AI-Gigant konzentriert sich auf die „Finanzbranche“

Giganten versammeln sich im Bereich „AI-Finanzwesen“: Es geht nicht um den Kampf um Arbeitsplätze, sondern um die Kontrolle über die Zugangspunkte

Hallo zusammen, ich bin euer Finanzjournalist. In letzter Zeit gab es eine große Neuigkeit in der Branche: Technologiegiganten wie Tencent, Alibaba, OpenAI und Google sind plötzlich, als hätten sie sich abgesprochen, alle gemeinsam in den Bereich des „Finanz-AI“ eingestiegen.

Früher dachten wir, dass AI bei der Programmierung oder beim Zeichnen von Diagrammen sehr gut ist, aber im Finanzwesen, wo Genauigkeit von größter Bedeutung ist, zögerten viele noch. Doch jetzt hat sich die Situation geändert. Laut IDC-Werten wird der Markt für generatives Finanz-AI in China bis 2025 mit einer Wachstumsrate von 90,4% eines der am stärksten wachsenden Bereiche im Bereich AI sein.

Warum genau jetzt? Was haben die Giganten vor – und was bedeutet das für uns Normalbürger und Berufstätige? Heute werde ich diese Fragen in einfachen Worten erklären.

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Warum genau jetzt? Weil die Technologie endlich bereit ist, in „Tabuzonen“ vorzudringen

Viele fragen sich: Es gibt doch so viele Finanzdaten – warum ist AI nicht schon viel früher eingezogen?

Tatsächlich passen Finanzwesen und AI perfekt zusammen. Jeden Tag werden in der Finanzbranche riesige Mengen an Berichten, Ankündigungen und Forschungsstudien erstellt, die aus Texten und Zahlen bestehen – genau das ist es, wofür AI besonders gut geeignet ist: die Verarbeitung von Informationen und die Durchführung intensiver Berechnungen. Früher brauchte ein Forscher einen ganzen Urlaub, um einen Forschungsbericht zu verfassen; heute kann man mit Hilfe von AI bereits nach wenigen Stunden einen ersten Entwurf erstellen.

Bislang konnten AI-Systeme jedoch nicht eingesetzt werden, weil zwei Probleme ungelöst waren:

1. AI könnte „Unsinn“ erzeugen: Im Finanzwesen zählt jede Zahl – ein falscher Dezimalpunkt kann zu erheblichen Verlusten führen. Früher fabrizierte AI oft falsche Daten, was in der Finanzwelt absolut inakzeptabel war.

2. AI konnte nur „sprechen“, aber nicht „arbeiten“: Frühere AI-Systeme funktionierten wie Kundenservice-Systeme, die nur auf Fragen antworteten, konnten aber den gesamten Geschäftsprozess nicht selbstständig abwickeln.

Dieses Jahr wurden diese Probleme endlich gelöst:

• Unsinnige Aussagen können kontrolliert werden: Heutige Technologien (z. B. RAG-Search-Methoden) sorgen dafür, dass AI nur aus bestimmten Datenquellen antwortet und jede Schlussfolgerung mit einer Quelle versehen wird (z. B. „Aus dem Jahresbericht 2023, Seite 15“). Falsche Antworten lassen sich so nachverfolgen. Dadurch wird aus einem „unakzeptablen Risiko“ ein „überprüfbarer Fehler“.
• Intelligente Agenten sind entstanden: Heutige AI-Systeme arbeiten nicht mehr einzeln, sondern als Team. Zum Beispiel sucht ein Agent nach Daten, ein anderer erstellt Modelle und wieder ein anderer den Bericht – sie arbeiten zusammen, um den gesamten Arbeitsablauf abzuschließen.

Dazu kommt noch der finanzielle Anreiz: Obwohl der Markt für Finanzdienstleistungen nicht besonders groß ist (ca. 1,74 Milliarden Euro bis 2025), wächst er sehr schnell – und die Unternehmen können sich das leisten. Früher kostete der Kauf externer Datenquellen viel Geld; heute kann AI viele repetitive Arbeiten ersetzen, was zu einem hohen Return on Investment (ROI) führt.

