Die Fallstricke der Vermischung von KI und Automatisierung im Finanzwesen

Im Devisenhandel (FX) verschwimmen die Grenzen zwischen automatisiertem Handel, traditioneller künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI zunehmend. Diese Unklarheit stellt ein grundlegendes Problem dar, das die Nachhaltigkeit von Handelsdienstleistungen mit unrealistischen Anforderungen gefährden kann. Es ist daher dringend notwendig, die Unterschiede zwischen diesen Technologien zu verdeutlichen, damit sie effektiv integriert werden können und ein Wettbewerbsvorteil erhalten bleibt.

 Automatisierung vs. traditionelle KI

 Automatisierung ist ein Verfahren zur Festlegung von Regeln, die die Reihenfolge der AusführungdefiAktionen bestimmen. Solche Computersysteme sind sehr effektiv für sich wiederholende Aufgaben, die hohe Präzision und Effizienz erfordern.  

Auf diese Weise optimieren diese Systeme den gesamten Prozess, ohne selbst Teil davon zu sein, und reduzieren so das Risiko menschlicher Fehler. Ein wichtiger Faktor ist jedoch, dass die Automatisierung der KI die Fähigkeit nimmt, zu lernen und autonome Entscheidungen zu treffen – und genau hier setzt die KI an. 

Während KI-Normen Maschinen dazu bringen, menschliche Entscheidungsprozesse nachzuahmen, befähigt konventionelle KI Maschinen, aus Daten zu lernen und selbstständig zu schlussfolgern. Die Technologie könnte Handelsstrategien verändern, indem sie Trends erkennt und Prognosen erstellt, wodurch sich das System leicht an verschiedene Situationen anpassen kann. Obwohl KI sehr hilfreich sein kann, ist es wichtig zu beachten, dass ihr Einsatz für manche einfache und sich wiederholende Aufgaben, die automatisiert werden können, übertrieben sein kann. 

Die Wahrnehmungen von KI und Automatisierung

Im Finanzdienstleistungssektor hat sich der Begriff „generative künstliche Intelligenz“ (GenAI) als neuer Trend etabliert. Üblicherweise werden damit zwei Werkzeuge gemeint: große Sprachmodelle und ausgefeilte automatisierte Arbeitsabläufe sowie Werkzeuge des maschinellen Lernens. Diese Vorgehensweise kann jedoch zu einem falschen Verständnis der Technologien und ihrer Fähigkeiten führen und somit auch zu Fehlinterpretationen von Investitionen und Erwartungen, da die Technologien über unterschiedliche, nicht klar defiFunktionalitäten und Anwendungsbereiche verfügen. 

Die Leiterin der Produktstrategie im Handel bei SwissQuote weist darauf hin, dass die oft unklare Wahrnehmung von KI-Automatisierung es erschwert, die Fähigkeiten, Grenzen und dynamischen Eigenschaften von KI-Handelssystemen eindeutig zu erkennen. Sie empfiehlt daher ein ausgewogenes Anlageportfolio, das Ressourcen für KI-Forschung und Automatisierungsprogramme vorsieht. Dieser Ansatz stellt optimale Diversifizierung dar. Er macht die Technologieimplementierung widerstandsfähiger und reduziert die Risiken, die mit der Abhängigkeit von einer einzelnen Technologielösung einhergehen. 

 Übermäßige Abhängigkeit und Risikoexposition

 David Morrison, leitender Marktanalyst bei Trade Nation, hebt eine weitere potenzielle Gefahr unrealistischer Erwartungen an die Leistungsfähigkeit der Automatisierung hervor: Überhöhte Ausgaben für Automatisierung und das Risiko, Hackern direkt in die Hände zu spielen, sind weitere Faktoren. Seiner Ansicht nach ist Automatisierung nicht allmächtig, daher müssen Unternehmen ein Gleichgewicht finden zwischen dem zeitsparenden Einsatz von Technologien und dem Erhalt der Fähigkeiten menschlicher Mitarbeiter 

Eugene Markman, COO von Ion Markets (FX), betont die Wichtigkeit klarer Kommunikation. Die synonyme Verwendung von Marketing-KI und Marketing-Automatisierung kann irreführend sein und zu einer Diskrepanz zwischen technologischen Investitionen und Erwartungen führen, vor allem, weil KI und Marketing-Automatisierung häufig wesentliche Funktionen aufweisen, die nicht den beabsichtigten entsprechen.