt Peteris Mikelsons, Head of Partnerships.
Im Mai wurde eine durchschnittliche jährliche Nettorendite von 9,4 % erzielt (YTD 3,8 %). Die von den Mintos-Anlegern erwirtschafteten Zinsen haben inzwischen 230 Mio. € erreicht und das verwaltete Gesamtvermögen beläuft sich nun auf 580 Mio. €.
Haftungsausschluss:
Es handelt sich hierbei um eine Marketingmitteilung, die in keiner Weise als Anlageforschung, -beratung oder -empfehlung angesehen werden sollte. Es gibt keine Garantie dafür, den investierten Betrag zurückzuerhalten. Die Wertentwicklung von Finanzinstrumenten in der Vergangenheit ist keine Garantie für zukünftige Erträge. Investitionen in Finanzinstrumente sind mit Risiken verbunden. Bevor Sie investieren, sollten Sie Ihr Wissen, Ihre Erfahrung, Ihre finanzielle Situation und Ihre Anlageziele berücksichtigen.
1 Artificial Intelligence Market Size, Share & Trends Analysis Report By Solution, By Technology (Deep Learning, Machine Learning), By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023–2030, Grand View Research (Zugriff im Juni 2023)
2 Der Stand der KI im Jahr 2022 – und ein halbes Jahrzehnt im Rückblick, McKinsey (Zugriff im Juni 2023)
3 Künstliche Intelligenz: Bedrohungen und Chancen, Europäisches Parlament (Zugriff im Juni 2023)
4 Fintech und Künstliche Intelligenz im Finanzwesen, FinAI (Zugriff im Juni 2023)
5 Die Rolle der KI im Risikomanagement – Anwendungen und Herausforderungen, United States Artificial Intelligence Institute (Zugriff im Juni 2023)
6 ebd.
7 KI-Gesetz: Ein Schritt in Richtung der ersten Vorschriften für künstliche Intelligenz, Europäisches Parlament (Zugriff im Juni 2023)
8 Das Streben nach einer KI-gesteuerten Vermögensverwaltung, MIT Sloan Management Review (Zugriff im Juni 2023)
9 ebd.
