Die philippinischen Kapitalmärkte sind laut der Zentralbank Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP) noch nicht bereit, künstliche Intelligenz (KI) für Handel, Anlageberatung oder Marktp Prognosen einzusetzen, da die Anlegerbasis des Landes neuen Technologien gegenüber weiterhin zurückhaltend ist.

„Die Kunden sind resistent gegenüber dem Einsatz [von KI an den Kapitalmärkten]. Sie sind zögerlich, glaube ich. Sie scheuen sich, sie zu nutzen, weil sie ihnen nicht vertraut ist. Letztlich kommt es darauf an, was am Markt angemessen ist. Welche Produkte haben wir? Wie werden wir sie aufnehmen? Das ist also der entscheidende Punkt, denn es muss zum Kunden und zum Markt passen“, sagte Mark Anthony B. Perez, technischer Berater/Direktor am Artificial Intelligence and Data Analytics Hub der BSP Technology & Digital Innovation Office, am Rande einer Veranstaltung am vergangenen Freitag gegenüber Reportern.

Herr Perez sagte, die Philippinen seien keine Ausnahme, da der Einsatz von KI an den Kapitalmärkten selbst weltweit „nicht so ausgeprägt“ sei und die Einführung weitgehend von der Reife des jeweiligen Marktes abhänge.

Unter Verweis auf die frühere Welle der Roboadvisors – automatisierte Dienste, die mit Algorithmen Anlageberatung mit begrenzter menschlicher Beteiligung bieten – deutete Herr Perez an, dass Timing und Akzeptanz der Nutzer ebenso wichtig seien wie die Technologie selbst.

„Roboadvisors wurden vor vier oder fünf Jahren populär, aber es hat nicht funktioniert. Ich denke, das liegt vielleicht daran, dass die Technologie zu früh kam oder dass sich die Menschen damit nicht wohlfühlen. Vielleicht, denke ich, geht es auch um die Fähigkeit der Menschen, sich darauf einzustellen… Die Menschen müssen bereit sein, sich auf eine neue Technologie einzustellen, und vielleicht ist es zu früh“, sagte er.

Im Vergleich zu Anwendungsfällen im Einzelhandel könnte der Einsatz von KI an den Kapitalmärkten komplizierter sein, so Herr Perez. Der Unterschied liege in der Delegation: Marktorientierte Tools wie algorithmischer Handel verlangen von den Nutzern, Handelsentscheidungen und die Orderausführung an Modelle zu übertragen, statt diese selbst zu treffen.

„Ich denke, zunächst einmal ist KI an den Kapitalmärkten ein völlig anderes Feld als KI im Einzelhandel beispielsweise. Es geht um Marktbewegungen. Ich weiß nicht, wie wohl sich die Menschen dabei fühlen, das tatsächlich einem Algorithmus oder Modell zu überlassen. Diese Ideen des algorithmischen Handels und dergleichen – dafür sind wir im Moment nicht bereit.“

Zugleich bringe die Abhängigkeit von KI-Systemen ausländischer Anbieter verschiedeneiken für Organisationen mit sich, sagte er.

„Ich sprach über KI-Asymmetrie, … bei der die gut entwickelten Länder die Konzentration der KI besitzen und der Rest der Welt im Grunde ihre Modelle und Systeme nutzt“, sagte Herr Perez. „Deshalb beginnt man in vielen Ländern, über KI-Souveränität zu sprechen. Um das aufbauen zu können, braucht man mehrere Dinge. Man braucht Kompetenzen, man braucht Infrastruktur, man braucht Fähigkeiten.“

„Das Drittlandrisiko ist ein weltweites Problem, weil man an einer Hand abzählen kann, wer tatsächlich die führenden KI-Tools bereitstellt… Früher gab es die Möglichkeit, dass Technologie fließt und sich bewegt. Aber heute, mit Cloud und all dem, müssen sie sich nicht mehr bewegen. Es gibt Platform as a Service. Es gibt Software as a Service. Es gibt Infrastructure as a Service. Auch wenn wir also Kompetenzen lernen, bedeutet das nicht unbedingt, dass wir eigene aufbauen können – weshalb man, wenn man über KI-Asymmetrie spricht, auch über KI-Souveränität sprechen muss.“

Eine geringere Abhängigkeit von KI-Systemen Dritter würde eine bessere Kostenkontrolle, bessere Regulierung sowie bessere Datensätze und Verhaltensmuster ermöglichen, fügte Herr Perez hinzu.

Akteure, die KI einsetzen, müssten zudem die Auswirkungen dieser Technologien auf ihre Umwelt-, Sozial- und Governance-Standards berücksichtigen, sagte er – eine Überlegung, die sich auch auf die Rechenleistung und den Energieverbrauch erstreckt, die KI-Systeme erfordern können.

Vorerst sind die entscheidenden Indikatoren jene, die Herr Perez selbst benannt hat: ob sich lokale Kompetenzen, Infrastruktur und Fähigkeiten entwickeln und ob sich die Akzeptanz der Kunden gegenüber unvertrauten Finanztechnologien verschiebt – jene Reifefaktoren, von denen er sagte, dass sie bestimmen werden, wie weit sich KI letztlich an den Kapitalmärkten verbreitet.

Diese Geschichte wurde ursprünglich von Aaron Michael C. Sy für BusinessWorld berichtet: Philippines not ready for AI use in capital markets