Daher sind die Giganten nun bereit, in diesen Bereich einzusteigen.

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Die drei Strategien der Giganten: Werkzeuge verkaufen, Systeme verkaufen, Zugangspunkte erobern

Obwohl es sich um „AI-Finanzwesen“ handelt, verfolgen die Giganten unterschiedliche Ansätze. Man kann sie in drei verschiedene Geschäftsmodelle einteilen:

1. **Verkauf von „Allzweck-Werkzeugen“**

• Beispiele: Anthropic, Google, OpenAI.
• Wie funktioniert das?: Sie bieten AI als spezifische „Fähigkeitspakete“ an – z. B. „Assistent für die Erstellung von Prospekten“, „Konstruktor von Finanzmodellen“, „Roboter für die Abrechnung“. Man muss sich nur abonnieren, um diese Dienste nutzen zu können.
• Vorteile: Einfache Bedienung, niedriger Einstiegshürden – jeder kann sie nutzen. Es ist wie ein scharfes Messer, aber wie man damit kocht oder das Essen anrichtet, muss man selbst entscheiden.
• Nachteile: Hohe Konkurrenz; die Nutzerbindung ist schwach, da man leicht zu einem anderen Anbieter wechseln kann.

2. **Verkauf von integrierten Systemen**

• Beispiele: Tencent (WorkBuddy), Alibaba (Dianjin).
• Wie funktioniert das?: Sie integrieren AI-Systeme direkt in die internen Netzwerke von Banken und Brokerhäusern. Zum Beispiel nutzt Tencent WorkBuddy zusammen mit Unternehmen wie CICC oder Ping An Bank AI für die Kreditvergabe und Kundenverwaltung.
• Vorteile: Hohe Preise, starke Nutzerbindung – es handelt sich um langfristige Geschäftsbeziehungen.

3. **Eroberung von Zugangspunkten für Endnutzer**

• Beispiel: Alibaba (Qianwen-App).
• Wie funktioniert das?: Sie bieten Finanzdienste direkt in einer App für die Allgemeinbevölkerung an. Man kann dort Marktdaten abrufen, Forschungsberichte lesen und Fonds kaufen – alles über eine AI-Benutzeroberfläche.
• Vorteile: Große Potenzial – wer die Kontrolle über die Zugangspunkte der Nutzer hat, hat auch die Kontrolle über die Weitergabe dieser Dienste.
• Herausforderungen: Es ist schwierig, da es um Lizenzen, Vertrauen und Verantwortung geht. Werden die Nutzer wirklich Millionen an einen AI-Dienst übertragen? Dafür braucht es starke Markenbekanntheit und ein gutes Risikomanagement.

Zusammenfassung: Ausländische Giganten konzentrieren sich auf die Bereitstellung von Fähigkeiten (Werkzeuge), während inländische Giganten eher auf die Bereitstellung von Diensten und die Eroberung von Zugangspunkten für Endnutzer. Es gibt keinen absoluten Gewinner – es gibt nur unterschiedliche Marktpositionen.

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Was hat AI eigentlich verändert? AI ist noch immer nur ein „höherer Praktikant“

Obwohl die Giganten viel Wirbel machen, müssen wir realistisch sein: AI hat bisher noch nicht den Kern des Finanzwesens erreicht.

1. AI ist besonders gut bei „einfachen“ Aufgaben

Am deutlichsten zeigt sich die Effizienzsteigerung von AI in Bereichen wie der Marktforschung und dem Handel.

• Wer wird am leichtesten ersetzt? Praktikanten und Junior-Forscher, die Daten sammeln, Tabellen erstellen und Protokolle schreiben.
• Warum? Weil diese Aufgaben standardisiert sind und viel öffentliche Daten vorhanden sind – AI kann diese Arbeiten schnell und gut erledigen.

