Aufrufe
vor 1 Jahr

KINOTE 01.2020

Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.

8 01 | 2020 Machine

8 01 | 2020 Machine Learning bei Preisfindung und Risikoeinschätzung Das Bewertungsproblem bei non-bankable Assets Ein Großteil der existierenden Vermögenswerte ist derzeit noch gar nicht handelbar. Die Distributed-Ledger-Technologie schickt sich an, dies grundlegend zu ändern. Digitale Tokens erschließen die Welt der non-bankable Assets – von Kunstwerken über die Oldtimersammlung bis zu Anteilen an Immobilien. Nicht bankfähige Vermögenswerte sind für Investoren schon deswegen attraktiv, weil sie sich zur Diversifikation des Portfolios eignen und interessante Renditechancen eröffnen. Banken und Wealth Manager stehen allerdings vor der Herausforderung, den Preis der neuen Assets einzuschätzen und das Risiko zu bewerten. Moderne Machine-Learning-Algorithmen können dazu einen wichtigen, wenngleich nicht erschöpfenden Beitrag leisten.

01 | 2020 9 Bankfähige Vermögenswerte sind per definitionem Sicherheiten, die Banken verwenden, um die Rückzahlung eines Kredits zu garantieren. Bei den nicht bankfähigen Vermögenswerten handelt es sich dagegen oft um nicht liquide Vermögenswerte besonderer Natur. Zu diesen non-bankable Assets können Direktinvestitionen in Eigenmittel von Unternehmen ebenso gehören wie der Kauf oder der Miterwerb von Haupt- oder Zweitwohnsitzen, von Kunstwerken oder anderen seltenen Sammelobjekten. Schon weil dabei frühere Transaktionsdaten fehlen, ist es inhärent komplex, eine Risiko-/Rendite-Bewertung vorzunehmen. Deswegen schließen es die meisten Finanzinstitute aus, diese Vermögenswerte als Garantie für einen Kredit zu verwenden. Eine ganzheitliche Portfolioverwaltung, die non-bankable Assets einschließt, war bisher einer sehr wohlhabenden Elite, etwa Family Offices, vorbehalten – gegen entsprechend hohe Managementgebühren. Distributed- Ledger-Technologie und Tokens ändern dies grundlegend. Demokratisierung, Risikodiversifizierung und Nutzungsrechte Tokenisierte non-bankable Assets werden auch die Demokratisierung des Wealth Managements vorantreiben. Denn Banken können Tokens in so kleinen Stückelungen ausgeben, dass sie für kleinere Anleger attraktiv werden, von Mass Affluent Clients bis zum Retailmarkt. Ein weiterer wichtiger Vorteil liegt in der Diversifizierungswirkung. Bei Portfolios aus risikoreichen Finanzanlagen in hoch korrelierten Volkswirtschaften ist es immer kostspieliger und komplizierter geworden, sich richtig gegen systemische Risiken abzusichern. Nicht bankfähige Vermögenswerte haben vor diesem Hintergrund einen optimalen Risikodiversifizierungseffekt. Zudem erhalten Investoren durch Tokens gegebenenfalls nicht nur Anteile an dem Wert eines Assets: Ebenso wie in ein Miteigentum könnten Anleger in ein Mitnutzungsrecht investieren. So sind etwa bei Kunst- und Oldtimersammlungen, Schmuckstücken oder Luxusuhren ebenso Property Token wie Experience Token denkbar. Das Problem der Wertbestimmung Eine der größten Herausforderungen im Kontext von nonbankable Assets liegt darin, tragfähige Bewertungsansätze zu finden. Die erste Aufgabe, die beim Umgang mit nicht bankfähigen Vermögenswerten im Rahmen der Vermögensverwaltung zu bewältigen ist, besteht darin, diese Assets ex-post genau zu bewerten, damit eine einigermaßen exakte Einschätzung ihres aktuellen Preises möglich wird. Möchte jemand seine Ferienwohnung verkaufen, ist dies nicht anders: Meist sind ein gewisser Rechercheaufwand und einige Zeit notwendig, um den Marktwert genau einschätzen zu können. Dass viele non-bankable Assets – ob Immobilen oder Sammlerstücke – nur selten auf dem Markt sind und es in

die bank

© die bank 2014-2020