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(c) in denen besagte Angebote bzw. Aufforderungen an Gebietsansässige rechtswidrig sind, und dürfen nicht zu diesen Zwecken verwendet werden.

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29 Aug 2018

Künstliche Intelligenz ist nicht nur Sache der großen Tech-Unternehmen


Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich dabei um Computersysteme, die darauf ausgerichtet sind, unsere eigenen kognitiven Fähigkeiten zu erlernen bzw. zu übertreffen. Längst gehört KI nicht mehr in das Reich von Science-Fiction. Bereits heute durchdringt sie unser tägliches Leben. Oftmals so, dass wir es nicht einmal bemerken.

Dass Tech-Giganten wie Google, Microsoft und Intel sich verstärkt des Themas annehmen, kann nicht überraschen. 2016 stammten 77 Prozent aller Investitionen in KI von großen Tech-Unternehmen. Ihr Wert: 20 bis 30 Mrd. US-Dollar.1) Vielen ist allerdings kaum bewusst, dass sich auf dem Feld der KI-Entwicklung eine wachsende Zahl von Unternehmen engagiert, von denen man es nicht unmittelbar erwarten würde. Mit Hilfe der KI möchten diese ihre Geschäftsmodelle und Kundenbeziehungen verbessern. Im Folgenden finden Sie fünf Unternehmen, die KI bereits erfolgreich für sich nutzen.


1. Alibaba

Die chinesische Regierung hat das erklärte Ziel, zum größten KI-Player der Welt aufzusteigen. Davon profitiert auch Alibaba. Ende 2017 vermeldete das E-Commerce-Unternehmen, in den kommenden drei Jahren 15 Mrd. US-Dollar in KI investieren zu wollen. Das Geld soll in die weltweite Forschung und Entwicklungsprogramme fließen. Dabei will sich Alibaba auf intelligente Datenverarbeitung, Machine Learning, das Internet der Dinge und natürliche Sprachsteuerung konzentrieren.

Diese Initiative ist die Fortsetzung einer Entwicklung, die Alibaba für sich bereits eingeleitet hat. So hatte das Unternehmen zuvor schon rund eine Million „Mom-and-Pop“-Shops und 100 sogenannte Superstores mit Hilfe von KI unterstützten Apps in „smart Stores“ verwandelt. Damit konnten sowohl Lagerbestände als auch Verkaufszahlen optimiert werden. Ein weiteres Beispiel ist das Alibaba „City Brain“-Projekt in der chinesischen Provinzhauptstadt Hangzhou. Mit Unterstützung eines Cloud-basierten Systems speichert und berechnet die Software die Bewegungsdaten einer jeden Person in der Stadt. Die dabei zum Einsatz kommende KI kann unter anderem einen Beitrag dazu leisten, Verkehrstaus zu vermeiden und besser auf Unfälle und Verbrechen zu reagieren.


2. Netflix

Seit seinen frühen Anfängen als Mail-basierter DVD-Anbieter hat Netflix sich erheblich weiterentwickelt. Heute vertreibt das Unternehmen nicht nur Online-Inhalte Dritter, sondern produziert eigene Filme und Shows. Während viele Netflix vor allem mit einem gemütlichen Abend zuhause verbinden, ist die Bedeutung von KI für das Geschäftsmodell nur wenigen bekannt. So nutzt Netflix Algorithmen des Machine Learnings, um seinen Kunden personalisierte Empfehlungen geben zu können. Dazu vergleicht das Computerprogramm das gesammelte Feedback einer Gruppe von Abonnenten zu bestimmten Filmen oder Shows mit den Präferenzen einzelner Nutzer. Wenn deren Geschmack mit dem der Gruppe übereinstimmt, erfolgen entsprechende Empfehlungen. Nach Angaben von Netflix schauen Abonnenten heute zu 80 Prozent solche Shows, denen entsprechenden Empfehlungen zugrunde liegen.

Netflix nutzt KI zudem bei der Optimierung seiner Streaming-Kapazitäten. Ziel des Unternehmens ist es, seinen Kunden ein Höchstmaß an Inhalten zu übermitteln. Dem stehen mitunter technische Grenzen der Internetanbieter, wie z.B. Übertragungsgeschwindigkeit und Datenvolumen gegenüber. Um hier Abhilfe zu schaffen, hat Netflix mit Hilfe eines KI-gestützten Video-Optierungsprogramms seinen gesamten Inhaltsbestand neu kodiert. Die Folge: Streams können nun bei geringerem Datenvolumen in einer besseren Qualität geladen werden. 


