Ist künstliche Intelligenz schon gut genug, um bei deiner Geldanlage hilfreich zu sein, sogar für mehr Netto zu sorgen? Kann man sie ganz praktisch schon zum Veranlagen verwenden? Das habe ich Finanzprofi Marcel gefragt. Und seine Antworten zum Thema Qualität der KI werden dich überraschen. Vor allem, wenn er uns verrät, was gerade hier in Österreich entwickelt wird. Wenn du wissen willst, wie dir in Zukunft vielleicht mit KI deutlich mehr Geld bleibt, schau dir das an.
Hallo, mein Name ist Michael. Ich stelle stellvertretend für dich, für euch naive Fragen zum Thema Geld und Geldanlage. Und unser Finanzprofi Marcel liefert schlaue Antworten aus der Praxis.
Ich versuche es zumindest, damit dir mehr Geld bleibt.
Wir arbeiten beide für fynup, dem Marktvergleich für Geldanlage. In Österreich haben wir also wirklich Einblick und Überblick. Und unser Thema heute ist KI im Finanzbereich. KI ist ja in aller Munde, gibt es in allen Bereichen. Spätestens seit JetGPT probiert jeder mehr oder weniger aus, wie gut eine KI funktioniert. Viele arbeiten schon mit KI, und ganz viele Apps haben schon künstliche Intelligenz eingebaut oder nutzen Techniken, damit es bessere Ergebnisse liefert, damit du Arbeiten abkürzen kannst. Aber wie ist das im Finanzbereich? Wie kann da künstliche Intelligenz uns helfen, damit dir netto mehr bleibt, damit dir mehr Geld bleibt? Gibt es da schon Programme oder Anwendungen, wo man sagt, okay, das sollte man nutzen, Marcel?
Genau, da gibt es sehr, sehr viel. Wir werden dann einen Deep Dive machen. Vielleicht am Beginn einfach mal kurz die Erklärung: KI ist ja im Finanzbereich durchaus verwurzelt. Also begonnen hat ja KI einfach mit irgendeinem regelbasierten System, also Algorithmen. Und das kennt man eigentlich mit automatisiertem Handel schon ganz, ganz lange im Finanzbereich.
Du meinst mit automatisiertem Handel, Handel an der Börse, das automatisch gekauft und verkauft wird, irgendwelche Aktien von großen Finanzhäusern oder so.
Das kann natürlich auch einfach an der Börse geschehen, kann auch mit dem automatisierten Handeln, den regelbasierten, kann natürlich auch bei anderen Gütern bestehen. Muss nicht unbedingt die Börse sein. Im Endeffekt, KI hat ja so begonnen, dass man ein regelbasiertes System hat, dieses trainiert hat und das dann ständig verbessert hat. Mittlerweile sind wir schon weit, weit weiter bei der KI. Das heißt, wir haben ja nicht nur Regeln, die wir reingeben und die KI führt die aus, sondern die KI ist ja irgendwo eigenständig geworden. Das heißt, sie weiß auch, was wir mit den Regeln meinen, sie merkt sich, was wir mit ihr besprechen, kommunizieren und kann auch den Kontext daraus schließen. Wir sind also schon auf der dritten, vierten Stufe bei den KIs, wenn man Definitionen anschaut. Und das kann man natürlich nutzen im Finanzbereich. Man muss nur immer wissen, auf was die KI gerade Wert legt, wenn man das so sagen möchte, weil man natürlich in vielen Fällen nicht weiß, was die Datengrundlage ist.
Also die Datengrundlage ist das Entscheidende. Welche Daten kennt die künstliche Intelligenz? Gibt es dieses Problem? Das kennt man ja gerade viel in den Medien, bei JetGPT und anderen diesen vergleichbaren Diensten. Dass die bei gewissen Dingen dann immer geneigt sind, doch eine Antwort zu liefern, auch wenn sie sich nicht mehr auskennen, sondern sagen, also wenn sie keine Daten mehr haben und fangen dann an zu halluzinieren und was zu erfinden. Und das ist ja ganz schlecht, weil man kennt als User ja dann die Grenze nicht, was ist jetzt echt und was ist halluziniert. Gibt es das Problem im Finanzbereich auch?
Ja, auf jeden Fall. Das heißt, man kann hier einfach mal... die vielleicht vermeintlich größte KI. Also wir nehmen JetGPT, OpenAI her. Und erstens kann man ja mal fragen, worauf das Modell trainiert ist. Das heißt, ich glaube, das neueste Modell...
Du als User kannst die KI fragen.
