Keine Eile, ein Konto zu eröffnen, sprechen Sie zuerst mit dem „Investment-ChatGPT“.

Der Fondsmanager für ausländische Investitionen und Gründer eines KI-Teams - zwei scheinbar völlig unterschiedliche Identitäten - finden in der Person von Zheng Qisen eine Schnittstelle.

Der ehemalige Analyst von Goldman Sachs, Zheng Qisen, stellte ArborChat vor, eine "Investitionsversion von ChatGPT" - ein KI-gesteuerter Roboterassistent, der tiefgehende Analysen durchführt und verschiedene Investitionsfragen beantwortet.

Quantitativer Finanzsektor ist kein neues Thema, aber vor dem Ausbruch der großen Modellen wurde die Datenanalyse durch statistische Modelle betrieben, um die Dynamik des Finanzmarktes zu analysieren und verschiedenen Investoren bei der Abwicklung von Geschäften und Risikomanagement zu helfen.

Mit den rasanten Fortschritten der großen Sprachmodelle hat die KI eine starke Fähigkeit zur Textinterpretation und -kreation erlangt, was zu höheren Erwartungen an Finanzen + KI führte.

Neben strukturierten Daten wie täglichen Handelsdaten und Finanzdaten stellt sich die Frage, ob auch unstrukturierte Daten wie Unternehmensstrategien, Branchenaussichten und Personalwechsel in Unternehmen mit KI zusammengefasst werden können, um eine Form der Wertanlage zu schaffen, die weniger "maschinell" und mehr "menschlich" ist.

ArborChat hat eine Richtung aufgezeigt: KI kann den Denkprozess des Menschen nachahmen. Wenn Sie in der Lage sind, geeignete Eingabeaufforderungen (Prompts) zu geben, könnten Sie das große Modell möglicherweise im Stil von Buffetts Anlagen "schulen." Wie Buffett immer sagt: Investieren ist einfach, aber nicht leicht; AI hat keine menschlichen emotionalen Belastungen und könnte ein besserer Wertinvestor sein!

Finanzen + KI, ein bisschen Idealismus ist gefragt

"Wir hoffen, dass Investoren vor einer Entscheidung ArborChat fragen, was berücksichtigt werden sollte, und genügend Informationen als Referenz haben, statt impulsiv zu handeln," erläutert Zheng Qisen gegenüber 36 Kr.

Der 36-jährige Zheng Qisen hat sein Studium an der Hongkong University of Science and Technology abgeschlossen und auch an der Harvard University und der Peking University studiert. Der in Goldman Sachs ausgebildete "Finanztalent" verkörpert sowohl den "pragmatischen Geist" der Hongkonger als auch einen in der Finanzwelt seltenen "Idealismus". Dies spiegelt sich in seiner unternehmerischen Erfahrung und im Stil seines Produkts wider.

Im Jahr 2014, während er bei Goldman Sachs arbeitete, trank Zheng Qisen mit seinem alten Schulfreund Liao Zhanpeng, der ebenfalls Fondsmanager für Wertinvestitionen war.

"Warum ist es nebenan so einfach, quantitative Analysen durchzuführen?" fragte Zheng Qisen ein wenig neidisch. KI ist im Bereich der quantitativen Investitionen bereits in der Lage, eine Vielzahl von Datenanalysen durchzuführen, was viele Routineaufgaben erleichtert, aber Wertinvestitionen erfordern ein Verständnis der Geschäftsperspektiven, was damals für KI zu anspruchsvoll war.

Wenn die Geschichte nur beim Neid geblieben wäre, wäre das nicht der Denkweg eines Idealisten.

Ein Idealist sollte erkennen: Damals konnten die so genannten intelligenten Berater nicht als "intelligent" bezeichnet werden, sondern nur als "zuverlässig." Die zugrunde liegenden Kombinationsstrategien wurden in der Finanzwelt seit Jahrzehnten verwendet und waren nicht in der Lage, komplexe und tiefgründige Analysen der Investitionsziele durchzuführen.

Zheng Qisen konzentrierte sich in der Regel auf die TMT-Branche, und seine Erfahrung sagte ihm: "Investieren hat mit fast allem auf der Welt zu tun. Sollte KI eine generelle Fähigkeit entwickeln, würde es bedeutende Durchbrüche bei intelligenten Anlageberatern geben."

Tatsächlich wurde der Gedanke bereits vor einigen Jahren gepflanzt – 2012 beeindruckten Geoffrey Hinton, Nobelpreisträger, und Ilya Sutskever, der frühere Wissenschaftsvorstand von OpenAI, die Welt mit dem AlexNet-Sieg im ImageNet-Wettbewerb. Dies zeigte Zheng Qisen das Potenzial der KI, in verschiedenen Bereichen den Menschen zu übertreffen.

"Wenn bei Bildverarbeitung bereits ein menschliches Niveau überschritten wird, ist es vorstellbar, dass KI auch im Bereich der Sprachverarbeitung einen Schritt weitergehen könnte. Um KI im Bereich der Wertinvestitionen zu verwenden, muss ihre Fähigkeit zur Textverarbeitung das menschliche Niveau überschreiten, um Lösungen zu bieten."

