KI trifft auf Behavioural Finance: Intelligentere Tools für Privatanleger | Amundi Investment Institute Donnerstag, 21. Mai 2026 - 12:46

Sehr geehrte Damen und Herren

KI-Techniken werden immer mehr in Analyse- und Beratungstools für Privatanleger eingesetzt. Durch die Erfassung komplexer nichtlinearer Zusammenhänge und die Einbeziehung unstrukturierter Daten wie Text und Bilder können sie die vielfältigen Faktoren, die das Anlegerverhalten beeinflussen, besser abbilden und die individuelle Beratung unterstützen. Darüber hinaus bieten Robo-Advisor, Empfehlungssysteme und LLMs vielversprechende Möglichkeiten, die Entscheidungsfindung und das Anlageverhalten zu verbessern. Marie Brière, Karen Huynh und Paula Niall vomAmundi Investment Institute, beschäftigen sich in dem Themenpapier „AI meets behavioural finance: Smarter tools for retail investors“ intensiv mit den Auswirkungen von KI.

Wir haben das Papier für Sie in gekürzter Fassung übersetzt und wünschen Ihnen eine aufschlussreiche Lektüre.

Herzliche Grüsse

Anette Walker

Von Marie Brière, Head of Investor Intelligence & Academic Partnerships, Karen Huynh, Investor Intelligence & Academic Partnerships, und Paula Niall, Investment Insights Specialist, alle Amundi Investment Institute

KI trifft auf Behavioural Finance: Intelligentere Tools für Privatanleger

Technologie und KI können eine wertvolle Rolle bei der Verbesserung der Anlageergebnisse spielen – und zwar innerhalb eines Rahmens, der Daten und Privatsphäre schützt. Asset Manager nutzen diese Systeme bereits, um die Bedürfnisse der Anleger effektiv zu ermitteln und personalisierte, datengestützte Erkenntnisse zu liefern. Verhaltensanalysen und Clusterbildung bei Privatanlegern bieten zusammen mit synthetischen Umfragen, die auf Large Language Models (LLM) basieren, neue Möglichkeiten Anlegerpräferenzen zu verstehen und Kommunikationsstrategien zu testen. Die daraus entstehenden Ergebnisse helfen Anlegern, von klareren Empfehlungen und Entscheidungshilfen und verbesserten finanziellen Ergebnissen zu profitieren.

Herausforderungen beim Einsatz von KI

Der Einsatz von KI zur genaueren Erfassung von Anlegerpräferenzen und zur Entwicklung von Verhaltensvorhersagemodellen ist vielversprechend, bringt aber selbstverständlich auch Herausforderungen mit sich: Ein Mangel an Daten zu den Merkmalen, Anlagestilen und psychologischen Dynamiken der Anleger kann die Modellleistung beeinträchtigen. Daten, die helfen würden, diesen Mangel zu beseitigen, sind aber – wahrscheinlich aufgrund gesetzlicher Bestimmungen – nicht verfügbar. Darüber hinaus können die zugrundeliegenden Daten oder Fälle verzerrt sein, während aktuelle Markt- oder geopolitische Entwicklungen möglicherweise nicht angemessen berücksichtigt werden. Generell gilt: Unternehmen, die in der EU in der Entwicklung, dem Vertrieb und der Nutzung von KI-Systemen aktiv sind, müssen die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes erfüllen. Dieses stellt sicher, dass KI-Systeme transparent sind, die Werte der EU wahren und den Einsatz manipulativer KI-Techniken verbieten. Angesichts dieser Herausforderungen ist es entscheidend, dass absolut kein Teil des Anlageprozesses ohne menschliche Aufsicht bleibt. Wenn man diese Voraussetzungen erfüllt und verantwortungsbewusst agiert, ergeben sich aber große Möglichkeiten für Unternehmen und Investoren.

Clustering-Algorithmen helfen bei Anlegersegmentierung

Die Clusterbildung hilft, um aus komplexen Datensätzen subtile, verhaltensgesteuerte Anlegergruppen zu identifizieren. Die Clustering-Algorithmen bieten einen datengesteuerten Ansatz zur Anlegersegmentierung unter Verwendung hochdimensionaler Datensätze, die demografische, transaktionsbezogene und verhaltensbezogene Informationen kombinieren. Im Gegensatz zur traditionellen Segmentierung, die auf vordefinierten Kategorien (z. B. Alter, Einkommen oder Risikoprofil) basiert, gruppiert das Clustering Anleger nach Ähnlichkeiten in ihren Gesamtprofilen und identifiziert so detailliertere und verhaltensgesteuerte Segmente.

