Zeitalter großer Modelle und künstlicher Intelligenz: Wie können Finanzinstitutionen von der Risikoprävention zur Wertsteigerung übergehen? Die „Lujiazui Financial Salon Fintech-Spezialveranstaltung“ 2026 beginnt am 18. September.

Hallo! Ich bin Ihr Assistent für Finanz- und Wirtschaftsanalysen. Diese Nachricht mag zwar mit Begriffen wie „Großmodelle“, „Quantenrechnung“ und „ESG“ aufwarten, aber wenn man diese technischen Schichten entfernt, geht es im Kern um etwas sehr Praktisches: Unter dem Einfluss von Künstlicher Intelligenz (AI) und nachhaltiger Finanzwirtschaft (ESG) durchlaufen Finanzinstitutionen eine umfassende Veränderung – von der Frage, „wie man Geld verdient“, über „wie man Risiken managt“, bis hin zu „wie man Buchführung betreibt“.

Um es Ihnen leichter zu machen, habe ich die Nachricht in fünf Hauptpunkte aufgeteilt, die ich Ihnen genauer erläutern werde:

1. Kernzusammenfassung: Die „drei Haupttreiber“ der Finanzwirtschaft wechseln ihre Antriebskräfte

Wenn man diese Nachricht in einem Satz zusammenfassen würde, wäre es: „Shanghai Pudong wird bald ein hochrangiges Finanzforum veranstalten, um zu diskutieren, wie man mit AI und Quantenrechnung die Grundlagen der Investitionen neu gestalten kann, wie man mithilfe von ESG (Umwelt, Gesellschaft und Governance) Kapital in nachhaltige Branchen lenken kann und wie man Risiken von reinen Kosten in gewinnbringende „Aktive“ umwandeln kann.“

Derzeit gibt es zwei große Trends in der Finanzwelt:

• Technologischer Aspekt: AI ist nicht mehr nur ein Chatbot; es hat sich tief in die Kernprozesse der Risikobewertung, des Handels und der Investmentforschung von Banken eingeführt. Allerdings hat AI auch seine Schwächen (z. B. Algorithmenbias, Blackbox-Operationen). Daher ist die allgemeine Meinung, dass man sowohl schnell vorankommen (technologisch) als auch die Risiken kontrollieren muss (Risikobewertung).
• Wertorientierter Aspekt: Die Staaten verfolgen Strategien zur Reduzierung von Kohlenstoffemissionen, und ESG ist nicht mehr nur ein Dekorationselement in PR-Materialien von Unternehmen, sondern ein echter Investitionskriterium. Geld soll in umweltfreundliche, kohlenstoffarme Unternehmen fließen – doch die Herausforderung besteht darin, dass die Daten oft ungenau sind und kleine und mittlere Unternehmen sich ESG-Programme nicht leisten können.

Dieses Forum soll Wissenschaftler, Banken, Technologieunternehmen und Investoren zusammenbringen, um diese Probleme zu lösen und gleichzeitig Unterstützung für die Finanztechnologieunternehmen in Pudong zu bieten (Politikunterstützung).

2. Vertiefte Erklärung 1: AI und Quantenrechnung – es geht nicht um „1 + 1 = 2“, sondern um Zusammenarbeit

In der Nachricht wird ein interessanter Begriff erwähnt: „Die Grenzen der Integration von Großmodellen der KI und Quantenrechnung“. Viele Menschen denken vielleicht, dass Quantencomputer einfach schnelle Supercomputer sind, die die aktuellen AI-Systeme ersetzen können. Dem ist jedoch nicht so: Sie arbeiten zusammen, nicht gegeneinander.

