gesponsertEchtzeitdatenströme und generative KI Wie Daten-Streaming das Börsenparkett verändert

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Confluent Germany GmbH

Daten-Streaming und generative KI revolutionieren den Börsenhandel durch präzisere Vorhersagen und transparentere Abläufe. Confluent zeigt in seinem "2024 Data Streaming Report", wie sich moderne Technologien und Verfahren auf die Finanzwelt auswirken.

Im Wertpapierhandel war die Zeit schon immer von entscheidender Bedeutung, denn selbst eine Verzögerung von nur wenigen Sekunden kann Verluste in Millionenhöhe verursachen. Der Zugang zu Daten in Echtzeit ist deshalb heute für den Finanzhandel unerlässlich, um so schnell wie möglich die richtigen Entscheidungen zu treffen. Dabei verändern generative KI und Daten-Streaming den Handel grundlegend: Die Kombination dieser Technologien liefert genauere Vorhersagen, optimiert Handelsstrategien und verbessert das Risikomanagement.

Echtzeit-Datenströme verbessern die Entscheidungsfindung

Im Finanzsektor fanden Echtzeitdaten erstmals durch den Einsatz von Tickerbandmaschinen Verwendung, die Informationen zu Aktienkursen über Telegrafenleitungen übermittelten. Händler erhielten dadurch wichtige Daten innerhalb weniger Minuten.

Mittlerweile wurde dieser Prozess auf wenige Millisekunden verkürzt. Ob die Daten aus Nachrichten, sozialen Medien oder anderen Quellen stammen – Marktinformationen sind heute nahezu in Echtzeit verfügbar, sodass Händler und Algorithmen jederzeit darauf zugreifen, kurzfristige Chancen nutzen und Risiken durch eine präzise Handelsstrategie minimieren können.

Neue Analysefunktionen der generativen KI erhöhen das Potential dieser Echtzeitdaten erheblich und bieten Händlern immer genauere Marktprognosen und Einblicke. Gleichzeitig verfeinern sie Handelsalgorithmen, um sich effektiver an Situationen in Echtzeit anzupassen. An den Börsen wird KI zunehmend nicht nur in risikoarmen Bereichen wie Compliance und Marketing eingesetzt, sondern auch für anspruchsvollere Aufgaben wie Anlagestrategien oder die Identifizierung von Handelschancen.

Laut der Financial Times plant JP Morgan den Einsatz seines KI-Tools „Moneyball“ zu erweitern. Dieses Tool ist darauf ausgelegt, fragwürdige Entscheidungen von Portfoliomanagern zu identifizieren und so die Fehlerkorrektur sowie die Prozessoptimierung zu verbessern. Eine aktuelle Studie der Universität Chicago zeigt darüber hinaus, dass GPT-4 die finanzielle Performance von Unternehmen präziser vorhersagen kann als ihre Analysten, da die KI frei von kognitiven Verzerrungen arbeitet.

Datenqualität ist das A und O

KI-Analysen sind abhängig von den Daten, auf denen sie basieren. Systeme zum Risikomanagement können nur dann fundierte und aussagekräftige Ergebnisse liefern, wenn sie diese Risiken in Echtzeit erfassen und analysieren. Unvollständige, veraltete oder fehlerhafte Daten führen zu ungenauen Ergebnissen, die sich negativ auf Handelsstrategien und Investitionsentscheidungen auswirken können.

An dieser Stelle kommen Daten-Streaming-Plattformen (DSP) ins Spiel. Diese Plattformen sind auf Skalierbarkeit ausgelegt und bilden die Basis für eine kontinuierliche Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Daten in nahezu Echtzeit. Dadurch werden KI-Modelle stets mit aktuellen Daten trainiert, neue Trends und Anomalien im Handel können frühzeitig erkannt und die Anwendungen dynamisch angepasst werden. Außerdem unterstützen DSP für viele Führungskräfte die Demokratisierung von Daten, indem sie den Zugang zu verschiedenen Datenquellen erweitern und Datensilos aufbrechen. Laut dem Data Streaming Report 2024 sieht die Hälfte (50%) der deutschen IT-Führungskräfte in der Finanzbranche DSP als entscheidenden Faktor für die Einführung von KI an.

Ein weiterer Vorteil von DSP ist ihre nahtlose Konnektivität, die eine Integration in bestehende Infrastrukturen ermöglicht. Dies sorgt für einen reibungslosen Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen und bereichert den Datensatz, wodurch die Qualität und Aktualität der zugrunde liegenden Daten verbessert werden.

Das Resultat? Mehr als die Hälfte (54 %) der deutschen Unternehmen konnten durch ihre bisherigen Investitionen in Daten-Streaming den ROI verdoppeln, während fast ein Drittel (28 %) sogar einen 5- bis 10-fachen ROI erzielte. Die Umfrage zeigt zudem, dass 78 % der deutschen Unternehmen DSP als entscheidenden Faktor für die unternehmerische Agilität sehen. Daten-Streaming erweist sich somit als entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Die Zukunft der Echtzeit-KI und des Finanzhandels

Selbstverständlich bringt der weit verbreitete Einsatz von generativer KI und Daten-Streaming im Finanzhandel auch ethische und regulatorische Probleme mit sich. Hier müssen Behörden, Finanzinstitute und Technologen zusammenarbeiten, um ethische Richtlinien und solide Regularien zu entwickeln. Datenanalysen und Einblicke in Echtzeit können das Vertrauen in die Finanzsysteme und – institutionen stärken. Schließlich machen sie den Finanzmarkt transparenter und ermöglichen den Teilnehmern ein besseres Verständnis der Marktdynamik und deren Entscheidungsprozesse.

Echtzeitdaten sorgen dafür, dass KI-Modelle aktuell und relevant bleiben, während KI-Modelle den Wert von Echtzeitdaten durch fortschrittliche Analysen und die Erzeugung von komplexen Szenarien erhöhen. Wenn Daten-Streaming das zentrale Nervensystem für Daten ist, dann ist KI das Gehirn. Der zunehmende Einsatz von generativer KI auf dem Börsenparkett macht deutlich, dass Daten-Streaming für den Erfolg von KI-Anwendungen entscheidend ist.

Weitere Informationen hier im Confluent 2024 Data Streaming Report.

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