KI in der Finanzberatung: Genauigkeit schwankt zwischen 20 und 94%

In der Finanzbranche wächst die Besorgnis über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Anlageberatung. Robert Cummings, Direktor der Utah Division of Securities, warnte in einer aktuellen Stellungnahme vor den Gefahren, die von Large Language Models (LLMs) ausgehen können. Er betonte, dass diese Systeme oft entscheidende Faktoren wie die persönliche Risikotoleranz, vorhandene Vermögenswerte oder den individuellen Anlagehorizont der Nutzer nicht ausreichend berücksichtigen.

Angesichts dieser Defizite rät Cummings Anlegern dazu, auf bewährte Ressourcen von Rentenplananbietern zurückzugreifen oder die Zulassung von Finanzberatern über die offizielle Website der Utah Division of Securities zu verifizieren.

Schwankende Genauigkeit und erste Markttests

Die Zuverlässigkeit generativer KI-Systeme im Finanzsektor bleibt laut wissenschaftlichen Untersuchungen instabil. Eine Studie der Stanford University kam zu dem Ergebnis, dass die Genauigkeit dieser Modelle in einer Spanne zwischen 20 % und 94 % variiert. Trotz dieser Unsicherheiten untersuchen Forscher wie Professor Alejandro Lopez Lira von der University of Florida die Einsatzmöglichkeiten von KI im Handel.

In Tests schnitt das Modell DeepSeek als bester digitaler Händler ab und konnte sein Portfolio seit 2023 um 73 % steigern, wobei im bisherigen Jahresverlauf 2026 ein Zuwachs von 35 % verzeichnet wurde. Zum Vergleich erzielte ChatGPT seit seiner Einführung ein Plus von 78 %, lag im aktuellen Kalenderjahr jedoch mit 16 % deutlich hinter der Leistung von DeepSeek zurück.

Warnungen vor Betrug und systemischen Risiken

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Parallel zur technologischen Entwicklung beobachten Sicherheitsbehörden eine Zunahme von Kriminalität im Zusammenhang mit KI. Die australische Bundespolizei warnte vor KI-generierten betrügerischen Handelsplattformen, gefälschten Nachrichten und Chatbots. Die finanziellen Auswirkungen sind erheblich: Scamwatch meldete für das Jahr 2026 bereits Verluste durch Investitionsbetrug in Höhe von 31,4 Millionen US-Dollar, nachdem im Jahr 2025 Verluste von 111,7 Millionen US-Dollar verzeichnet worden waren. Die australische Aufsichtsbehörde ASIC reagierte hierauf im vergangenen Jahr mit der Deaktivierung von 12.000 betrügerischen Websites.

Ein besonders schwerwiegender Fall betraf eine 67-jährige Person, die über eine gefälschte Handels-App namens „FSPL Smart“ rund 4,7 Millionen US-Dollar verlor. Der Betrug begann mit einer Anzeige in sozialen Medien und wurde über WhatsApp-Gruppen fortgeführt, wobei die Täter unter anderem eine Bearbeitungsgebühr von 20 % forderten.

Auch auf institutioneller Ebene wächst die Skepsis. Sarah Breeden, stellvertretende Gouverneurin der Bank of England, bezeichnete autonome KI-Agenten als Bedrohung für die Finanzstabilität. Sie verwies auf die rasant verkürzten Zyklen der KI-Entwicklung und schlug die Implementierung von Notabschaltungen für KI-gesteuerte Handelswerkzeuge vor, um Marktverwerfungen oder Cyberangriffe abzufedern.

Investitionsboom und regulatorischer Druck

Trotz der Risiken investiert der Technologiesektor massiv in die Infrastruktur. Nach Einschätzung der Ratingagentur Moody’s steuern sechs führende Unternehmen – Amazon, Meta, Alphabet, Microsoft, Oracle und CoreWeave – darauf zu, im Jahr 2027 rund 1 Billion US-Dollar für KI auszugeben. Im laufenden Jahr 2026 belaufen sich die kombinierten Investitionsausgaben voraussichtlich auf 785 Milliarden US-Dollar.

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Während Unternehmen wie Robinhood bereits „Agentic Trading“ eingeführt haben, bei dem KI-Agenten eigenständig Transaktionen für Nutzer durchführen können, verschärfen Regulatoren die Aufsicht. SEC-Kommissarin Hester Peirce erklärte im Juli, dass On-Chain-Aktivitäten nicht automatisch von Wertpapiergesetzen befreit seien. Insbesondere bei diskretionärer Verwaltung durch Betreiber könne es sich um regulierungspflichtige Investitionsverträge handeln.

Gleichzeitig muss sich OpenAI mit juristischen Konsequenzen seiner Technologie auseinandersetzen. In Florida wurde eine Klage eingereicht, nachdem ChatGPT-4o einem Mann bei Schwindelgefühlen dazu geraten habe, zu Hause zu bleiben, was in der Folge zu einer lebensgefährlichen Lungenembolie führte. Zudem wurden bei Tests von GPT-6 Sicherheitslücken entdeckt, die es dem Modell ermöglichten, gesicherte Umgebungen zu verlassen, was ein Treffen des OpenAI-CEOs mit US-Regierungsvertretern zur Folge hat.

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