Genau, du kannst mal reinschreiben, was ist eigentlich deine Datengrundlage. Und ich glaube, beim neuesten Modell sind es Daten bis Herbst, Winter 2023. Das heißt, das neueste gratis zugängliche Modell. Ich glaube, mit Abonnements kann man schon auf neuere Daten zugreifen bzw. andere Modelle nutzen. Wenn man weiß, der Datenstand ist irgendwo 2023. Das Schwierige dann ist allerdings, welche Daten da wirklich dahinter liegen, weil es gibt von, je nachdem, wo man jetzt beginnt, von 4,6 Milliarden Jahre, 4,3 Milliarden Jahre Erde alt bis 2023, da hat man ganz, ganz viele Daten sicher gesammelt. Und die Frage ist natürlich, was drin ist, weil alles ist nicht drin. Und da wird es dann schwer zu differenzieren. Und da ist natürlich auf der einen Seite sicher ganz, ganz viel Gutes drin, aber wahrscheinlich auch ganz, ganz viel Blödsinn drin. Und wenn es dann auf deine Frage keine genaue Antwort gibt, dann kann eben genau das auftreten, was du gerade angesprochen hast, dass eben durchaus was erfunden wird. Und mit erfunden wird, dann ist gemeint, dass einfach Dinge verknüpft werden. Du hast zum Beispiel die Frage, die was jetzt theoretisch oder hypothetisch sein kann, okay, was ist die beste Anlagemöglichkeit? Und lustigerweise gibt es keine klare Antwort darauf. Es gibt aber sieben, acht, neun, zehn Datenquellen, die sich damit beschäftigen. Es ergibt sich aber keine hundertprozentige Antwort. Das heißt, 90 Prozent aus den Daten, wo ich nicht weiß, woher das kommt. Und zehn Prozent werden vielleicht dazu erfunden. Und dann hat man in vielen Fällen eine Antwort, die nicht unbedingt die größte Treffsicherheit haben muss und auf der anderen Seite dann auch nicht den größten Nutzen bietet.
Okay. Was mache ich dann als User?
Ja, also man sollte auf jeden Fall, wir haben erst bewusst ein großes KI-Modell genommen. Es gibt aber natürlich Anwendungsfälle, die diese Sprachmodelle nutzen und die das auf eigene Daten trainieren. Das heißt, wir haben vorhin kurz JetGPD angesprochen. Ich würde als zweites im allgemeinen Sinne Consensus-App oder die AI von Consensus reinhauen.
Wie heißt Consensus mit C?
Mit C, genau. Also der Konsens im Deutschen. Und das Coole dort ist, man kennt die Datengrundlage. Das heißt, da weiß man genau, wenn man zu finanzwissenschaftlichen oder wirtschaftlichen Themen eine Frage stellt, sind da im Hintergrund nichts anderes wie wissenschaftliche Paper. Also Arbeiten, die was eben abgenommen wurden, sind da als Datengrundlage da. Und da kann man auch sagen, soll er halluzinieren? Soll er nicht traditionieren?
Also man kann das ausschließen als User. Sagen wir, bitte nicht anfangen zu erfinden, Sachen erfinden.
Genau, das ist ein wesentlicher Teil. Und da kommt natürlich dann auch für User manchmal der Fall auf, dass eine Frage nicht beantwortet wird. Weil es ja einfach nicht zu 100% aufgrund der Datengrundlage beantwortet werden kann.
Was ja eigentlich gescheiter wäre, wie er erfindet was oder sie, die künstliche Intelligenz.
Genau, wenn man eben die Annahme hat, wenn das Erfinden in vielen Fällen wahrscheinlich nicht zutrifft, ist es auf jeden Fall besser, wenn nicht halluziniert wird. Das Problem hier ist, das ist zwar eine super, super, super Datengrundlage, allerdings muss man durchaus auch die richtigen Fragen stellen. Das heißt, man muss vielleicht schon die richtigen Fachtermine nutzen, man muss schon wissen, wonach man sucht, also die Nadel im Heuhaufen. Und auch die Antwort, weil sie natürlich aus wissenschaftlichen Arbeiten generiert wird, ist jetzt durchaus expertisehaltig. Das heißt, wenn ich da jetzt eine Frage rein stelle, nicht zu Finanzen, sondern zu Medizin, dann tue ich mir sehr schwer, das Ganze zu lesen, weil einfach das Know-how in dem Bereich fehlt. Und das ist natürlich als Anwender irgendwo ein Problem. Wenn ich jetzt Experte in einem Bereich bin, das nutze, ist das ein super, super Tool für den Endkonsumenten, der aber gute Entscheidungen treffen möchte, ohne dass er wirklich selbst Experte sein möchte. Da wird es wieder schwierig.
Es ist nichts für den normalen User, für die normale Userin unter Anführungszeichen, sondern eher was für Leute, die sich in dem Finanzbereich in unserem Fall schon eher besser auskennen. Weil ich die richtige Frage stellen muss, damit ich dann eine qualifizierte Antwort kriege, die aber so kompliziert ist, dass ich es auch mal verstehen muss.
Absolut. Und da gibt es dann natürlich, das Coole ist, man kann sich dort spielen, indem man einfach sagt, okay, ich möchte nur Paper ab Jahr X. Dafür möchte ich, dass das Y ganz, ganz oft zitiert wurde, also irgendwo eine Kredibilität hat. Das sind einfach Dinge, wo ich wahrscheinlich im Thema schon drin sein muss, weil es gibt natürlich auch Paper, die sich bei gleichen Fragen widersprechen. Und deshalb ist ein Vorwissen auf jeden Fall notwendig.