2017, als Google das Transformer-Modell veröffentlichte und BERT 2018 in mehreren natürlichen Sprachverarbeitungsaufgaben erstmals die menschlichen Scores übertroffen hat, erkannte Zheng Qisen das Potenzial ausgereifter Technologien im Bereich der Sprachverarbeitung. In demselben Jahr begannen er und Liao Zhanpeng ihre unternehmerische Laufbahn.

In den letzten sechs Jahren entwickelte das Team um Zheng Qisen Finanz-KI-Produkte, die sowohl inländische als auch internationale Banken und Investmentfonds unterstützen. Außerdem optimierte ihre AI-Kapazität die Prozesse für das Onboarding und die Fondszeichnung für High-Net-Worth-Kunden, wodurch eine Vermögensmanagementplattform im Wert von 1,5 Milliarden USD entstand.

"Zum Beispiel helfen wir einer der vier großen Banken bei der Extraktion und Analyse der Finanzberichte von Kreditkunden. Durch die Extraktion zahlreicher Buchhaltungszahlen und deren Einspeisung in Kreditmodelle wird der übliche siebenstündige Ablauf eines Buchhalters auf eine halbe Stunde verkürzt." erklärt er. Dies macht deutlich, wie stark der Arbeitsablauf komprimiert werden kann.

Obwohl das Geschäft gut läuft, weckte nichts wirklich die Begeisterung von Zheng Qisen. Erst als die großen Modelle ausbrachen und seine damaligen Visionen Wirklichkeit wurden, begann die jüngste Einführung von ArborChat.

ArborChat nutzt ein für den Finanzsektor optimiertes großes Sprachmodell, das sowohl Privatanlegern als auch Institutionen Echtzeit-Investitionseinblicke, Portfoliomanagement und tiefe Finanzanalysen bietet.

Zheng Qisen erlebte endlich seinen "ChatGPT"-Moment. "In den vergangenen Jahrzehnten beruhten angebliche KI-Investitionen auf quantitativen Investitionsstrategien mit statistischen Modellen. Auf der Basis bahnbrechender großmodellbasierter Technologie können intelligente generelle Modelle nun sehr tiefgründige Überlegungen anstellen und zu grundlegenden Investitionsweisen Finanzauswertungen durchführen."

Zheng Qisen stellt fest, dass dies ein noch nie dagewesener technischer Durchbruch ist und die Geburt eines brandneuen Investitionsstils - der KI-Wertinvestition - eingeläutet wurde.

KI-Wertinvestitionen werden möglich

Was genau ist es, was einen Investitionsroboter wie ArborChat in die Lage versetzt, Entscheidungen über Wertinvestitionen zu treffen?

"Einige Fragen, die wir für alltäglich halten, sind für die KI tatsächlich sehr schwierig — wie etwa 'Wie vergleicht man die Kursaussichten von Alibaba und Pinduoduo?' Um diese Frage zu beantworten, benötigt die KI mehrere Denkschritte, um die jeweiligen Finanzdaten von Alibaba und Pinduoduo, Analystenbewertungen, technische Analysen der Aktienkurse, das Geschäftswachstum, die Unternehmensführung und die Investor-Stimmungen zu untersuchen, bevor sie einen Vergleich zwischen beiden Unternehmen zusammenfassen kann." Diese Fähigkeit, über eindimensionale Überlegungen hinauszugehen und mehrschichtige, tiefgründige Denkprozesse anzuwenden, bildet die Grundlage für ArborChats Pfad zu einem AI-Investitionsweg, der sich von traditionellen Quantitäten unterscheidet. ArborChat nutzt die einzigartige “Denktbaum”-Technik, um die Hürde der tiefen finanziellen Analyse zu überwinden.

"Bereits letztes Jahr bemerkten wir, dass das DeepMind-Team erforschte, wie Monte-Carlo-Tree-Algorithmen genutzt werden können, um das Modell-Überlegungsvermögen zu steigern. Daher begannen wir mit der Erforschung der Frage, wie Denktbäume - also baumartige Entscheidungsfindungen, im Gegensatz zu linearen 'Gedankenketten' - genutzt werden können, um eine tiefgehende Modellüberlegung im Finanzanalysebereich zu schaffen." Zheng Qisens Erläuterungen zeigen, dass ArborChat nicht nur ein maßgeschneidertes AI-Tool für den Finanzbereich ist, sondern auch wegweisende Ergebnisse in der Systementwicklung erzielt hat, die sie zu einem führenden Vertreter in der Branche machen.

In den vergangenen Jahren mauserte sich Zheng Qisen durch die Widrigkeiten zu einem halben Experten im Bereich der Finanz-KI und stellte ein professionelles Team zusammen. “Der AI-Direktor von ArborChat war zuvor ein Experte für Datenwissenschaft im Bankensektor und ist ein Alleskönner, der in verschiedenen Disziplinen tätig ist.”