3. TripAdvisor

TripAdvisor zählt ohne Zweifel zu den bekanntesten und einflussreichsten digitalen Reiseplattformen weltweit. Nach Angaben des Analysehauses comScore war TripAdvisor im zweiten und dritten Quartal des Jahres 2017 die am meisten besuchte digitale Reiseseite im Internet. Ein Grund für diesen Erfolg liegt in der Fähigkeit, den Kunden zur richtigen Zeit passgenaue Bewertungen zur Verfügung stellen zu können. Hierzu nutzt das Unternehmen unter dem Namen „Collaborative Filtering“ eine Technik des Machine Learning. Damit soll sichergestellt werden, dass Reisende mit bestimmten Interessen automatisch entsprechende Bewertungen und Informationen erhalten. Die intelligente Nutzung immenser und bereits vorhandener Datenmengen zur Bereitstellung personalisierter Erfahrungsberichte ist eine Aufgabe, bei der KI tatsächlich den Unterschied machen kann.


4. Salesforce

Der US Software-Riese Salesforce.com steht vor allem für Cloud-basierte Client-Relationship- Management-Lösungen. Eines der Ziele des Unternehmens ist es aber auch, Künstliche Intelligenz zu demokratisieren. Im Jahr 2016 startete Salesforce unter dem Projektnamen „Einstein“ ein Programm, das KI möglichst vielen Nutzern zugänglich machen soll. Salesforce wird vor allem von Vertriebsmanagern zur Steuerung ihrer Kundenbeziehung genutzt. „Einstein“ kann diesen zum Beispiel dabei helfen, sich auf solche Geschäfte zu fokussieren, die mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zum Abschluss gebracht werden können. Das Programm automatisiert zeitraubende Aufgaben, und ermöglicht es dem Nutzer, sich auf tatsächlich gewinnbringende Aufgaben zu konzentrieren. Ebenfalls hilfreich ist die Funktion, große E-Mail-Verteiler so auszugestalten, dass vor allem solche Empfänger aufgenommen werden, von denen angenommen werden kann, dass sie die E-Mail tatsächlich öffnen.

Das von Salesforce genutzte Programm geht über einfache Filter weit hinaus. „Einstein“ analysiert historische Kundendaten und Verhaltensmuster, um aus ihnen zu lernen. So wird das Programm zu einem erfahrungsgestützten Tool, mit dem sich die Absatzzahlen optimieren lassen. Nach seinem letzten Upgrade enthält „Einstein“ auch die Funktion eines Chatbot. Mit Hilfe dieses textbasierten Dialogsystems, welches die Kommunikation mit einem technischen System erlaubt, können die Kosten aufwändiger Kunden-Service-Center verringert werden.


5. Nvidia

Für Computerfreaks rund um die Welt ist Nvidia die Nr. 1 für Grafikkarten, die insbesondere im Bereich der Computerspiele eingesetzt werden. Tatsächlich steht Nvidia heute für mehr und zählt zu den wichtigsten KI-Innovatoren am Markt. Dabei versteht sich die Firma vor allem als Zulieferer. Ihre Technologie findet weltweit Anwendung bei Anbietern von KI-Systemen, im Machine Learning sowie in der Robotik. So kommen Nvidia Graphics Processing Units (GPUs) zum Beispiel in selbstfahrenden Autos vor, deren Systeme die Umgebung beobachten und Entscheidungen in Echtzeit treffen müssen. Vor dem Hintergrund eines intensiven Wettbewerbs haben die großen Automobilhersteller die Notwendigkeit erkannt, ihre Flotten smarter zu machen. Nvidia hat sich hier durch Kooperationen mit zahleichen namhaften Herstellern wie unter anderem Audi, Mercedes, Tesla oder Volvo positioniert und liefert entsprechende Chips und Algorithmen.


Das etwas andere, zukunftsbewusste Investieren mit dem „Rise of the Robots“-Index

Investitionen in Robotik und Künstliche Intelligenz können dabei helfen, Portfolios zukunftssicher zu gestalten. Der „Rise of the Robots“-Index, der dem neuen Lyxor Robotics & AI UCITS ETF zugrunde liegt, umfasst 150 einschlägige Unternehmen. Dabei sind rund 40 Prozent der Werte bzw. 64 Unternehmen, inklusive aller im Artikel beschriebenen mit Ausnahme von Nvidia, ausschließlich im neuen Index enthalten. Dies ermöglicht es, das KI-Thema besonders breit und genau zu erfassen.

