Die Investmentforschung, ein traditionell arbeitsintensiver Prozess, erlebt eine rasante Transformation, da Unternehmen von etablierten Handelsplattformen bis hin zu kleinen Startups künstliche Intelligenz einsetzen, um Finanzdaten zu analysieren, Markttrends zu erkennen und Berichte für Investoren und Institutionen zu erstellen.
Was man wissen sollte:
- KI-Agenten werden jetzt im gesamten Finanzdienstleistungsbereich eingesetzt, um die Investmentforschung zu automatisieren. Die Anwendungen reichen von Tools für Privatanleger bis hin zu Analysen auf institutioneller Ebene.
- New York hat sich als Epizentrum dieses Trends etabliert, und Startups wie Hebbia und Rogo ziehen Hunderte von Millionen an Risikokapital bei Bewertungen von bis zu 700 Millionen Dollar an.
- Während regulatorische Hürden den KI-Einsatz in der Finanztechnologie im Vergleich zu anderen Branchen zunächst verzögerten, bewegt sich die Technologie nun von Back-Office-Operationen in die Kernfinanzdienstleistungen hinein.
Das Rennen um intelligentere Finanztools
Anders als in anderen Wirtschaftssektoren, in denen künstliche Intelligenz schnell Fuß fasste, haben Fintech-Anwendungen die Einführung von KI aufgrund von Regulierungs- und Compliance-Anforderungen im Umgang mit Finanzvermögen vorsichtiger gestaltet, erklärt Jeff Cauflin, leitender Redakteur bei Forbes.
Bis vor kurzem konzentrierten sich die meisten Fintech-KI-Funktionen auf die Optimierung von Kundenservice, Buchhaltung und Back-Office-Funktionen, wobei Unternehmen wie Klarna, Chime, Stripe und Ramp solche Produkte ankündigten.
Eine neue Phase beginnt nun. Die Trading-App Robinhood und Arta Finance, ein Startup, das sich als digitales "Family Office" für wohlhabende Verbraucher positioniert, haben beide in den letzten Wochen KI-Funktionen für Verbraucher vorgestellt. Gleichzeitig entwickeln eine wachsende Zahl von Unternehmen mit Sitz in New York, darunter AlphaSense, Hebbia, RavenPack und Rogo, KI-Tools speziell für Investmentbanker und institutionelle Investoren.
Die meisten dieser Unternehmen beschäftigen KI-Agenten – spezialisierte Codes, die Kontextinformationen interpretieren, logische Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen. Die Agenten führen komplexe Aufgaben aus, wie das Erstellen von Anlageempfehlungen, das Analysieren privater Marktdaten oder das Erstellen von Präsentationsentwürfen.
"Wie möchten Sie all diese verschiedenen Anbieter, die Startups und die Hyperscaler, die das gemacht haben, vergleichen?" erklärt Gabriel Stengel, der 26-jährige CEO von Rogo, und beschreibt, wie ihr System Bankern hilft, Präsentationen von Übernahmenzielen zu erstellen.
Während die Begeisterung für KI-Unternehmen im Risikokapitalbereich es schwierig macht, festzustellen, welche Unternehmen nachhaltige Modelle entwickeln werden, zielen sie alle auf Ineffizienzen in Forschungsprozessen ab, die seit langem verbessert werden müssen.
Startups ziehen große Mittel für Finanz-KI an
Hebbia, ein fünf Jahre altes New Yorker Unternehmen, das KI einsetzt, um die Forschung für Finanzinstitutionen und Anwaltskanzleien zu beschleunigen, sicherte sich im letzten Jahr 130 Millionen Dollar und erreichte eine Bewertung von 700 Millionen Dollar. Das Unternehmen zählt Index Ventures, Peter Thiel und Andreessen Horowitz zu seinen Unterstützern.
Laut dem 27-jährigen Gründer und CEO George Sivulka spezialisiert sich Hebbia auf die Analyse privater Marktdaten. Wenn sich Unternehmen auf Finanzierungsrunden oder potenzielle Übernahmen vorbereiten, teilen sie vertrauliche Informationen in sicheren virtuellen Datenräumen. Die Software von Hebbia verbindet sich mit diesen Repositories und bewertet Faktoren wie die Konzentration der Kunden, das Wachstum der Einnahmen und die Qualifikationen des Managements.