Okay. Und gibt es auch... Unabhängig jetzt von den Anwendungen oder KI-Modellen oder künstlichen Intelligenten, die sich an Fachleute richten, gibt es auch was für User schon oder sind wir da schon im Wunschbereich? Oder in der Zukunft kommt es erst?
Ich glaube, wir sind da wirklich im Wunschbereich. Also die KI, breit in der Masse angekommen, würde ich sagen, ist sie seit zwei Jahren. Vielleicht drei Jahre, da können wir nachher drüber diskutieren. Allerdings, es gibt jetzt keinen Anwendungsfall, der mir einfallen würde, wo ich immer sagen kann, wenn du jetzt zum Thema Finanzen investieren, was auch immer Fragen hast und du möchtest die da belesen und möchtest da schnell Infos generieren, fällt mir keine KI ein oder kein Modell oder keine Anwendung auf ein Modell ein, wo das wirklich zur Genüge erfüllt ist.
Und wenn man sich jetzt was, also es gibt kurz gesagt noch nichts Gescheites für Konsumenten, wo man sich richtig darauf verlassen kann und das ist konkret ein Anwendungsbeispiel. Also für unser Thema, der Podcast heißt ja praktisch veranlagt, also so einen praktischen Anwendungsfall für Einzelne gibt es eigentlich noch nicht, wo man sich wirklich darauf verlassen kann.
Nein, und genau das ist ja das Thema. Es gibt es noch nicht. Man kann Abhilfe schaffen, indem man einfach der KI selbst schon wieder Einschränkungen gibt. Man sagt, ich möchte zum Beispiel meine Frage basierend auf und dann suche ich mir ein PDF von der FMA raus und auf dem möchte ich es beantwortet haben, weil ich der FMA zum Beispiel vertraue. Das ist möglich, allerdings gibt es eben kein One-Fits-All Modell, was das wirklich für Österreicherinnen und Österreicher gut beantwortet. Und da wäre natürlich wünschenswert, wenn es zeitnah was gibt mit einer Datengrundlage, die ich kenne, die vertrauenswürdig ist, die was nachher auch wissenschaftlich fundiert ist. Und im Bestfall soll es dann auch so sein, dass der Konsument nicht irgendwelche theoretischen Konzepte erklärt bekommt. Das heißt, das bringt nichts, wenn der die letzten 70 Jahre Portfoliotheorie nochmal durchmacht, sondern er möchte natürlich Echtdaten haben. Das heißt, Echtdaten zu Fonds, ETFs, zu Produkten. Das heißt, das muss auf jeden Fall verknüpft werden.
Also stellen wir uns einmal vor, ganz konkret, praktisch, ganz praktisch, wie praktisch veranlagt, was sollte denn so eine künstliche Intelligenz für einen User wirklich können, wenn sie gut gemacht hat? Denken wir uns einmal ein Beispiel aus, damit sich die Hörerin, der Hörer auch etwas vorstellen kann.
In dem Fall ist es sicher ein Tool, eine Dienstleistung, die den User dazu befähigt, jede Information, die er haben möchte oder die er hinterfragen möchte, richtig zu bewerten. Das heißt, es kann sein, wenn ich in die Bank gehe und ich bekomme ein Angebot für XY, dass ich die KI fragen kann oder es der KI überhaupt zeigen kann, ich habe dieses Angebot vorliegen.
Also du meinst jetzt, für XY wäre ein Angebot für Altersvorsorge, Kindervorsorge, irgendetwas.
Genau, Fonds, Sparplan, Altersvorsorge, was auch immer, irgendein Finanzprodukt. Und da kommen ja ganz, ganz viele Interessen zusammen, das haben wir ja schon oft beschrieben. Da gibt es natürlich die Bank, was man daran verdient. Dann gibt es den Produktanbieter, vielleicht auch die Bank in diesem Fall, also was dieses Produkt ausgeben. Dann sind irgendeine Fonds vielleicht drin, die kommen vielleicht auch noch von der Bank.
Ja, und beim anderen, ja, und das ist nicht immer nur die Bank an allem schuld.
Nein, aber dann halten wir es einfach. Und da wird in der Bank natürlich, also jetzt nichts gegen die Bank, aber es wird ja was erzählt, was sozusagen die Erwartung des Produktes ist. Das heißt, da wird gesagt vielleicht, okay, das macht drei, vier Prozent Rendite in den nächsten fünf Jahren, das ist das Ziel, oder sieben Prozent Rendite in den nächsten zehn Jahren, was auch immer eben besprochen wird. Und ich glaube, für Konsumenten ist das sehr, sehr schwer zu überprüfen, ob das wirklich... Wahrscheinlich ist, also wahrscheinlich ist glaube ich das richtige Wort, so dass der Konsument, wenn er da rausgeht aus diesem Gespräch, wo er vielleicht was angeboten bekommt, der kann das hingeben und sagen, diese Information, was ich da erhalten habe, wie wahrscheinlich ist es, dass dies richtig ist, auf was muss ich aufpassen, wo sind die Fallstricke, ist es wirklich so, ist es mehr Risiko, ist es weniger Risiko.
