KI-Methoden in der Finanzwirtschaft

Finanzmarkt: Marktsituation: hoch kompetitive, globalisierte und deregulierte Märkte mit hohem Innovationsdruck; hohe Anforderungen an das Know-How und die Fähigkeit zur ständigenAktualisierung des Know-Hows... In den Finanzabteilungen der Unternehmen, bei den Trägerinstitutionen der Börsen und insbesondere in den Finanzdienstleistungsunternehmen kommt dem Produktionsfaktor Information und den informationsverarbeitenden Prozessen eine überragende Bedeutung zu. Dabei läßt sich eine deutliche Tendenz weg von der reinen Verwaltung großer Datenmengen hin zur Notwendigkeit der Nutzung von Methoden mit höherem Abstraktionsgrad und Fokussierung auf die Wissensbereitstellung und Wissensverarbeitung erkennen. Entscheidungsträger in diesem Bereich sehen sich einer Vielzahl zeitkritischer Entscheidungsprobleme unter Unsicherheit und mit hoher Komplexität gegenüber. Komplexe Ziele, eine Vielzahl von Handlungsalternativen und Konsequenzen in zahlreichen Dimensionen erschweren die Entscheidungsfindung. Dabei ist es in der Regel unmöglich, alle relevanten Daten aus sämtlichen Bereichen mit hinreichender Genauigkeit und Zeitnähe für a) die Entscheidungsfindung und b) prognostische Zwecke aus der Gesamtheit der Daten zu extrahieren, zu filtern und dem Entscheider zur Verfügung zu stellen. Es sind oftmals eine Vielzahl unscharfer Informationen zu verarbeiten, z.B. bei Trendmeldungen in Wirtschaftsnachrichten oder bei Kundenpräferenzen in der Finanzberatung um Handlungs- und/oder Produktentscheidungen zu treffen. Für Finanzdienstleister ergibt sich aufgrunddes hohen Wettbewerbsdrucks zusätzlich die Anforderung, innovative, kundenindividuelle Produkte anzubieten.