2. AI kann keine „urteilsfähigen“ Aufgaben übernehmen

Der wertvollste Teil des Finanzwesens ist nicht die Verarbeitung von Informationen, sondern die daraus resultierenden Entscheidungen.

• Beispiel: Bei der Interpretation von Makrodaten glaubt Experte A, dass sich die Branche verändert, Experte B sieht nur kurzfristige Schwankungen. Solche Entscheidungen basieren auf tieferem Verständnis der Marktentwicklung, Menschenkenntnissen und Erfahrungen aus der Vergangenheit – das werden die Institutionen nicht an externe AI-Systeme überlassen.

3. Die Kernprozesse werden weiterhin von Menschen gesteuert

Kernprozesse wie Kreditvergabe, Risikobewertung und Compliance-Entscheidungen erfordern Menschen mit Fachwissen und Verantwortung; AI kann nur unterstützen, aber die endgültigen Entscheidungen treffen immer noch Menschen.

4. Die „Schwachstellen“ der Giganten: Die Daten liegen nicht in ihren Händen**

Viele denken, dass die Giganten im Finanzwesen bereits gewonnen haben, aber das ist nicht der Fall. Sie stehen vor zwei großen Herausforderungen:

• Obere Lieferkette: Die Qualität und Vollständigkeit der Daten hängen von externen Anbietern wie Wind, Bloomberg usw. ab.
• Untere Lieferkette: Große Finanzinstitute entwickeln ihre eigenen AI-Systeme, um ihre Geschäftsprozesse unabhängig zu gestalten.

Fazit: AI-Finanzwesen ist kein Geschäft, bei dem die Giganten einfach gewinnen können. Es handelt sich um eine komplexe Wertschöpfungskette:

• Modellhersteller (OpenAI, Alibaba usw.) liefern die Grundlagen,
• Datenanbieter (Wind, Bloomberg usw.) stellen die Daten bereit,
• AI-Plattformen (Tencent, Alibaba usw.) bieten die technischen Infrastruktur und die Organisation,
• Finanzinstitute behalten die Kontrolle über die Kernprozesse und die Geschäftsregeln.

Wer in dieser Kette eine unersetzliche Position einnimmt, wird langfristig erfolgreich sein.

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Implikationen für Normalbürger und Berufstätige

Für uns bedeutet dies:

Für Finanzberufstätige: Keine Panik – aber Änderungen sind notwendig. Junge Mitarbeiter sind gefährdet, wenn sie nur einfache Aufgaben erledigen; fortgeschrittene Positionen werden wertvoller. Lernen Sie, AI zu nutzen, und stellen Sie es als „höheren Praktikanten“ ein. Sie sollten es steuern, überprüfen und bei Fehlern korrigieren. In Zukunft werden kompetente Fachkräfte, die sowohl Finanzwissen als auch AI-Kenntnisse haben, besonders gefragt sein.

Für Investoren: Betrachten Sie das Konzept des „AI-Finanzwesens“ rational: Kurzfristig ist die Begeisterung groß, langfristig zählt die tatsächliche Effizienzsteigerung. Konzentrieren Sie sich auf Unternehmen, die Kosten senken und das Risikomanagement verbessern können. Achten Sie auch auf die Zuverlässigkeit der Dienste – nicht alle Finanzprozesse eignen sich für AI.

Für die Allgemeinbevölkerung: AI ist ein Werkzeug, kein Allheilmittel. Es kann Informationen liefern und Daten analysieren, aber die Verantwortung für Investitionsentscheidungen liegt bei Ihnen. In Zukunft werden Finanzdienste über AI-Apps einfacher zugänglich sein – aber seien Sie auch vorsichtig bei Datenschutzproblemen und Algorithmenbias.

Zusammenfassung: AI verändert das Finanzwesen, aber es ersetzt es nicht. Die Giganten streben nicht die Kontrolle über das „Seele“ des Finanzwesens an, sondern über seine Effizienz und die Zugangspunkte. Wer AI effektiv einsetzen kann, wird langfristig erfolgreich sein.