Vor allem drei Aspekte heben den Index heraus:

  • Ausgewogen:
    Führende Unternehmen im KI-Bereich werden besonders stark gewichtet und mit entsprechenden Robotik-Unternehmen ergänzt.  
  • Über den Tellerrand hinaus:
    Um von der KI-Entwicklung in ihrer gesamten Bandbreite zu profitieren, konzentrieren wir uns nicht nur auf Industrie- und Technologiewerte. Unser Blick richtet sich auch auf Bereiche wie Handel, Gesundheit, Energie und Finanzwirtschaft. So lässt sich das Thema in all seinen Facetten erschließen.
  • Die Weiterentwicklung stets im Blick:
    Um zu bestimmen, was ein Robotik- oder KI-Unternehmen ausmacht, haben wir eine neue Betrachtungsweise eingeführt: eine Kombination aus Big-Data-Analysen und menschlicher Expertise. So wollen wir sicherstellen, dass unser Index nicht hinter der Entwicklung der Branche zurückbleibt.


1) Quelle: McKinsey Global Institute, Juni 2017.

Weitere Quellen:
https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/07/23/the-amazing-ways-chinese-tech-giant-alibaba-uses-artificial-intelligence-and-machine-learning/#ab2d9b5117a9
https://www.wired.co.uk/article/how-do-netflixs-algorithms-work-machine-learning-helps-to-predict-what-viewers-will-lik
https://venturebeat.com/2017/10/26/deep-learning-algorithms-could-secure-the-future-of-4k-streaming/
https://www.phocuswire.com/TripAdvisor-AI-reviews
https://www.wired.com/story/inside-salesforces-quest-to-bring-artificial-intelligence-to-everyone/

Risikohinweise

Als Investor sollten Sie die Risiken berücksichtigen, denen Sie mit einer Anlage in ETFs ausgesetzt sind. Eine Beschreibung dieser Risiken finden Sie hier, im Verkaufsprospekt oder auf www.lyxoretf.de.

Kapitalrisiko: Da ETFs einen Index abbilden, ähnelt auch ihr Risiko einer direkten Anlage im zugrundeliegenden Index. Im Fall einer negativen Wertentwicklung des Index erhalten Anleger den ursprünglich investierten Betrag unter Umständen nicht zurück.

Abbildungs- oder Replikationsrisiko: Es ist möglich, dass ein ETF seine Anlageziele aufgrund unerwarteter Ereignisse an den zugrunde liegenden Märkten nicht erreicht, sofern diese Ereignisse eine Indexberechnung und effiziente Abbildung beeinträchtigen.

Mit dem Basiswert verbundene Risiken: Der einem ETF zugrunde liegende Index kann komplex sein und starken Wertschwankungen aufweisen (Volatilität). Bei einer Anlage in Rohstoffen steht der zugrunde liegende Index möglicherweise in Beziehung zu Rohstoff-Futures-Kontrakten, durch die Anleger einem Liquiditäts- und Kostenrisiko (etwa Lager-, Fracht- und Transportkosten) ausgesetzt sein könnten. ETFs, die ein Engagement in Schwellenländern (Emerging Markets) verkörpern, beinhalten deren vielfältige und typische Risiken, wie etwa politische Risiken, und können daher größere Verlustrisiken aufweisen als Anlagen in Industrieländern (Developed Markets).

Wechselkursrisiko: ETFs unterliegen immer dann einem Wechselkursrisiko, wenn der ETF auf eine andere Währung lautet als die des zugrunde liegenden abgebildeten Index. Die Schwankungen des Wechselkurses der Währungen können die Rendite der Anlage sowohl positiv als auch negativ beeinflussen.

Liquiditätsrisiko: Die Société Générale und weitere zugelassene Market Maker stellen an den Börsen Geld-Brief-Kurse, um einen liquiden Handel von Lyxor ETFs zu gewährleisten. Die Liquidität eines ETFs kann in Folge einer Marktstörung, die Bestandteile des zugrunde liegenden Index betrifft, beeinträchtigt werden. Ferner können Marktunterbrechungen an den Börsen der ETF-Notierung oder Systemausfälle in den Handelssystemen der Société Générale oder der Market Maker oder andere außergewöhnliche Handelssituationen und -ereignisse die Liquidität einschränken.

