KI-Agenten erobern Wall Street: Geldanlage wird bald rund um die Uhr automatisiert

Broker, Fintechs und Start-ups arbeiten an KI-Agenten, die nicht nur Anlageempfehlungen geben, sondern künftig auch eigenständig Transaktionen ausführen können. Damit entwickelt sich künstliche Intelligenz vom Analysewerkzeug zum aktiven Verwalter von Portfolios.

Anleger geben ihre Ziele, Risikobereitschaft und finanzielle Situation vor. Der KI-Agent überwacht anschließend das Portfolio, analysiert die Märkte und übernimmt Aufgaben, die bislang noch von Menschen erledigt werden.

Nach Einschätzung von Devin Ryan von Citizens könnte damit theoretisch jeder sein eigenes digitales Family Office erhalten, das rund um die Uhr arbeitet.

Von der Empfehlung zur Ausführung

Bislang nutzen viele Anleger KI vor allem als Hilfsmittel. Seit dem Aufstieg von ChatGPT setzen Privatanleger KI ein, um Quartalsberichte zusammenzufassen, Aktienideen zu entwickeln oder Unternehmen schneller zu analysieren. Das ist hilfreich, bleibt aber noch vergleichsweise begrenzt.

Der nächste Schritt sind agentenbasierte Finanzanwendungen. Dabei bleibt KI nicht bei der Analyse stehen, sondern unterstützt auch die Umsetzung von Strategien. Dazu zählen Portfoliomanagement, Steueroptimierung, Cash-Management, Umschichtungen und perspektivisch auch automatisierter Handel.

Start-ups bewegen sich vorsichtig in diese Richtung. Podium Markets AI entwickelte etwa Ivy, einen KI-Assistenten, der Portfolios über mehrere Brokerkonten hinweg analysiert und auf Basis von Zielen und Risikoprofil Empfehlungen abgibt. Die endgültige Entscheidung muss der Nutzer aber weiterhin selbst treffen.

Broker wollen mitziehen

Auch größere Plattformen steuern auf KI-Agenten zu. Robinhood führte im Mai Werkzeuge ein, mit denen externe KI-Agenten eine Verbindung zu Kundenkonten herstellen können. Public arbeitet dagegen an eigenen KI-Agenten, die Anlageprozesse innerhalb der Plattform automatisieren sollen.

Das könnte die Marktstruktur verändern. Wenn KI-Agenten künftig häufiger Transaktionen ausführen, dürfte das Handelsvolumen deutlich zunehmen. Ryan hält es sogar für möglich, dass die Zahl der Transaktionen auf manchen Plattformen langfristig auf das Zehnfache steigt.

Ein Privatanleger, der heute zweimal im Monat handelt, könnte in einem agentenbasierten Modell womöglich zwanzigmal am Tag handeln. Das klingt effizient, bringt aber auch Risiken mit sich.

Die entscheidende Frage: Versteht KI den Anleger?

Einem KI-Agenten beizubringen, Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, ist technisch nicht die größte Hürde. Das Problem liegt in der Interpretation. Wenn ein Anleger vorgibt, sein Portfolio solle „offensiv wachsen“, was bedeutet das konkret? Mehr Volatilität? Eine stärkere Konzentration auf Technologie? Der Einsatz von Optionen? Eine höhere Verlustwahrscheinlichkeit?

Ein KI-Agent kann einen Auftrag technisch korrekt ausführen und dennoch ein Ergebnis liefern, das der Anleger nie beabsichtigt hatte. Deshalb bauen Plattformen vorerst klare Leitplanken ein. Bei Public muss der Nutzer etwa den Ablauf eines KI-Agenten zunächst freigeben, bevor Aufgaben ausgeführt werden.

Der Mensch behält damit vorerst das letzte Wort.