Investment Intelligence verstehen: Die Grundlagen

Möchten Sie mehr über Investment Intelligence erfahren? Dieses Tutorial gibt Ihnen alle Einzelheiten über Investment Intelligence und ihre Grundlagen.

Computer und das Internet verändern unsere Welt und unseren Lebensstil auf unbestimmte Zeit. Dies gilt nicht nur auf individueller Ebene, sondern auch unternehmensspezifisch. Für Investmentgesellschaften öffnet künstliche Intelligenz (KI) die Tür zu einem völlig unbekannten Universum von Möglichkeiten, die von Back-Office-Prozessen bis hin zu täglichen Entscheidungen im Front-Office reichen.

Viele Investmentfirmen betrachten KI als das innovativste Werkzeug, das ihre Wettbewerbsvorteile festigt – mit anderen Worten, Firmen, die die Grundlagen der Investmentintelligenz nicht verstehen, werden wahrscheinlich hinter ihre Konkurrenten zurückfallen. Die folgenden Abschnitte führen Sie in dieses Kernkonzept ein.

Was ist Investment Intelligence?

Investment Intelligence bezieht sich auf die Verwendung alternativer Datenquellen, um die Investitionen eines Unternehmens zu identifizieren und zu bewerten. Alternative Daten werden als Daten definiert, die nicht aus traditionellen Quellen stammen, wie z. B. den Jahresabschlüssen eines Unternehmens. Vielmehr umfasst es eine breite Palette von Faktoren, während Investment Intelligence unter anderem Finanzkennzahlen wie ROI, Verschuldung zu Eigenkapital und Kurs-Gewinn-Verhältnis umfassen kann. Erfahren Sie mehr über das Investieren von Intelligenz.

Schlüsselkomponenten der Investment Intelligence

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf Maschinen, die Daten sammeln und verstehen, die von Benutzern auf einer Vielzahl von Geräten generiert werden, von Mobiltelefonen über Smartwatches bis hin zu Sensoren. KI identifiziert Trends in diesen Daten, die Menschen zur Entscheidungsfindung nutzen können – kurz gesagt, Investoren können diese Informationen nutzen, um profitabler zu werden. Fortschritte in der Digitaltechnik führen zu absurden Datenmengen, die heute mit KI analysiert werden können.

Heutzutage gibt es eine Fülle alternativer Daten, die Wertpapierfirmen verwenden können, um Anlageentscheidungen zu treffen. Diese können strukturiert oder unstrukturiert sein, wie z. B. Informationen, die aus Medien, sozialen Medien, Reden, Webverkehr, Websites, Sensoren und sogar Regierungsdatensätzen gesammelt wurden.

Alternative Daten werden aufgrund der beeindruckenden Menge an Informationen, die sie enthalten, üblicherweise nicht manuell erfasst und analysiert, was die Grundlagen der Anlageintelligenz untermauert. Stattdessen verwenden Wertpapierfirmen fortschrittliche Algorithmen und maschinelle Lernmethoden, um daraus Kapital zu schlagen. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datensätze, oft unstrukturiert und beeindruckend heterogen, in Rekordzeit und mit beispielloser Genauigkeit zu sammeln und zu analysieren.

Das Aufkommen von Investment Intelligence wurde durch die Explosion von Informationen generiert, die von Benutzern auf Social-Media-Plattformen, Blogs, Websites und vielen anderen Quellen gepostet wurden. Zahlreiche ausgefeilte Algorithmen wurden entwickelt, um all diese Informationen zeiteffizient zu analysieren. Anfangs wurde dies hauptsächlich von Hedgefonds verwendet.

Investment Intelligence – eine disruptive Kraft

Künstliche Intelligenz gewinnt in fast allen Branchen schnell an Territorium, vom Transportwesen über die Fertigung bis hin zu Investmentfirmen. KI-Technologien wirken sich nicht nur auf Kosten und Wettbewerb aus, sondern bewerten auch die Bedeutung von Wert neu.

Was Finanzinstitute betrifft, stört KI sie sowohl auf der Käufer- als auch auf der Verkäuferseite. Die Anlagewelt basierte im Laufe der Zeit auf weitgehend denselben Annahmen, wobei traditionelle Anlagestrategien verwendet und öffentlich verfügbare Daten aus traditionellen Quellen gesammelt wurden. Mit boomenden Möglichkeiten auf der ganzen Welt bricht Investment Intelligence diese Annahmen und schafft neue Möglichkeiten.

In Bezug auf den Zweck setzen viele Wertpapierfirmen künstliche Intelligenz ein, um lange Listen von Wertpapieren zu sammeln und zu kuratieren. Alle Arten von relevanten Daten werden von fortschrittlichen Algorithmen gesammelt und analysiert, um bessere Anlageentscheidungen zu treffen und Portfolios zu stärken, während andere KI verwenden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern. Mit anderen Worten, Investment Intelligence bezieht sich auf die Minimierung von Risiken und Fehlern, eine verbesserte Genauigkeit von Vorhersagen und eine insgesamt bessere Leistung für diese Branche.

Vorteile von Investitionsintelligenz

Der Informationsvorsprung ist der Schlüssel zur Implementierung von Investment Intelligence. Wertpapierfirmen haben ein Ziel: ihre Konkurrenten oder eine festgelegte Benchmark zu übertreffen. Hier stören alternative Daten die Branche, indem sie Informationen liefern, die noch nie zuvor in Anlagestrategien verwendet wurden.

Kurz gesagt, Investment Intelligence kann die Leistung eines Unternehmens bewerten und verfolgen. Alternative Daten ermöglichen es Investmentfirmen, Start-ups oder sogar völlig neue Branchen zu screenen und ihr Wachstumspotenzial zu identifizieren. Dieser kann für Sie auch nach finanzierungssuchenden Unternehmen suchen und Ihnen anhand verschiedener Faktoren helfen, eine objektive Anlageentscheidung zu treffen.

Weitere Vorteile sind die Identifizierung des Geschäftslebenszyklus, die Vorhersage des Potenzials eines Start-ups mit verbesserter Genauigkeit und vieles mehr. Sammeln und analysieren Sie beispielsweise alternative Daten aus sozialen Medien, um neue Produkte oder Unternehmen zu finden, die von ihren Kunden sehr gut angenommen und gelobt werden. Dies deutet darauf hin, dass ihre Produkte höchstwahrscheinlich einen viel größeren Kundenstamm ansprechen werden, sodass Sie in das Unternehmen investieren können.

Folglich kann nicht geleugnet werden, dass Investment Intelligence der neue Standard in dieser wettbewerbsintensiven Branche sein wird. Investmentfirmen, die es versäumen, alternative Daten in ihre Entscheidungsprozesse zu integrieren, werden wahrscheinlich hinter ihre Konkurrenten zurückfallen und niedrigere Renditen auf ihre Portfolios erzielen.

Zusammenfassung

Neben der Verbesserung der Anlagemöglichkeiten kann Investment Intelligence zahlreiche Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenerfassung und -analyse automatisieren und Anlegern leicht verständliche Trends und Muster liefern. Diese Fortschritte ermöglichen es Wertpapierfirmen, weniger Zeit für zeitraubende Aufgaben aufzuwenden, Fehler zu minimieren und bessere Portfolios auf Kosten ihrer Konkurrenten zu erhalten.