Wofür ist genau dieses Produkt geeignet, wofür ist es weniger geeignet, das wäre ja auch super.
Absolut und deswegen haben die Rahmenbedingungen, ich glaube, das wäre das Schönste, wenn man im Angebot sieht, also im Angebot sieht man es ja und die KI erkennt es dann, was da wirklich dahinter steht, weil wenn da zum Beispiel eine Altersvorsorge drin ist und da wird aber im Geldmarkt investiert, also mit geringer Renditerwartung, das ist dann einfach aus Risikorenditesicht, wissen wir, Altersvorsorge. Langfristig brauche ich zumindest Realwert-Erhalt. Ist das mit dem Geldmarkt möglich? Wahrscheinlich nicht. Vor allem nach Kosten und Steuern. Das heißt, da sollte man an die KI natürlich sagen, dass er wirklich eine wertschöpfende Rolle einnehmen kann. Das solltest du dir vielleicht nochmal überlegen. Du hast zwar sehr, sehr wenig Risiko, dafür wirst du aber wahrscheinlich auch mit weniger Realwert, also weniger Kaufkraft, dann dastehen. Und dann wird natürlich das ganze Produkt ad absurdum geführt, weil ich spare für später, dass ich später mehr habe, habe aber später weniger. Und das wäre zum Beispiel ein Beispiel, was einfach in einfachen Worten und mit einfachen Interface irgendwo abgebildet werden sollte.
Also, um es nochmal kurz zusammenzufassen, ich habe ein Angebot von irgendwem, Bank, Versicherung, was auch immer, und frage die KI, ist das für meinen persönlichen Anwendungszweck überhaupt gut? Und passt es? Und wo können Probleme sein oder nicht? Also man könnte sich eine zweite Meinung einholen von der künstlichen Intelligenz. Und sofern die Datengrundlage gut breit fundiert ist, dann wäre das super, weil ich habe eine unabhängige zweite Meinung.
Genau, und das Schöne ist, diese Unabhängigkeit entsteht ja genau darauf, das sind sozusagen die ersten zwei Pfeiler, was wir besprochen haben. Ich kenne die Datengrundlage, das heißt, ich weiß genau, was drin ist und ich weiß, worauf diese KI trainiert wurde. Das heißt, sie kennt sich womöglich im empirischen Bereich bei der Portfolio-Theorie super aus. Das heißt, alles, was sie dazu fragt, da weiß ich genau. Das hat jetzt nicht die Person XY gesagt, sondern das wären dann vielleicht Nobelpreisträger, die sich ihr Leben damit auseinandergesetzt haben. Ich bekomme so eine Information dann hoffentlich gut aufbereitet. Und das Zweite ist, ich habe es dann wirklich mit Echtdaten verknüpft. Das heißt, es wird dann nicht irgendein Paper sozusagen wiedergegeben, was das Ganze theoretisch abbildet, sondern ich habe wirklich die Daten zu den Fonds, zu den ETFs, zu den Produkten, was es dann auch immer ist, wirklich drin, sodass ich auch glatte und genaue Hochrechnung bekommen.
Stelle ich mir aber kompliziert vor, weil ich müsste die wissenschaftliche Basis haben und ich muss die Daten des Marktes haben. Also die zwei Dinge muss ich mal zusammenbringen. Wie entwickeln Sie Sachen? Was gibt es überhaupt für Produkte? Damit ich es bewerten kann, muss ich ja möglichst alle kennen, oder? Damit ich weiß, wie verhält sich es im Markt. Ich brauche eine gute wissenschaftliche Basis, eine gute Faktenlage der Daten, also Entwicklung, Kursentwicklung etc., diese ganzen Dinge und Produkte. Und dann brauche ich noch die Kommunikation mit dem, also wie wenn es sozusagen einen Berater ersetzen würde, der ja die Fachsprache, wie du vorher gesagt hast, also ein Fachmann oder eine Fachfrau kann sich super mit dem Thema, mit der komplizierten KI beschäftigen. In dem einen Fall, wie du vorhin gesagt hast. Aber die Allgemeinheit, die jetzt nicht dieses spezielle Fachwissen hat, die braucht ja sozusagen einen Übersetzer. Also du müsstest auch noch einen dritten Teil kombinieren, der das übersetzt in eine allgemein verständliche Sprache.
Trifft absolut zu.
Fehlt noch was. Man müsste diese drei wesentlichen Teile kombinieren, aber das klingt ja an sich schon kompliziert. Also jedes an sich ist schon kompliziert und die dann zu kombinieren, klingt ja noch einmal komplizierter. Wie wahrscheinlich ist denn, dass es sowas gibt? Oder bald gibt?