Bekannte Prozesse neu gedacht

Alle Ergebnisse der Studien zeigen, dass KI in vielen Formen in der Finanzkundenkommunikation und der Beratung angewendet werden kann. Ein weiteres Beispiel ist die Analyse von textbasierten Interaktionen über verschiedene Kundenkontaktpunkte hinweg wie Chats oder Interaktionen in den sozialen Medien. Mithilfe von Stimmungsanalysen und kontextbezogenen Sprachmodellen wurden emotionale Signale und Verhaltensmuster in der Kundenkommunikation identifiziert, um zum Beispiel die Interpretation von Kundenfeedback zu verbessern. In ähnlicher Form wurde in anderen Studien die Stimmungsanalyse auf Feedback-Daten angewendet, um Kundenmeinungen mit Hilfe von KI zu klassifizieren und Bereiche für Serviceverbesserungen zu identifizieren.

Mit diesen Entwicklungen lassen sich viele Prozesse neu denken und steuern. Sogenannte synthetische LLM-Umfragen helfen, Umfrageprozesse effizienter zu gestalten und den Zeit- und Kostenaufwand traditioneller Marktforschung deutlich zu reduzieren. Die „synthetischen Personas“ hatten in den Antworten eine durchschnittliche Korrelation von 0,86 im Vergleich zu den Antworten von echten Menschen und somit den Großteil der zugrunde liegenden Präferenzstruktur erfasst.

Im Interesse der Kunden zeigt sich diese Entwicklung in vielen Bereichen. Robo-Advisor können helfen, Anlageentscheidung und -ergebnisse zu verbessern. Ähnliche Entwicklungen zeigen sich bei Empfehlungssystemen, die die Präferenzen eines Nutzers vorherzusagen. Auch KI-Mailbots vereinfachen die Kommunikation auf beiden Seiten: Ein Mailbot reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und beschleunigt die Kommunikation. Dies verbessert das Anlegererlebnis und gewährleistet zeitnahen Support. Zudem entlastet er Kundendienstmitarbeitende, sodass diese sich auf komplexere oder sensiblere Fälle konzentrieren können, was die allgemeine Servicequalität und Kommunikation verbessert.

Weitere Innovationen zeichnen sich ab

Die hier skizzierten KI-Tools sind nur der Anfang und es zeichnen sich weitere interessante Entwicklungen ab:

• Hyper-personalisierte Nudges („sanfter Anstoß“), die im Anlageprozess dynamisch angepasste Verhaltenshinweise liefern könnten und den Ansatz von reaktiver zu vorausschauender Beratung verlagern

• Affektive KI und Emotionserkennung, bei der zukünftige Systeme den Tonfall und die Mimik während der Kundeninteraktion analysieren könnten, um Stress oder Zögern zu erkennen, bevor diese zu unvorteilhaften finanziellen Entscheidungen führen

• Kooperationsmodelle zwischen Mensch und KI, bei denen KI die Finanzberater nicht ersetzt, sondern sie mit „real-time behavioural insights“ versorgt, so dass menschliches Verständnis und Know-how mit KI-Präzision Hand in Hand gehen können.

Quelleninformationen und weitere Angaben finden Sie im Working Paper sowie im Amundi Research Center.

Rechtliche Hinweise: Sofern nicht anders angegeben, stammen alle Informationen in diesem Dokument von dem Amundi Asset Management SAS und sind Stand 7. Mai 2026 (Veröffentlichung des Researchs). Die in diesem Dokument vertretenen Einschätzungen der Entwicklung von Wirtschaft und Märkten sind die gegenwärtige Meinung des Amundi Asset Managements. Diese Einschätzungen können sich jederzeit aufgrund von Marktentwicklungen oder anderer Faktoren ändern. Es ist nicht gewährleistet, dass sich Länder, Märkte oder Sektoren so entwickeln wie erwartet. Diese Einschätzungen sind nicht als Anlageberatung, Empfehlungen für bestimmte Wertpapiere oder Indikation zum Handel im Auftrag bestimmter Produkte des Amundi Asset Managements zu sehen. Es besteht keine Garantie, dass die erörterten Prognosen tatsächlich eintreten oder dass sich diese Entwicklungen fortsetzen.