Kenntnisse in Finanzen und KI, etwas Idealismus und eine hohe Durchsetzungskraft prägen die Kernkompetenzen von ArborChat. Das Team von ArborChat vereint Kompetenzen in zwei komplexen Disziplinen, Finanzen und Daten, und ihre jahrelange Erfahrung verleiht ihnen ein tieferes Verständnis für die Bedürfnisse der Kunden und die Probleme der Branche.

Zheng Qisen glaubt: "Nach ausländischen Erfahrungen zu urteilen, hat ChatGPT nicht alles monopolisiert, und es werden in verschiedenen vertikalen Bereichen bestimmt führende Produkte auf den Markt kommen."

Er nennt das Beispiel der Finanzbranche: Allgemeine große Modelle sind keine spezialisierten Finanzinstrumente und bemühen sich nicht darum, spezielle Finanzdatenbanken anzuzapfen. “Ihr allgemeines Framework bezieht sich oft auf veraltete Informationen, wenn es darum geht, Finanzdaten zu verarbeiten.”

ArborChat verwendet ebenfalls RAG-Technologie, um relevante Informationen in Echtzeit abzurufen. Herkömmliche RAG-Systeme sind jedoch fehlerhaft und extrahieren viele Störgeräusche, wenn sie dazu verwendet werden, finanzrelevante Informationen zu gewinnen.

Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse den Finanzspezifika besser entsprechen, verwendet ArborChat ein innovatives Datenanmerkungsverfahren. Diese exklusive RAG-Technologie erhöht nicht nur die Genauigkeit der Gewinnung von Antworten im Bereich der Finanzgeschäfte erheblich, sondern bewahrt auch die Echtzeitfähigkeit. Dies ist ein Bereich, in dem viele Trading-KIs im In- und Ausland derzeit nicht mithalten können.

Wer wird zum nächsten großen Investitionsgiganten?

Verglichen mit der Abkühlung der Zweitmarktinvestitionen in den letzten Jahren, hat der jüngste Ansturm auf die Kontoeröffnung und der Zustrom von Investoren aus der Generation Z ArborChat zum richtigen Zeitpunkt ins Rampenlicht gerückt. “Wir haben in den letzten sechs Jahren so viele Höhen und Tiefen erlebt, um diesen Moment zu erreichen. Ich hoffe, dass dieser günstige Zeitpunkt noch etwas anhält. Haha,” lacht Zheng Qisen bitter.

Zheng Qisen zeigt sich auch mit rationalem Denken über diese Situation. Zwar zeigt die jüngere Generation ein höheres Maß an Akzeptanz für die Finanzmodelle, jedoch liegt das Hauptziel der Retailkunden von ArborChat bei erfahrenen Investoren, die zugleich eine höhere Zahlungsbereitschaft haben.

Den einzigartigen Wert von ArborChat, einschließlich der Lösungen für Einzelhandels- und institutionelle Investoren, wird auch dem B2B-Kundenmarkt als Schwerpunkt der Kommerzialisierung von ArborChat angesehen.

"Wir bieten unsere Dienste in Form von API an und arbeiten mit verschiedenen Finanzinstituten zusammen, um fester Bestandteil ihrer Investitionsentscheidungen zu werden," erklärt Zheng Qisen. ArborChat kann Finanzinstitutionen dabei unterstützen, Veränderungen innerhalb von Investitionssegmenten zu verfolgen. Aufgrund des jüngsten Hypes um AI-Investitionen investieren viele Giganten in kleine modulare Reaktoren (SMRs). Möchte man die Top-100-Technologiefirmen hervorheben, die in diesem Bereich investiert haben, könnte es für einen Fondsanalyist eine Woche dauern, dies herauszufinden, während ArborChat's to-B-Produkt-API diese Frage in einer Minute beantworten kann.

Da sie Finanzinstitute bei der Einrichtung spezialisierter Investitionsanalysen-Tools unterstützen, von der Analyse von Investitionssegmenten bis hin zur Verfolgung von Investmentportfolios inklusive des Kundenrisikomanagements, kann ArborChat eine wesentliche Rolle spielen und die Effizienz steigern.

Das Auftauchen von ArborChat ist kein isolierter Fall. Mit dem weiteren Fortschreiten der AI-Technologie wird es in Zukunft unvermeidlich werden, dass AI Teile der Investitionsforschung oder des Risikomanagements bei jeder fundamentalen oder wertbezogenen Investmentfonds übernimmt oder sogar die dominierende Rolle in Investitionsentscheidungen spielt. “Mit der Einführung der ersten Version von ArborChat fühlte ich, dass nicht nur das über zehn Jahre alte Ziel endlich den ersten Schritt zur Verwirklichung machte, sondern auch der Beginn eines neuen Branchenparadigmas gesetzt wurde. Quantitative Investitionen haben mehrere milliardenschwere Investitionsgiganten hervorgebracht. KI-Wertinvestitionen werden einen unglaublich großen offenen Markt erschließen und die nächste Generation von Branchenführern hervorbringen.”