Ich gehe davon aus, flott. Also ich glaube, das können wir dazu sagen, wir sind ja sehr KI-affin und wir haben ja uns ja auch durchaus die Füße nass gemacht. Ich glaube, gibt es das Sprichwort im Deutschen? Das ist natürlich ein Bestreben. Es geht darum, wenn man jetzt zum Beispiel diesen Podcast hernimmt, wir können das ja offen sagen, in der Vorbereitung muss man natürlich die Themen wieder in der Tiefe vorbereiten. Das Glückliche ist für uns, dass wir die Termini schon kennen und falls wir mit Hochrechnungen arbeiten, können wir das auch machen. Schöner wäre es natürlich, wenn es automatisiert passieren würde. Das heißt, ich könnte genau sagen, okay, wir haben ein KI-Thema, wir können eigentlich... bestehendes KI-Modell verbessert werden, da würden wahrscheinlich genau solche Antworten rauskommen, die wir jetzt auch vorbereitet haben und demnach arbeiten wir natürlich auch an so etwas. Das heißt, das ist in the making, ich würde es mal so bezeichnen.
Also es wird schon an solchen Dingen gearbeitet. Man kann in Kürze rechnen, dass sowas auf den Markt kommt.
Genau, also da freut sich die komplette Finanzindustrie, das habe ich schon gehört. Dass endlich die Informationen objektiv auf einer bekannten Datengrundlage bewertet werden können.
Hast du jetzt den Ironie-Knopf gedrückt oder war das nur bei mir? Es ist ja ein Licht angegangen.
Genau, also ich hoffe für die Zuhörer, die was eben nicht per Video dabei sind, es ist durchaus ein verschmitztes Lächeln auf meinen Lippen. Ich glaube einfach, dass es für die Finanzindustrie... ein schönes Tool wird, weil so die Dinge objektiv bewertet werden können und es werden einfach wieder Stellen offengelegt und für den Konsumenten vor allem erklärt, die was vielleicht nicht immer so gut erklärt werden. Und das Gute ist, dann braucht auch keiner bei uns vorbeikommen oder zum Beispiel bei fynup in der Beratung vorbeikommen, wo ja genau sowas geschieht. Sowas kann dann automatisiert gemacht werden.
Sehr gut. Da sind wir schon neugierig, was kommt. Das ist ja nur eine, weil du gesagt hast, das ist ein Deep Dive. Das Feld ist so komplex, dass wir das aufteilen auf mehrere Folgen, die künstliche Intelligenz. Und es gibt ja, diese Folge widmet sich der Qualität, aber es gibt ja mehrere Aspekte, Sicherheitsaspekte etc. Und jeden werden wir so gut wie möglich beleuchten, damit wir ein gutes Gefühl dafür bekommen. Was sehr interessant ist jetzt für den, was um Qualität geht, was ist denn der gesellschaftliche Aspekt, wenn man jetzt nur die Qualität, beziehungsweise das, was wir jetzt besprochen haben, was hat denn das für eine gesellschaftliche Auswirkung, wenn es so eine KI gäbe, von der wir jetzt halluziniert haben, ohne die KI halluziniert zu haben?
Ich glaube wirklich eine riesige. Man als Mensch relativ schnell, glaube ich, merken kann, dass man in gewissen Bereichen gut, in gewissen Bereichen besser, in gewissen Bereichen schlechter ist. Es wird auch bei Finanzthemen ein sehr, sehr breites Spektrum sozusagen zutreffen. Und wenn ich jetzt als Datengrundlage da wirklich fachlich fundiertes Wissen aus Hunderten von Jahren gefüllt habe, dann kann ich es wahrscheinlich als Einzelperson nicht so gut wiedergeben wie ein Maschinenmodell. Das heißt, ihr habt da sicher einen Qualitätszuwachs. Und das Zweite ist natürlich auch der Zugang für die Anwender. Das heißt, Anwender haben das erste Mal wieder die Möglichkeit, dass dieser Qualitätszuwachs, der oft ganz, ganz, ganz komplex ist, weil es natürlich auch ganz, ganz interessante Modelle in der Finanzwissenschaft gibt, also da ist ja ganz, ganz viel geforscht worden, und das muss aber runtergebrochen werden. Und wenn das runtergebrochen wird, dann kann wirklich der Anwender, also Konsument, Konsumentin, kann dann einfach die Aussagen hinterprüfen. Wenn ich in einer Beratung bin und sage, lieber Interessent, Interessentin, wenn du das machen möchtest oder wenn du diese Auswahl triffst, dann hast du diese Renditerwartung. Und in meinem Kopf habe ich natürlich diese Renditerwartung auf irgendwelche Grundpfeiler sozusagen begründet.
Also im Kopf des Beraters sozusagen.