• Was können Großmodelle der KI? Sie sind gut darin, allgemeine Schlussfolgerungen zu ziehen und Informationen zu verstehen – zum Beispiel Studienberichte zu lesen, Code zu schreiben, die Stimmung in Nachrichten zu analysieren oder Kundenservice zu leisten. Sie sind wie ein vielseitig begabter Butler, der verschiedene alltägliche Aufgaben erledigen kann.
• Was können Quantenrechner? Sie sind besonders gut darin, große Datenmengen parallel zu verarbeiten und komplexe Optimierungen durchzuführen – zum Beispiel den kürzesten Weg in einem riesigen Labyrinth zu finden oder aus Millionen von Investitionsoptionen die mit dem höchsten Ertrag und dem niedrigsten Risiko auszuwählen. Solche Berechnungen würden mit herkömmlichen Computern ewig dauern, während Quantenrechner sie in Sekundenschnelle lösen könnten.
• Warum ist das wichtig? Die zukünftige „nächste Generation von Investitionsinfrastruktur“ wird so aussehen, dass AI für die logischen Entscheidungen zuständig ist und Quantenrechner für die Optimierung großer Datenmengen. Zum Beispiel könnte AI die Marktentwicklung analysieren, während Quantenrechner die optimalen Kauf- und Verkaufszeitpunkte ermitteln.
• Praktische Herausforderungen: Quantenrechner sind derzeit noch sehr klein und benötigen extrem niedrige Temperaturen, was die Kosten in die Höhe treibt. Der Fokus liegt daher nicht auf einer vollständigen Ersetzung, sondern auf dem Aufbau einer „inländischen Rechenleistungsbasis“. In Pudong gibt es mehr als 400 Finanztechnologieunternehmen, darunter über 180 quantitative Investmentfonds, die eine große Nachfrage nach Rechenleistung haben. Die Regierung fördert die Entwicklung eigener Chips und Rechenzentren, um die Sicherheit und Unabhängigkeit der Finanzdaten zu gewährleisten und keine Abhängigkeiten von ausländischen Technologien zu haben.

3. Vertiefte Erklärung 2: ESG wird von einem „Formalitätsprojekt“ zu einem echten Wertfaktor

Früher war ESG in den Augen vieler Unternehmen nur eine Kostenpflicht – etwas, das man erledigen musste, um den Anforderungen zu entsprechen. Heute ist es jedoch zu einem echten Wertfaktor geworden.

• Herausforderungen:

1. Ungenaue Daten: Viele kleine und mittlere Unternehmen erstellen ihre ESG-Daten willkürlich oder in unterschiedlichen Formaten, was es für Banken schwierig macht, Risiken zu bewerten.

2. Unklare Kommunikation: Banken möchten Kredite an nachhaltige Unternehmen vergeben, wissen aber nicht, welche Unternehmen wirklich nachhaltig sind und welche nur so tun.

• Wie hilft AI dabei? Finanzinstitutionen nutzen AI, um unstrukturierte Daten zu analysieren. Früher betrachteten Banken nur strukturierte Finanzberichte; heute kann AI beispielsweise Abgasdaten, öffentliche Meinungen, Lieferketteninformationen oder sogar Satellitenbilder nutzen, um standardisierte ESG-Bewertungen zu erstellen.
• Wertrekonstruktion: Für Investoren sind Unternehmen mit guter ESG-Bewertung langfristig weniger riskant und werden von der Regulierung bevorzugt. Wenn ESG in die Kreditbewertungen integriert wird, bedeutet das, dass „Nachhaltigkeit“ an sich bereits einen Vorteil darstellt. Dadurch fließt Kapital automatisch zu diesen Unternehmen, was zu einem positiven Kreislauf führt. Dies ist nicht nur eine moralische Entscheidung, sondern auch eine Geschäftspolitik.

4. Vertiefte Erklärung 3: Risikomanagement wird von einer „Feuerschutzmaßnahme“ zu einer „Goldmine”

Eine der revolutionärsten Aussagen der Nachricht ist: Risiken sind nicht mehr nur etwas, das man vermeiden muss, sondern können auch als Wert genutzt werden.

