Künstliche Intelligenz - Smartphone und Währungssymbole

Kann KI bessere Anlageentscheidungen treffen als Menschen?

Investitionen mit und in künstliche Intelligenz

Inhaltsverzeichnis

Kann KI langfristige Anlageentscheidungen besser treffen als Menschen?

Warum reichen Unternehmensdaten nicht aus, um KI für Anlageentscheidungen zu trainieren?

Kann KI bei kurzfristigen Anlageentscheidungen helfen?

Wie wird KI heute in der Kapitalanlage eingesetzt?

Investiert die SV in Unternehmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz?

"Für die langfristige Entwicklung von Unternehmen gibt es unserer Einschätzung nach derzeit kein KI-Modell, das eigenständig und automatisch bessere Anlageentscheidungen treffen kann als der Mensch."

Zitat Jonathan Kohlenbrenner, Data-Engineer Kapitalanlagen bei der SV SparkassenVersicherung

Lesezeit: 3 Minuten

Die SV verfolgt die Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) intensiv. Sie nützt KI da, wo es sinnvoll erscheint. Das ist aber nicht überall der Fall. Schauen wir uns genauer an, welche Rolle die KI momentan im institutionellen Assetmanagement einer Versicherung spielt.

Kann KI langfristige Anlageentscheidungen besser treffen als Menschen?

Nein. Als Versicherungsunternehmen orientieren wir uns grundsätzlich an der langfristigen Entwicklung des Kapitalmarkts. Langfristige Marktbewegungen basieren auf fundamentalen Faktoren, die sich in den meisten Fällen nur über einen längeren Zeitraum verändern. Diese liegen jedoch nicht in einem ausreichenden Maße vor, um eine KI damit trainieren zu können. Für die langfristige Entwicklung von Unternehmen gibt es unserer Einschätzung nach derzeit kein KI-Modell, das eigenständig und automatisch bessere Anlageentscheidungen treffen kann als der Mensch.

Warum reichen Unternehmensdaten nicht aus, um KI für Anlageentscheidungen zu trainieren?

Im Aktienportfolio der SV Lebensversicherung (SVL) mit einem Volumen von rund 1 Mrd. Euro befinden sich aktuell etwa 1.000 Aktienunternehmen, von denen die meisten nur quartalsweise ihre Bilanzkennzahlen veröffentlichen. Dies ergibt 4.000 Datenpunkte pro Jahr. Mit einer Historie von 10 Jahren besteht deren Datensatz somit aus 40.000 Datenpunkten. Obwohl jeder dieser Datenpunkte mehrere Bilanzkennzahlen enthält, ist diese Menge an Daten noch weit davon entfernt, ein KI-Modell sinnvoll trainieren zu können. Für strategische Anlageentscheidungen ist die notwendige Datenbasis somit zu gering, um langfristige Aussagen zur Entwicklung bestimmter Aktienkurse zu treffen – sofern dies abgeleitet aus historischen Daten überhaupt möglich ist.

Kann KI bei kurzfristigen Anlageentscheidungen helfen?

Im kurzfristigen Anlagebereich können KI-Modelle bereits gut funktionieren. Die grundlegende Idee dabei ist, dass Aktienmarktrenditen kurzfristig vor allem durch technische Indikatoren getrieben werden. Durch die Auswertung von täglichen bzw. sekündlichen Handelsdaten lassen sich daher in taktischen KI Modellen wiederholende Muster und (nicht-lineare) Zusammenhänge erkennen, die mit den bisherigen regelbasierten und statischen Algorithmen nicht zu erkennen waren.

Wie wird KI heute in der Kapitalanlage eingesetzt?

Die SV beschäftigt sich seit Anfang 2020 intensiver mit konkreten Umsetzungsmöglichkeiten. Durch den regelmäßigen Austausch mit der Deka bzw. dessen Institut für Kapitalmarktforschung IQAM (Umsetzung von Forschungsergebnissen in konkrete Investmentprodukte/ Strategien) konnte die SV Know-how bei der Einschätzung von KI-gesteuerten Ansätzen aufbauen. Im regelmäßigen Austausch mit der Deka wurden dabei verschiedene Anwendungsfälle diskutiert, z. B. die maschinelle Auswertung von Unternehmensveröffentlichungen.

Auch einige unserer aktiven quantitativen Asset-Manager sind Vorreiter in diesem Gebiet und nutzen künstliche Intelligenz unterstützend, um in ihrem Anlageprozess die richtigen Aktien zu finden. Hierbei wird insbesondere auf zwei Technologien gesetzt: Zum einen ML (Machine Learning), was bedeutet, dass eine KI auf Basis von historischen Daten trainiert und damit zu einem lernfähigen System wird. Zum anderen wird NLP (Natural Language Processing) eingesetzt, das für Sprach- und Texterkennung optimal geeignet ist, wodurch Sentiment-Analysen (also die Stimmung der Anleger an den Märkten oder der Unternehmensführung der Aktienunternehmen) generiert werden können.

In folgenden Anwendungsbereichen ist KI bei unseren externen Asset Managern bereits im Einsatz:

Auswerten von Geschäfts- und Analystenberichten (NLP)

Auswerten von Bilanzpresse konferenzen von Unternehmen (NLP)

Auswerten von Big Data (ML)

Erstellen von Rendite- und Risikoprognosen • Identifikation von Trends

Einsatzbereiche von KI in der Kapitalanlage

Investiert die SV in Unternehmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz?

Die SV investiert grundsätzlich indexnah und hat keinen speziellen Schwerpunkt bei Unternehmen im KI-Umfeld. Trotzdem sind über die breiten Aktien indizes im SV-Portfolio Aktien von Unternehmen enthalten, die entweder einen Schwerpunkt in der KI-Technologie (Hardware- und Software) haben oder einen wesentlichen Beitrag in der KI-Infrastruktur (Datenzentren, Stromnetze, …) leisten.

Konkret sind somit im Aktienportfolio der SV Lebensversicherung von ca. 1 Mrd. Euro Aktieninvestments ein Viertel in Informationstechnologie und Kommunikationsdienste investiert.

Fazit:

Durch den engen Austausch mit den externen Managern, die sich für ihre kurzfristigen Anlageentscheidungen bereits aktiv von KI-Modellen unterstützen lassen, ist die SV stets auf dem neusten Stand der technischen Entwicklung.

Langfristige Anlageentscheidungen treffen aber weiterhin die speziell ausgebildeten Investmentexperten der SV.

Unserer Einschätzung nach wird diese Kernkompetenz auch zukünftig nicht (vollständig) an eine KI auszulagern sein, jedoch wird die Unterstützung durch KI-Modelle zunehmen.

Artikel erstellt am 21.09.2026

Jonathan Kohlenbrenner

Data-Engineer Kapitalanlagen

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Kann KI bessere Anlageentscheidungen treffen als Menschen?

Investitionen mit und in künstliche Intelligenz

Kann KI langfristige Anlageentscheidungen besser treffen als Menschen?

Warum reichen Unternehmensdaten nicht aus, um KI für Anlageentscheidungen zu trainieren?

Kann KI bei kurzfristigen Anlageentscheidungen helfen?

Wie wird KI heute in der Kapitalanlage eingesetzt?

Einsatzbereiche von KI in der Kapitalanlage

Investiert die SV in Unternehmen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz?

Fazit:

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