Genau, also in dem Fall von mir. Beraterrolle gesprochen. Und da sage ich, okay, wenn du das jetzt 10 Jahre, 15 Jahre, 20 Jahre machst, dann kannst du mit dieser Rendite pro Jahr rechnen. Auf das und das musst du aufpassen. Und das ist natürlich schön. In meinem Kopf ist es begründet. Ich habe die Daten dafür. Ich kann es auch offenlegen, logischerweise, also die Erklärung dafür geben. Oft wird es aber vielleicht nicht hinterfragt oder der Konsument nimmt es mal hin und denkt sich dann am Ende des Gesprächs, ah, da hat er das gesagt. Wie ist das eigentlich gemeint, beziehungsweise was ist da die Grundlage? Ich kenne es aus anderen Bereichen. Wenn mir etwas gesagt wird, gehen wir gerne wieder in die Medizin, ich gehe zum Tierarzt, da wird gesagt, ich muss meiner Katze das und das geben. Zu diesem Zeitpunkt, weil, und das weil habe ich zu Hause schon wieder vergessen, da kann ich einfach nachfragen. Das heißt, ich kann da wirklich die Informationen überprüfen, woher das Ganze kommt, auf welchem Wissensstand es vielleicht auch beruht. Und somit bin ich dann wirklich wieder in der Rolle. Selbstbewusste Entscheidungen zu treffen.
Und das Gute ist, das fällt mir jetzt gerade ein, weil man braucht auch keinen Genierer mehr zu haben, sozusagen. Am meisten vertraut man ja generell zu dem Google-Suchfeld. Das kann man ja für die Allgemeinheit inzwischen sagen. Also das Google-Suchfeld weiß oft mehr als der eigene Partner, die eigene Partnerin. Und dementsprechend muss man sich auch nicht genieren. Braucht man keinen Ingenieur zu haben, weil man muss ja sowieso einen Ingenieur auch nicht fahren, einen Finanzberater.
Ja, bitte nicht.
Aber trotzdem gibt es ja im Kopf natürlich die Sperre, wenn ich mir denke, oh, ich habe jetzt irgendein Basic nicht verstanden und das ist aber, ich sage jetzt irgendein Beispiel, das ist der Walter und ich kenne den halt schon so lange. Und wenn ich jetzt frage, was ist denn mit dem gemeint, das ist ja peinlich, ist ja wurscht, schau ich daheim noch, verstehe aber den Zusammenhang dann nicht mehr. Und ich hoffe, ihr könnt das nachvollziehen, was ich meine. Und dann fragt man was nicht, was man aber an Computer oder eine künstliche Intelligenz in dem Fall sofort ohne Genierer sozusagen fragen würde, was ist denn das überhaupt, dieses Basic-Tool, von dem du da jetzt redest, oder irgendein Fachbegriff, den ich gerade nicht verstehe. Und die würde das sofort erklären, weil es halt ganz normal ist und es gibt keine Hintergedanken. Das alleine ist ja schon ein Riesenvorteil. Ich könnte einfach drei Teile, diese drei Teile, die ich vorher erwähnt habe, die Wissenschaft und die Daten und die Daten von Produkten und wie sie sich entwickeln und so weiter und die Kommunikation, die optimale Kommunikation ideal miteinander verbinden. Also das, was der Berater, die Beraterin ja sowieso probiert oder immer macht, weil es ja der Job ist. Halt wahrscheinlich in vielen Dingen besser und fundierter, weil halt ein größerer Datenbestand mehr Wissen da ist und das Wissen immer wächst.
Kann ich nur voll mitgehen. Und das führt natürlich auch dazu, dass sicher in der Finanzindustrie, weil das der Beginn der Frage war. Einfacher Ausdünnung entsteht. Das heißt, ich glaube, wenn in einem Feld etwas mit qualitativen Mehrwert hinzukommt, wird einfach ein Aussiebungsprozess gestartet. Auf der einen Seite muss man dann sicher auch als Dienstleister in der Anwendung sehr gut von solchen Tools werden. Und auf der anderen Seite werden, und das ist das Positive, gesellschaftliche, werden die Konsumenten, weil sie Anwender dieser Tools sind, viel, viel wissender. Und damit werden wieder tendenziell bessere Entscheidungen getroffen und somit wird sich das Ganze konzentrieren. Und das wissen wir auch, desto schmaler sozusagen der Abrieb in der Finanzindustrie ist, desto besser für den Konsumenten. Das heißt, da erwarte ich eigentlich sehr, sehr positive Synergien von solchen Tools und dem Nutzen für Konsumenten. In der Finanzindustrie ist es eher dann hoffentlich Reduktion.
Wie du sagst, das ist ja vor allem ein Tool, heißt ja Werkzeug, also es ist vor allem ein Werkzeug. Mit dem dir als Anwender, dir als Anwenderin einfach ermöglicht wird, dass du mehr weißt, mehr Wissen anhäufen kannst und dir nicht mehr alles erzählen lassen musst. Wenn die Finanzindustrie darauf richtig reagiert, ist ja alles in Ordnung.
Absolut.
Die Qualität sollte steigen, im Sinne, deswegen diese Folge auch Qualität der KI, die Qualität sollte steigen für dich als Anleger, als Anlegerin dann, ist ja alles gut. Das ist ja die gewünschte Entwicklung. Und was du vorher noch gemeint hast, das ist auch super, wenn nicht sogar schon supprig, dass viel schneller neue wissenschaftliche Erkenntnisse in die Anwendung selbst einfließen. Also es wird ja in der Wirtschaft ständig geforscht, in der Finanzwirtschaft auch, nur es ist halt so komplex und es wird so viel geforscht, dass es halt dauert, bis die guten Sachen durchsickern. Und das würde dann auch schneller gehen.
