Die deutsche Wirtschaft setzt verstärkt auf Künstliche Intelligenz, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Laut einer Umfrage des Branchenverbands Bitkom vom September 2023 planen fast zwei Drittel der Unternehmen, ihre Investitionen in KI zu erhöhen. Im Jahr 2023 hatten 15 Prozent der Betriebe KI-Anwendungen im Einsatz, während 28 Prozent den Einsatz planten oder diskutierten. Besonders bemerkenswert ist, dass laut der Studie 68 Prozent der Unternehmen Künstliche Intelligenz als Chance für die eigene Geschäftstätigkeit sehen.
Diese Zahlen verdeutlichen, dass die deutsche Wirtschaft die Potenziale von KI zunehmend erkennt und bereit ist, in diese Technologie zu investieren. Gleichzeitig zeigt die Umfrage aber auch, dass für 52 Prozent der Unternehmen der Einsatz von KI noch kein Thema ist. Es bestehen erhebliche Herausforderungen im Hinblick auf Datenschutzanforderungen, fehlendes technisches Know-how und unzureichende Daten. Eine aktuelle Studie von Wissenschaftlern der Chicago Booth University zeigt trotzdem das bereits vorhandene Potenzial von KI.
Welche Prompts wurden verwendet
Die Studie untersucht, ob ChatGPT-4 bessere Finanzprognosen erstellen kann als menschliche Finanzanalysten. Die Forscher nutzten dazu eine umfangreiche Sammlung von Finanzberichten zu mehr als 15.000 Unternehmen. Durch Standardisierung und Anonymisierung der Daten stellten sie zunächst sicher, dass ChatGPT-4 nicht auf sein trainiertes Wissen über die Unternehmen zurückgriff. Das Modell führte grundlegende Finanzanalysen durch, wie z.B. „zeige die Veränderungen in der Bilanz im Vergleich zum Vorjahr“, „berechne die Liquiditätsquote“ und „berechne die Bruttomarge“.
In einem weiteren Schritt setzten die Forscher Gedankenketten (Chain-of-thought Prompting) ein, eine spezielle Form des Prompting. Bei dieser wird das Sprachmodell dazu angeregt, eine schrittweise Vorgehensweise zur Lösung einer Aufgabe in Textform darzustellen. Dies verbessert die Überprüfbarkeit und häufig die Qualität der Ergebnisse.
Im Rahmen der Studie wurden dabei in zunächst Analysen von Trends und Kennzahlen durchgeführt. Schließlich sollte das Modell prognostizieren und begründen, ob die Gewinne der einzelnen Unternehmen im nächsten Jahr steigen oder fallen werden, wie stark die Veränderung sein wird und wie sicher diese Prognose ist. Anschließend wurden die Vorhersagen des KI-Modells mit der tatsächlichen Marktentwicklung und den Prognosen menschlicher Analysten verglichen.
Die Ergebnisse der Studie wissen zu beeindruckend
Die Ergebnisse der Studie sind beeindruckend: ChatGPT-4 zeigte bei der Nutzung dieser Gedankenketten eine Genauigkeit von 60 Prozent bei der Vorhersage zukünftiger Gewinne. Ohne diese spezielle Form der Anfragen sind es nur 52 Prozent und menschliche Analysten erreichten nur eine Genauigkeit von 53 bis 57 Prozent. Bemerkenswert ist auch, dass die Vorhersagegenauigkeit von ChatGPT-4 mit der eines speziell auf Finanzdaten trainierten Modells vergleichbar war.
ChatGPT-4 macht verhältnismäßig weniger Fehler bei der Vorhersage der Gewinne von kleinen oder verlustbringenden Unternehmen. Darüber hinaus untersuchten die Forscher den tatsächlichen wirtschaftlichen Nutzen der ChatGPT-4-Prognosen. Die Ergebnisse sind eindeutig: Handelsstrategien, die auf den Vorhersagen von ChatGPT-4 basierten, erzielten höhere Renditen als andere Modelle. Diese Strategien wiesen auch höhere Sharpe Ratios auf, sie schnitten daher auch risikoadjustiert besser ab als der Markt.
Wie lässt sich die bessere Performance erklären?
