Die Fallstricke der Verwechslung von KI und Automatisierung im Finanzwesen

Beim Forex-Handel (FX) werden die Unterscheidungen zwischen automatisiertem Handel, traditioneller künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI zunehmend schwer zu unterscheiden. Diese Verwirrung ist eine grundlegende Verpflichtung, die die Nachhaltigkeit von Handelsdiensten mit unrealistischen Anforderungen gefährden kann. Es besteht ein großes Bedürfnis, die Unterschiede zwischen diesen Technologien klar zu machen, damit sie effektiv integriert werden und einen Wettbewerbsvorteil bewahren.

 Automatisierung vs. traditionelle KI

 Automatisierung ist ein Verfahren zur Festlegung der Regeln, die die Reihenfolge der Ausführung vordefinierter Aktionen bestimmen. Solche Computersysteme sind sehr effektiv für Aufgaben, die repetitiv sind und hohe Präzision und Effizienz erfordern.  

Auf diese Weise glätten diese Systeme den gesamten Prozess, ohne Teil davon zu sein, und reduzieren so das Risiko menschlicher Fehler. Dennoch ist ein wichtiger Faktor zu beachten, dass Automatisierung der KI die Fähigkeit zum Lernen und zur autonomen Entscheidungsfindung entzieht, wo die KI eingreift. 

Während KI-Normen Maschinen dazu bringen, menschliche Entscheidungsprozesse zu emulieren, bringt konventionelle KI Maschinen dazu, aus Daten zu lernen und selbst zu schlussfolgern. Die Technologie könnte die Handelsstrategie verändern, indem sie Trends erkennt und Vorhersagen trifft, wodurch das System sich leicht an Situationen anpassen kann. Obwohl KI sehr hilfreich sein kann, ist es wichtig zu beachten, dass ihre Verwendung für einige einfache und repetitive Aufgaben, die mit Automatisierung erledigt werden können, möglicherweise zu viel ist. 

Die Wahrnehmungen von KI und Automatisierung

Die Finanzdienstleistungsbranche hat als neuer Trendbegriff den Begriff „generative künstliche Intelligenz“ (GenAI) hervorgebracht, wobei solche Begriffe normalerweise als Synonym für zwei Tools genommen werden: große Sprachmodelle und ausgefeilte automatisierte Workflows sowie Machine-Learning-Tools. Dennoch kann diese Praxis zu einem falschen Verständnis der Technologien und ihrer Fähigkeiten führen und somit zu einer Fehlzuteilung technologischer Investitionen und Erwartungen, da die Technologien unterschiedliche Funktionalitäten und Anwendungen haben, die nicht klar definiert sind. 

Der Leiter der Produktstrategie-Handel bei SwissQuote weist darauf hin, dass die verwirrte Wahrnehmung von KI-Automatisierung es schwierig macht, die Fähigkeiten, Grenzen und dynamischen Merkmale von KI-Handelssystemen klar zu erkennen. Sie schlägt vor, dass es sich um ein ausgewogenes Anlageportfolio handelt, während einige Ressourcen für sowohl KI-Forschung als auch Automatisierungsprogramme budgetiert werden. Dieser Ansatz ist Diversifikation in ihrer besten Form. Er macht die Technologieimplementierung widerstandsfähiger und reduziert die Risiken, die mit der Abhängigkeit von einer einzelnen Technologielösung verbunden sind. 

 Übermäßige Abhängigkeit und Risikoaufnahme

 David Morrison, Senior Market Analyst bei Trade Nation, weist auf eine weitere potenzielle Fallstrick unrealistischer Erwartungen an die Fähigkeiten der Automatisierung hin: Die Gefahr von Überausgaben durch Automatisierung und das Risiko, direkt in die Hände von Hackern zu fallen, sind weitere Faktoren. Seiner Meinung nach ist Automatisierung nicht allmächtig, daher müssen Unternehmen die Balance finden zwischen dem Einsatz von Technologien zum Zeitgewinn und der Einbindung der Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter in den Prozess. 

Eugene Markman, COO von Ion Markets (FX), betont die Bedeutung klarer Kommunikation. Die Begriffe Marketing-KI und Marketing-Automatisierung austauschbar zu verwenden, kann irreführend sein und zu einer Diskrepanz zwischen technologischen Investitionen und Erwartungen führen, da KI und Marketing-Automatisierung wahrscheinlich über wesentliche Funktionen verfügen, die nicht mit den intendierten identisch sind.