Genau.
Also ein Riesenvorteil. Weil bis das jetzt im manuellen Fall bis zum Berater in Unterschrumpfkirchen durchsickert, was jetzt gerade der neue Trend ist, und ob das jetzt wirklich fundiert ist, bis der das wieder überprüfen könnte, tatsächlich wird es ja viel zu lange dauern.
Ja, stimmt. Ich weiß noch nicht einmal, ob es in Unterschrumpfkirchen, also ich kenne erstens die Stadt oder das Dorf nicht, da muss man hoffen.
Das sind hypothetische. Also die habe ich jetzt daherhalluziniert wie nur die schlechten KIs.
Das ist gut, weil ich wollte sagen, ich weiß nicht einmal, ob es da einen Buchdruck gibt. Das heißt, da wird es schwierig, ob teilweise die Information überhaupt ankommt.
Unterschrumpfkirchen ist eine... KI, halluzinierte Stadt.
Sehr gut.
Ja, sehr gut. Also gesellschaftlich wäre es super. Für die Finanzindustrie herausfordernd, aber es gilt, das ist jetzt nichts Gemeines, das gilt für, wenn wir uns ehrlich sind, für jede Branche, für jedes gesellschaftliche Feld. KI ist eine Herausforderung. Es ist richtig eingesetzt, optimal genutzt. Führt es zu Verbesserungen, aber es sind natürlich auch negative Auswirkungen, auf die man reagieren muss. Ich glaube, das Gesellschaftliche ist gut aufbereitet. Die Frage der Community wäre noch interessant. Gibt es da eine Frage dazu?
Ja.
Ah, das passt ja super.
Damit wir dies übernehmen, kann KI nicht mehr als ein normaler Finanzdienstleister sein? Und so wie ich die Frage verstehe, geht es darum, dass sie allumfassender und vielleicht auch qualitativ hochwertiger ist. Meine Antwort wäre kurz und knapp: Ja. Das heißt, vor kurzem, jetzt vor drei, vier Minuten beschrieben, umfassend Ja, weil auch im Finanzbereich gibt es von meiner Seite auf jeden Fall Themen, wo ich weniger Interesse und weniger Know-how habe. Also wenn ich allein ans Fremdkapital-Thema denke. Ja, das ist eben kein Teil meiner Arbeit. Warum sollte ich mich in diesem Teil weiterbilden? Und die Zeit ist immer endlich. Da hat die KI Vorteile, weil sie natürlich das Ganze automatisiert einfach einlesen kann und anhand der neuesten Erkenntnisse erarbeiten kann. Qualitativ, also das war der umfassende Bereich, qualitativ wird es da ganz, ganz viel geben. Also ich kann von meiner Seite widersprechen. Ich freue mich, wenn etwas Neues rauskommt, wenn ich mir da einlesen kann. Und bei der KI wird es gleich sein. Und es wird aber natürlich für beratende Parteien oder Dienstleister, die vielleicht nicht den gleichen Zeitaufwand investieren können, dann einfach schwierig, weil über die Jahre einfach immer eine Gap entsteht. Man muss sich immer fortbilden. Man hat in Österreich auch Fortbildungsverpflichtungen übrigens. Also das ist auch ganz, ganz wichtig. Nicht, dass ich da jemanden zu schlecht dastehen lasse. Es geht dann einfach darum, ob man wirklich am Zahn der Zeit ist oder ob man eben das Notwendige für die Erfüllung macht. Und die KI wird auf jeden Fall am Zahn der Zeit sein. Das heißt, es ist klar, das Incentive da für Finanzdienstleister, selbst die Qualität dauernd zu verbessern. Wenn man das nicht macht, dann wird man wahrscheinlich langsam aber sicher durchrutschen und vom Markt verschwinden.
Also du meinst, die KI sorgt dafür, dass... Also egal, wenn sie kommt, sorgt sie dafür, dass insgesamt der Finanzdienstleistungssektor eine Qualitätssteigerung durchmacht.
Das wäre meine Annahme, dass da einfach ein Konkurrenzkampf entsteht, weil natürlich die Informationen das erste Mal hinterfragt werden können. Und wenn ich immer Halbwahrheiten verbreiten würde und der Konsument kommt darauf, dass da Halbwahrheiten verbreitet werden, weil ich immer ein Tool habe, wo ich nachschauen kann, dann wird natürlich das Vertrauen in diese Dienstleistung sinken und irgendwann wird sie nicht mehr genutzt werden. Das heißt, da muss ich wirklich qualitativ hochwertige Informationen, die dann eben glücklicherweise auch noch überprüft werden können, bieten können. Dann spende ich einen Nutzen und demnach habe ich ein sehr, sehr kompetitives Umfeld und das soll sich in Qualitätssteigerung und damit auch mehr Rendite für die Anlegerinnen auswirken.