Die naheliegendste Erklärung für die bessere Leistung von ChatGPT-4 ist, dass die Modelle einfach Regeln finden oder befolgen. Menschen sind für Verzerrungen anfällig. Sie haben Zugang zu reichhaltigeren Informationen wie Unternehmensberichten, Aussagen von Führungskräften und Zeitungsartikeln, die ihre Meinung über das Unternehmen beeinflussen oder verzerren.
ChatGPT-4 liefert außerdem hilfreiche Erkenntnisse, um die zukünftigen Gewinne vorhersagen zu können. Das Modell berechnet bei Finanzanalysten verbreitete Standardkennzahlen, die darauf basierenden Analysen bieten aber nützliche Erkenntnisse. Daraus kann ChatGPT-4 die Richtung der künftigen Erträge häufig korrekt ableiten.
Erkenntnisse für Anleger
Die Fähigkeit von KI durchschnittliche Analysten oder aktive Investoren zu übertreffen, wird die Branche aber nicht grundsätzlich auf den Kopf stellen. Die geringe Erfolgsquote aktiver Investoren wurde bereits vor Jahren nachgewiesen. Die Folge war der Siegeszug des passiven Investierens. Entscheidend für die zukünftige Verbreitung von KI in der Finanzanalyse wird daher sein, ob die Technologie in der Lage ist, mit den besten Köpfen am Markt zu konkurrieren oder diese zumindest bei der Aktienauswahl zu unterstützen.
Die Studie liefert hierzu erste positive Erkenntnisse. Es lohnt sich für Investoren, sich mit der Technologie auseinanderzusetzen und die Abfragen durch neue Ansätze wie z. B. Gedankenketten weiter zu optimieren. Gleichzeitig sollten sich Investoren aber auch der Grenzen und Risiken von KI-gestützten Prognosen bewusst sein. Es ist ratsam, die Ergebnisse als zusätzliches Instrument in Kombination mit anderen Analysemethoden zu betrachten, anstatt sich ausschließlich auf sie zu verlassen.
Die Studie konzentriert sich außerdem auf die kurzfristige Gewinnentwicklung. Anleger sollten sich bei der Aktienauswahl jedoch auf einen langfristigen Anlagehorizont konzentrieren. Dabei begünstigen strukturelle Vorteile und die Art und Weise, wie sich die Welt entwickelt, einige Unternehmen gegenüber anderen. Die Frage ist, ob ChatGPT solche "Big Calls" genauso effektiv erstellen kann wie kurzfristige Gewinnprognosen? Es ist wichtig zu beachten, dass die Vorteile, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben, früher oder später aufgezehrt werden könnten, wenn alle Marktteilnehmer Zugang zu ähnlichen Technologien haben.
Durch generative KI entstehen unternehmerische Chancen
Die Studie zeigt die vielfältigen Möglichkeiten der generativen KI für Unternehmen auf. Unternehmer können von diesen Technologien profitieren, indem sie ihre Geschäftsprozesse effizienter gestalten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Der kreative Einsatz von KI kann Unternehmen helfen, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Ein praktisches Beispiel, das sich aus der Studie ableiten lässt, ist die Automatisierung von Finanzberichten und -analysen. Mit generativer KI können Unternehmen umfassende Analysen nahezu in Echtzeit erstellen und so schneller auf Marktveränderungen reagieren. Darüber hinaus kann KI bei der Identifizierung neuer Geschäftsfelder helfen, indem sie Trends und Muster erkennt, die für menschliche Analysten schwer zu erfassen sind.
Fazit
Derzeit wird ChatGPT als bekanntester Vertreter häufig in wissenschaftlichen Studien verwendet. Allerdings werden alle Modelle immer leistungsfähiger und die verschiedenen Anbieter wie Google, Anthropic, Mistral oder das Open Source Modell von Meta Platforms rücken in ihrer Leistungsfähigkeit immer stärker zusammen. Es ist sinnvoll, verschiedene Modelle zu testen und das für den jeweiligen Anwendungsfall am besten geeignete auszuwählen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ChatGPT-4 und ähnliche KI-Modelle das Potenzial haben, die Finanzanalyse zu revolutionieren. Während es wichtig ist, die Grenzen und Risiken dieser Technologien zu berücksichtigen, bieten sie Investoren und Unternehmern beträchtliche Möglichkeiten. Durch die Integration von KI in ihre Strategien können sie genauere Prognosen erstellen, effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. KI hat das Potenzial die Zukunft der Finanzanalyse und des Unternehmertums grundlegend verändern.