DIESER ARTIKEL RICHTET SICH AUSSCHLIESSLICH AN PROFESSIONELLE INVESTOREN

Dieser Artikel ist für die ausschließliche Verwendung durch Anleger bestimmt, die auf eigene Rechnung handeln und gemäß der Richtlinie 2004/39/EG über Märkte für Finanzinstrumente entweder als „geeignete Gegenparteien“ oder als „professionelle Kunden“ eingestuft sind. Es ist nicht für Privatanleger bestimmt. In der Schweiz ist es ausschließlich für qualifizierte Anleger bestimmt.

Kunden sollten prüfen, ob jegliche in diesem Research-Dokument enthaltene Beratung oder Empfehlung zu ihren persönlichen Umständen passt, und ggf. professionelle Beratung, einschließlich steuerliche Beratung, in Anspruch nehmen. Unsere Verkaufsmitarbeiter, Händler und andere Fachleute geben gegenüber unseren Kunden und eigenen Handelsabteilungen möglicherweise mündliche oder schriftliche Marktkommentare ab, die den Meinungen, die in diesem Research-Dokument zum Ausdruck kommen, zuwiderlaufen. Unser Bereich Vermögensverwaltung, die eigenen Handelsabteilungen und investierende Unternehmen treffen möglicherweise Anlageentscheidungen, die im Widerspruch zu den Empfehlungen oder Meinungen stehen, die in diesem Research-Dokument zum Ausdruck kommen.Das Material spiegelt die Ansichten und Meinungen der jeweiligen Autoren zum jeweiligen Zeitpunkt wider und stellt in keiner Weise eine offizielle Stellungnahme oder Beratung durch die Autoren bzw. durch Lyxor International Asset Management dar. Daher können Lyxor International Asset Management, seine Führungskräfte oder Angestellten keine Verantwortung übernehmen. Dieses Research-Dokument stellt weder ein Verkaufsangebot noch eine Aufforderung zur Abgabe eines Kaufangebots für jegliche Wertpapiere in Rechtsgebieten dar, in denen solche Angebote oder Aufforderungen gegen das Gesetz verstoßen würden. Es stellt keine persönliche Empfehlung dar und berücksichtigt nicht die individuellen Anlageziele, die finanzielle Situation und die Anforderungen einzelner Kunden.

Zulassungen: Lyxor International Asset Management (Lyxor AM) ist eine französische Anlageverwaltungsgesellschaft, die von der Autorité des Marchés Financiers zugelassen ist und den Bestimmungen der EU-Richtlinien für OGAW (2009/65/EG) und AIFM (2011/61/EU) unterliegt.

Interessenkonflikte

Dieses Research-Dokument enthält die Einschätzungen, Meinungen und Empfehlungen von Research-Analysten und/oder Strategen von Lyxor International Asset Management („LIAM“) aus den Bereichen Cross Asset und ETF. Sofern dieses Dokument Anlageideen enthält, die auf Makro-Einschätzungen der wirtschaftlichen Marktbedingungen oder dem relativen Wert beruhen, können diese von den grundsätzlichen Meinungen von Cross Asset und ETF Research und Empfehlungen in Sektor- oder Unternehmens-Research-Berichten von Cross Asset und ETF Research sowie von den Einschätzungen und Meinungen anderer Abteilungen von LIAM oder ihren Tochtergesellschaften abweichen. Die Research-Analysten und/oder Strategen von Lyxor Cross Asset und Lyxor ETF konsultieren regelmäßig LIAM-Mitarbeitende aus dem Vertrieb und der Portfolioverwaltung in Bezug auf Marktinformationen, darunter Marktkurse, Spreads und Handelsaktivität von ETFs, die Aktien-, Anleihe- und Rohstoffindizes nachbilden. Die Handelsabteilungen können oder konnten in der Vergangenheit Transaktionen grundsätzlich auf Basis der Einschätzungen und Berichte der Research-Analysten durchführen. Lyxor verfügt über verbindliche Research-Richtlinien und -Verfahren, die angemessen (i) sicherstellen sollen, dass in Research-Berichten angegebene Fakten auf zuverlässigen Informationen beruhen, und (ii) verhindern sollen, dass Research-Berichte unangemessen selektiv oder in unangemessener Staffelung veröffentlicht werden. Zudem hängt die Vergütung der Research-Analysten zum Teil von der Qualität und Genauigkeit ihrer Analysen ab, vom Kundenfeedback und von Wettbewerbsfaktoren sowie von den Gesamterlösen von LIAM, einschließlich Erlösen aus Anlageverwaltungsgebühren, Anlageberatungsgebühren und Vertriebsgebühren.​

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