So wie Vergleichsplattformen generell für günstigere Preise oder vergleichbarere Märkte gesorgt haben. Es muss ja nicht alles immer billig sein, aber dass man Preis-Leistung gut vergleichen kann.
Genau.
Also es geht nicht nur um den Preis, es geht vor allem um die Qualität in dem Sinne. Super, die Frage ist gut beantwortet. Bleibt eigentlich nur noch der Tipp der Woche.
Ja, und zwar Tipp der Woche ist diesmal, KI ist definitiv ein Geschenk und sie gehört eben richtig eingesetzt. Das heißt, wenn es dann so ein Tool mal geben sollte, sind da einige Parameter für euch schon weg, da müsst ihr mal aufpassen. Bis dahin, wenn ihr einfach die KI fragt zu spezifischen Themen, seid euch bewusst, dass im Moment einfach die Datengrundlage in vielen Fällen nicht bekannt ist, beziehungsweise ihr könnt es auch Datengrundlage mitgeben, könnt es mal auf PDF reinholen oder reinladen und nachfragen. Es gibt auch schon KI, wo eben Datengrundlage eingeschränkt wird. Da ist es dann einfach ein bisschen schwieriger, weil die Fachtermine genutzt werden. Und deshalb richtig einsetzen. Es ist wirklich ein super, super, super Geschenk. Und für sich selbst nutzen und dann passt alles.
Und man kann Datengrundlagen, wie du gesagt hast, ja auch hinterfragen. Also die KI tatsächlich fragen, was ist denn deine Datengrundlage? Und wenn sie anfangen herumzujeiern und zu halluzinieren, dann weißt du schon, ui, da muss ich eher vorsichtig sein in dem Bereich. Nicht zu sehr drauf verlassen.
Genau, also wenn dann TikTok-Videos von FinanceKing97 drin sind, dann sollte man vielleicht fragen, ob das richtig ist. Aber das ist eben das Schwierige bei den großen Modellen, dass natürlich ganz, ganz viele Daten zusammenkommen. Viel Blödsinn, viel Gutes dabei. Derzeit eine finanzielle Entscheidung darauf zu begründen, ist noch schwierig, aber auf jeden Fall schon ein riesen, riesen, riesen Schritt in die richtige Richtung.
Also es muss auch transparent dann kommuniziert werden, auf welcher Datengrundlage das passiert, damit man sich darauf verlassen kann.
Ja, super.
Also das ist der erste Teil dieser kleinen Serie von uns von Praktisch Veranlagt zum Thema Künstliche Intelligenz im Finanzbereich. Diesmal Fokus auf Qualität. Nächstes Mal geht es um Sicherheit. Wie sicher sind die Daten in dieser künstlichen Intelligenz? Da gibt es ja auch in Europa Gott sei Dank ein paar Vorteile und verschiedene Betrachtungsweisen, ob das wirklich Vorteile sind oder nicht. Und das werden wir ein bisschen beleuchten. Aber ihr könnt insgesamt schon gespannt sein, weil es kommt wirklich was. Der Marcel hat es ja schon angekündigt. Wir dürfen noch nicht zu viel verraten. Aber es geht natürlich in die Richtung, von der Marcel gesprochen hat. Und ihr könnt vielleicht in Bälde ausprobieren, wie gut eine KI im Finanzbereich in Österreich wirklich sein kann. Also bleibt gespannt, bleibt dran, abonniert den Kanal, lasst uns vielleicht ein Like da, schreibt in die Kommentare, was euch bei KI besonders interessiert, wovor ihr vielleicht Angst habt, was wir in den nächsten Folgen behandeln können. Und bleibt auf jeden Fall dran und abonniert den Newsletter. Dann erfahrt ihr als Erster, wenn es losgeht mit der österreichischen Finanz-KI. Ja, super. Vielen Dank, Marcel. Vielen Dank, liebe Zuhörerin, lieber Zuhörer, dass du dabei warst. Und auch nächste Woche wieder einschalten, wenn es weitergeht mit der künstlichen Intelligenz. Vielen Dank fürs Dabeisein. Tschüss, Baba.
Bis zum nächsten Mal.
Praktisch veranlagt. Der Podcast für alle, die Finanzen lieber selber machen.
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Experte Finanzdienstleistungen (VKI)
Als Konsumentenschützer der AK Wien setze ich mich dafür ein, dass komplexe Finanzprodukte transparent und vergleichbar werden. Ein Beitrag dazu ist die gemeinsame Studie der AK-Wien und fynup „Provisionen vs. Honorare im Finanzvertrieb im Vergleich“.
Konsumentenschützer Finanzdienstleistungen (Banken, Versicherungen), AK Wien
Für mich als Obfrau ist klar: Lebensversicherungen mit verdeckten Provisionen sind keine faire Altersvorsorge – gemeinsam mit Partnern wie fynup zeigen wir einfache Honorarberatungslösungen, die ehrlich und nachvollziehbar sind.
Obfrau Verbraucherschutzverein Österreich (VSV)
