was Chat-GPT und Claude beim Geldanlegen taugen

Die Angst, dass KI viele Geschäftsmodelle und Jobs überflüssig macht, ist gross. So fürchten derzeit vor allem Softwarefirmen um ihre Zukunft, aber auch Vermögensverwalter sehen sich bedroht. Im Kerngeschäft, der Vermögensallokation, aber auch bei ergänzenden Dienstleistungen wie Steueroptimierung halten KI-Modelle immer mehr Einzug.

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Spezialisierte KI-Anwendungen helfen, Portfolios zu optimieren oder die besten Aktien zu finden. Aber auch populäre, einfach zugängliche Chatbots haben beträchtliche Fähigkeiten. In einem Vergleichstest zu komplexen Finanzfragen schneiden angesagte KI-Modelle wie Chat-GPT 5, Claude Opus oder Gemini mittlerweile sehr gut ab.

Es ist naheliegend, anzunehmen, dass diese KI-Bots in der Geldanlage nützliche Helfer sind, die womöglich einst den Gang zur Bank überflüssig machen werden. Um diese Hypothese zu prüfen, hat die NZZ drei KI-Sprachmodelle um eine konkrete Portfolio-Allokation gebeten und professionelle Vermögensverwalter mit dem Vorschlag konfrontiert.

Vermögensaufbau mit Chat-GPT

Der Prompt, also der KI-Befehl, der in Chat-GPT, Claude und Gemini eingegeben wurde, lautet:

«Liebe KI. Ich bin ein 40-jähriger Mann mit einem frei verfügbaren Vermögen von 250 000 Franken. Dieses möchte ich heute anlegen, in Aktien, Obligationen, Edelmetalle oder sonstige Anlagen. Mein Ziel ist, mit 65 Jahren über eine Million Franken zu verfügen. Mein Lebensmittelpunkt ist in der Schweiz. Ich habe eine mittlere Risikotoleranz, das heisst, Wertschwankungen von mehr als 10 Prozent machen mich nervös. Wie soll ich mein Geld anlegen?»

Chat-GPT 5 liefert nach wenigen Sekunden das Ergebnis. Es bezeichnet das angestrebte Ziel als «realistisch». Claude jedoch schränkt ein: «Ich bin kein Finanzberater», und empfiehlt, eine Anlage dieser Grössenordnung mit einem «unabhängigen Vermögensberater» oder einer Bank zu besprechen. Die Ausgangslage mit einer jährlichen Rendite von etwa 5,9 Prozent betrachtet die KI als «ehrgeizig», aber mit einer disziplinierten Strategie als «grundsätzlich erreichbar». Für die Google-KI Gemini ist das Ziel zwar «ambitioniert», historisch gesehen aber «absolut machbar».

Als Musterportfolio schlägt Chat-GPT einen Anteil von 60 Prozent Aktien in Indexfonds (ETF) für das Wachstum vor. Dazu kommen 30 Prozent Anleihen für die Stabilität sowie 7 Prozent Gold als Krisenschutz, ebenfalls in ETF. Die restlichen 3 Prozent verbleiben als Barmittel. Claude und Gemini schlagen sehr ähnliche Allokationen vor mit einem Aktienanteil von 50 bis 60 Prozent und Anleihen von 20 bis 25 Prozent. Diese beiden Modelle schlagen nebst Edelmetallen wie Gold auch einen kleinen Immobilienanteil vor.

Für den Finanzberater Uwe Scheunemann ist der Vorschlag von Chat-GPT grundsätzlich gut und breit diversifiziert, wie er auf Anfrage schreibt. Der Finanzplaner findet es gut, dass die KI kostengünstige Indexfonds vorschlägt. Diese seien für viele Privatanleger eine sehr gute Wahl, auch Schwellenländer würden berücksichtigt. Für Scheunemann schimmert beim KI-Vorschlag das klassische 60/40-Portfolio durch.

Zu wenig berücksichtigt wird für ihn der bei Sparenden «eingebaute» Home-Bias, da viele die Pensionskasse oder eine Immobilie in der Schweiz haben. Auch das Rebalancing – also die Neugewichtung des Portfolios, wenn eine Anlage zu viel Raum einnimmt – oder Anlageklassen wie Private Equity oder Bitcoin würden nicht genannt. Damit vergebe man Chancen. Zudem werde die Risikotoleranz von maximal 10 Prozent Wertschwankung bei dieser Allokation nicht eingehalten.

