Data Asset Management

Daten-Asset-Management

Bei der Verwaltung von Immobilienportfolios werden täglich unzählige Daten generiert. Große Daten im Asset Management Der Leiter des EMEA Client Portfolio Management innerhalb der quantitativen Investmentstrategien (QIS)-Gruppe bei Goldman Sachs Asset Management, Javier Rodriguez-Alarcon, kommentiert die Wichtigkeit von Big Data im Asset Management: "Die Babyboomer haben das Pensionsalter erreicht und verschärfen die Demografieprobleme in großen Teilen des Abendlandes.

Zur langfristigen Aufrechterhaltung von ProduktivitÃ?t und nachhaltigem Wachstum der Wirtschaft werden Techniken immer bedeutender. Immer mehr Menschen auf der ganzen Welt wenden sich in ihrem täglichen Leben digitalen Techniken zu und generieren so immer mehr Energie. Alleine in den vergangenen zwei Jahren wurden über 90 Prozentpunkte aller bisher erzeugten Informationen generiert, und dieser Tendenz sollte sich weiter verstärken.

Der größte Teil der Datensätze hat wenig Informationsinhalt und ist allenfalls für Unterhaltungszwecke gedacht. Aber es gibt auch eine Fülle von Erkenntnissen, die für Investoren von hoher Relevanz sind. Diese geben frühzeitig und genau Auskunft - zum Beispiel über wirtschaftliche Aktivitäten oder über Vorlieben und Verhaltensweisen von Menschen. Es ist das Alter von Big Data erklommen. Investoren sollten die Gelegenheit nutzen, eine Führungsrolle bei der Entwicklung von Big Data zu Smart Data zu spielen.

Für den Unternehmenserfolg von datenorientierten Investoren ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Menge der nicht strukturierten Aktien so verarbeitet wird, dass sie für wertvolle Einblicke genutzt werden kann. Bei den Anlagestrategien müssen so weit wie möglich alle verfügbaren in Frage kommenden Angaben berücksichtigt werden. Als Beispiel für diese hochmoderne Informationsverarbeitung dient die Maschinenverarbeitung der natürlichen Programmiersprache NLP (Natural Language Processing).

Das NLP verwendet Rechner, um große Mengen an Text aus verschiedenen Quelltexten in mehrere Fremdsprachen zu übertragen und darin enthaltenen unstrukturierten oder nicht leicht quantifizierbaren Daten zu erfassen. Das Nutzerverhalten von Website-Nutzern oder Kreditkarten-Transaktionen erzeugt auch große Datenmengen, die einen Informationsvorteil im Investmentprozess darstellen können. Daten über Transaktionen mit Kreditkarten können einen wichtigen Einblick in das zukünftige Umsatz- und Ergebniswachstum von Geschäften geben.

Mit steigendem Kartenanteil und einer zunehmenden Vollständigkeit und Genauigkeit der von den großen Kreditkartenverarbeitern gelieferten Informationen wird die Auswertung von Kartentransaktionen immer wichtiger. Zusätzlich zum Investmentprozess gibt es im Asset Management viele andere Gebiete, in denen bereits Technologien der Künstlichen Intelligenz oder des Machine Learning eingesetzt werden.

So können diese Techniken beispielsweise in Compliance-Abteilungen zur Prozessautomatisierung beitragen. Neben den Kosteneinsparungen würde sich das operative Risikopotenzial verringern, da maschinelles Lernen bei komplexen Aufgabenstellungen besser genutzt werden kann. Aber nicht nur im Asset Management geht die Informationsflut von heute weit über das hinaus, was eine einzelne Person bearbeiten kann.

Angesichts der explosionsartig wachsenden Datenmenge an nicht strukturierten Informationen sind wir fest davon überzeugt, dass databasierte Techniken allein nicht zu einer verbesserten Investitionsentscheidung ausreichen. Stattdessen ist es das Urteil des Menschen in Verbindung mit diesen Techniken, das die besten Resultate liefert. Dennoch liegt der Fokus dieses Vorgangs auf den Informationen selbst. Neue Analyseverfahren können nur dann einen zusätzlichen Wert für Investoren generieren, wenn aussagefähige Informationen vorlagen.

Im Gegensatz dazu werden fehlerhafte Angaben die Vorzüge von Machine Learning rasch zunichte machen. Daher kann die KI in Entscheidungsvorgängen die humane Instanz nicht ersetzt werden. Auch in der Folgezeit wird der Menschenverstand erforderlich sein, um in die technischen VorgÃ? Darüber hinaus ist es unwahrscheinlich, dass Menschenqualitäten wie Urteilskraft und Erfahrungswerte durch Techniken ersetzt werden.

Vor dem Hintergrund eines erfahrenen Portfoliomanagers werden die Daten ihr ganzes Potential ausspielen. Investoren dürfen nur unter dem investierten Vermögen ausgeschüttet werden. Die com Data Germany wurde mit Sorgfalt zusammengestellt. Es kann daher keine Gewähr für die Rechtzeitigkeit, Genauigkeit und Vollzähligkeit der bereitgestellten Inhalte oder Daten übernommen werden.

Die com Data Germany AG haftet nicht für direkte, indirekte oder andere Folgeschäden, die im Zusammenwirken mit den zur Verfügung gestellten oder anderweitig zur Verfügung gestellten Daten stehen.

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