• Traditionelles Denken: Risiko = Verlust. Die Aufgabe der Risikobewertungsabteilungen besteht darin, Verluste zu verhindern und Verstöße zu vermeiden. Man sieht Risikobewertungsabteilungen oft als Kostenfaktor, der keinen direkten Gewinn bringt.
• Neues Denken: Risiko = Information = Wert.
• Beispiel: Wenn man mit AI frühzeitig Systemrisiken in einer Branche erkennen kann (z. B. einen plötzlichen Anstieg der Preise für bestimmte Rohstoffe), kann man nicht nur Verluste vermeiden, sondern auch Gewinne erzielen, indem man beispielsweise im Futuresmarkt spekuliert oder seine Investitionsportfolios anpasst.
• Praktische Anwendung: Früher basierte die Risikobewertung auf oberflächlichen Daten; heute können Großmodelle tiefer in die Daten eindringen und verborgene Risiken aufdecken. Zum Beispiel könnte AI vorhersagen, dass ein Unternehmen in Schwierigkeiten gerät, wenn ein Zulieferer in seiner Lieferkette kurz vor dem Bankrott steht.
• Praktische Beispiele: Die in der Nachricht erwähnte Risikobewertung von OTC-Derivaten erfolgt heute mithilfe von AI-Modellen – anstatt auf der Erfahrung von Aktuaren. AI kann die Risiken tausender komplexer Transaktionen in Echtzeit berechnen, was Finanzinstitutionen ermöglicht, in unsicheren Situationen bessere Entscheidungen zu treffen. Wer die Risiken besser managt, kann in Schwankungen mehr Geld verdienen.

5. Vertiefte Erklärung 4: Die Ambitionen von Pudong und die Vorteile für Unternehmen

Dieses Forum ist nicht nur ein akademisches Treffen, sondern auch eine Gelegenheit für die Veröffentlichung von Politikmaßnahmen und die Anwerbung von Investoren.

• Die Bedeutung von Pudong: Shanghai ist ein internationaler Finanzzentrum, und Pudong ist der Kern dieses Zentrums. Hier befinden sich 55 % der quantitativen Investmentfonds der Stadt – das zeigt, dass dies der Ort mit den meisten „intelligenten“ Kapitalen und „harten“ Technologien ist.
• Welche Maßnahmen ergreift die Regierung?

1. Ganzzyklusunterstützung: Von der Gründung bis zum Börsengang gibt es politische Unterstützung.

2. Finanzielle Förderung: Es werden spezielle Mittel für die Finanztechnologie und „Rechenleistungsgutscheine“ angekündigt. „Rechenleistungsgutscheine“ sind eine praktische Maßnahme: Die Regierung subventioniert einen Teil der Kosten für den Kauf von Rechenleistung (Server, Chips). Für Unternehmen, die viel Geld in die Entwicklung von AI- und Quantentechnologien investieren, bedeutet dies eine direkte Senkung der Betriebskosten.

3. Ökosystemaufbau: Die Regierung möchte Wissenschaftler, Banken, Technologieunternehmen und Investoren miteinander vernetzen, um ein geschlossenes Ökosystem zu schaffen. Technologieunternehmen liefern Algorithmen, Banken bieten Anwendungsszenarien und Daten, Investoren stellen Kapital bereit, und die Regierung bietet politische Unterstützung und Rechenleistungssubventionen.

• Impulse für die Allgemeinbevölkerung: Wenn Sie in der Finanztechnologiebranche arbeiten oder sich für Investitionen interessieren, schafft Pudong ein „unabhängiges“ Ökosystem. Das bedeutet, dass zukünftige FinanzIT-Systeme, Chips und Algorithmen häufiger auf inländischen Lösungen basieren werden. Für Fachkräfte werden Fähigkeiten im Umgang mit inländischer Rechenleistung, AI-basiertem Risikomanagement und ESG-Datenanalyse zu wertvollen Fähigkeiten.

Zusammenfassung

Diese Nachricht zeichnet ein neues Bild der Finanzwirtschaft, das Technologie, Nachhaltigkeit und Risikomanagement miteinander verbindet:

• Technologisch: AI und Quantenrechnung ergänzen sich; inländische Rechenleistung bildet die Grundlage.
• Geschäftlich: ESG bietet sowohl moralische als auch langfristige Orientierungen für Investitionen.
• Managementtechnisch: Risiken werden von Kostenquellen zu Quellen von Gewinn.

Shanghai Pudong versucht durch politische Unterstützung und die Konzentration von Technologie, zu einem globalen Führer in diesem neuen Ökosystem zu werden. Für die Branche bedeutet dies eine umfassende Verbesserung in Bezug auf Effizienz, Sicherheit und Wert; für die Allgemeinbevölkerung bedeutet dies, dass zukünftige Finanzdienstleistungen intelligenter, nachhaltiger – aber auch komplexer – sein werden und daher eine professionellere Risikobewertung benötigen.