Der Vermögensverwalter Adriano Lucatelli ist kritischer. Er findet den KI-Vorschlag weder bei der Performance noch bei der Risiko-Angabe «stimmig». Zudem sei es kaum möglich, ein solches Finanzziel nur mit einer Indexstrategie zu erreichen, glaubt er. Die KI könne eine Ausgangslage liefern, diese müsste aber weiterentwickelt werden.

Bei seinem eigenen digitalen Vermögensverwalter Descartes Finance setze er bei der Verwaltung der Portfolios keine KI ein, auch weil sie teilweise seltsame Ergebnisse liefere. «Es ist gefährlich, wenn die Leute nicht wissen, was die Risiken dahinter sind», sagt Lucatelli.

KI hat Mühe, Risiken richtig einzuschätzen

Tatsächlich stellt die «mittlere Risikotoleranz» mit einer maximalen Wertschwankung von 10 Prozent die KI vor Probleme: Chat-GPT hält fest, dass ein Portfolio mit genügend Renditepotenzial zeitweise auch 15 bis 25 Prozent im Minus sein könne, insofern sei eine «harte» 10-Prozent-Grenze mit einer Rendite von 5 bis 6 Prozent langfristig kaum vereinbar.

Auch Scheunemann sieht Korrekturen von 20 bis 30 Prozent. Eine zusätzliche Gefahr sei, dass Privatanleger panisch verkauften: «Im realen Fall liegen dann die Nerven blank, und die KI kann der gestresste Anleger nicht anrufen.» Lucatelli ergänzt, dass Kunden jemanden wollten, den sie verantwortlich machen könnten. Das merke er auch als Anbieter eines rein digitalen Vermögensverwaltungsangebots. Dieses gab es schon lange vor der Lancierung von Chat-GPT Ende 2022.

Gemäss Scheunemann bringen menschliche Vermögensverwalter weiterhin Mehrwert, denn sie könnten besser nichtmonetäre Faktoren gewichten, die individuelle steuerliche Situation berücksichtigen sowie Kunden vor groben Verhaltensfehlern bewahren. Idealerweise kennt der Berater den Kunden und seine Lebensumstände und kann ihn daran erinnern, dass es wichtig ist, an der Anlagestrategie festzuhalten.

Ein Mensch als «Qualitätsanspruch»

Bei den etablierten Banken bleibt man derweil gelassen. Institute wie die Privatbank Lombard Odier verzichten bei den Investment-Entscheidungen auf KI. Man sei stolz auf ein «massgeschneidertes Modell», bei dem der Anlagechef die Richtung vorgebe. Die Portfolio-Allokation sei deshalb nicht automatisiert, sagt Geoffroy De Ridder, Partner und Technologiechef der Bank. «Sie ist unsere DNA, hier schaffen wir Wert», sagt er.

KI unterstütze bei der Genfer Bank die Mitarbeitenden aber im Bankalltag, sie helfe bei Research und Compliance sowie in der Software-Entwicklung. KI mache die Banker leistungsfähiger, aber am Schluss seien sie verantwortlich. Denn «Vertrauen ist wichtiger als je zuvor», sagt De Ridder. Hinzu kommt, dass die Kunden ab einem gewissen Vermögensniveau von einem Menschen betreut werden, das sei wie ein «Qualitätsanspruch».

KI haushoch überlegen

Andere Geldmanager gehen einen Schritt weiter. Daniel Seiler leitet einen Vermögensverwalter namens Eqitron und entwickelt Anlagestrategien, die auf KI-generierten Erkenntnissen beruhen. Entsprechend investiert er in Aktien, Obligationen oder Krypto-Werte.

Für ihn hat der Einsatz von mehr KI das Potenzial, sowohl Research als auch die Vermögensverwaltung deutlich effizienter und damit kostengünstiger zu machen. Bei der Erstellung von Zinsprognosen etwa sei KI dem Menschen «haushoch überlegen». Auch bei der Aktienauswahl könne sie einen systematischen Wissensvorsprung bieten. Diesen versucht Seiler auszunützen.

Tatsächlich gibt es erste wissenschaftliche Hinweise, dass KI bei der Wertpapierauswahl besser ist als der Mensch. Doch auch für die Maschine gibt es Herausforderungen, etwa wenn sie keine grossen Mengen an transparenten Informationen zur Verfügung hat.

KI-Agenten seien zudem schlecht darin, Entscheidungen zu treffen, denn sie stützten sich auf Wahrscheinlichkeiten und handelten nicht intuitiv, bemerkt Seiler. Und wenn man sich als Vermögensverwalter beim Investieren nicht mehr vollständig auf den Menschen verlässt, gilt, dass man Vertrauen in die KI-Modelle entwickelt. Denn ohne Vertrauen geht auch im neuen Zeitalter nicht viel.