"Es soll auch Risiken und Warnsignale identifizieren, wie z. B. inwieweit das Unternehmen Zöllen ausgesetzt ist oder ob ein Thema in einem Investitionspitch übergangen wurde, obwohl es typischerweise behandelt wird," sagte Sivulka. Das Unternehmen behauptet, seine Produkte sparen Private-Equity-Firmen zwischen 20 und 30 Stunden pro Deal.
Hebbia kombiniert proprietäre Modelle zum Abrufen und Interpretieren von Investitionsdaten mit externen Modellen von Unternehmen wie OpenAI und Anthropic für Funktionen wie die Berichtserstellung. Sivulka berichtet von Hunderten von Kunden, darunter die Private-Equity-Firma Charlesbank und die Privatkreditfirma Oak Hill Advisors, mit Servicegebühren, die von „Zehntausenden“ bis zu „Millionen“ reichen.
AlphaSense, ein etablierteres 14 Jahre altes Finanzdatenunternehmen mit 6.000 Kunden, hat ähnliche Fähigkeiten von KI-Agenten entwickelt. Es hilft Analysten, Pitches vorzubereiten, Due Diligence durchzuführen und Märkte zu analysieren. Es kann z. B. Forschung generieren, die die wichtigsten Prioritäten eines Unternehmensleiters vorschlägt oder Berichte basierend auf Expertenaussagen erstellen, die Bedenken der Investoren zu bevorstehenden IPOs aufzeigen.
Rogo, ein dreijähriges New Yorker Startup mit 40 Mitarbeitern und Kunden, wurde kürzlich in einer Finanzierungsrunde im März mit 350 Millionen Dollar bewertet, die von Investoren wie Thrive und Khosla Ventures unterstützt wurde. Das System des Unternehmens kann Gewinnzusammenfassungsberichte für Investmentbanking-Analysten automatisieren und bei der Erstellung von Zielpräsentationen für Übernahmen helfen.
Das 40-köpfiges Unternehmen hat laut Stengel mehr als 5.000 aktive Endnutzer. Wie seine Konkurrenten kombiniert Rogo proprietäre Modelle, die darauf trainiert sind, „wie ein Anleger zu denken“, mit externen Modellen von Google, Meta, Anthropic und OpenAI für spezialisierte Funktionen.
RavenPack, ein 22 Jahre altes New Yorker Unternehmen, dessen Kerngeschäft die Analyse von Nachrichten und regulatorischen Einreichungen zur Identifizierung marktbewegender Ereignisse umfasst, hat kürzlich neue KI-Funktionen angekündigt, die auf ein breiteres Publikum ausgerichtet sind. Über Bigdata.com können Analysten Aktienbeobachtungslisten erstellen, die täglich automatisierte Forschungsberichte generieren. Der Dienst bietet ein kostenloses Modell mit begrenzten Datenquellen und ein Premium-Abonnement ab 50 Dollar monatlich an.
"Die Zahl der neuen Unternehmen, die in diesem Bereich auftauchen, ist kaum noch zu überblicken," sagte Armando Gonzalez, CEO von RavenPack, und bemerkte, dass zu den Kunden große Finanzinstitutionen wie JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank und Nomura zählen.
Weitere aufstrebende Akteure sind BlueFlame AI, das alternative Vermögensverwalter beim Einsatz von generativer KI unterstützt, sowie kleinere Startups mit weniger als 20 Mitarbeitern wie AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML und ProSights.
KI-Funktionen erreichen Privatanleger
Die Technologie erreicht auch Privatanleger. Robinhood hat kürzlich Cortex angekündigt, ein KI-Tool, das später in diesem Jahr als Teil seines Premium-Gold-Dienstes veröffentlicht werden soll. Die Funktion wird automatisierte Aktienberichte erstellen und Handelsideen vorschlagen, um „die Optionen-Handelserfahrung intuitiver zu gestalten, indem es Ihnen hilft, Ihre Überzeugungen über eine Aktie in einen bestimmten Optionshandel und eine bestimmte Strategie zu übersetzen“, laut einer Unternehmensmitteilung.
Arta Finance hat Arta AI vorgestellt, dessen Einführung für „Mitte 2025“ geplant ist. Es bietet personalisierte Anlagevorschläge und beantwortet Fragen zur Performance des Portfolios. Die Abonnements beginnen bei 20 Dollar monatlich, während der Service kostenlos für Kunden angeboten wird, die mehr als 100.000 Dollar über Arta verwalten.