Um mit Blick auf die Preissetzung Entscheidungen zu treffen, nutzt ein KI-Modell der ING sogenanntes Reinforcement Learning. Ähnlich einem Menschen beobachtet die KI dabei verschiedene Kausalitäten und lernt davon, um in Zukunft unbekannte Probleme zu lösen. Dies helfe dabei, die Marktvolatilität zu bewältigen, sagte Simon Bevan, der bei ING den Bereich E-Trading leitet, im "Bloomberg"-Interview. 

"Definitiv den Menschen übertroffen"
Dem Handelsteam in London werde damit zeitraubende Arbeit abgenommen. "Es ist ein Vollzeitjob, den Markt zu überwachen, Spreads anzupassen und das Risiko zu verwalten", sagte Bevan. Im Grunde sei damit die Arbeit eines ganzen Mitarbeiters übernommen worden. "Dieses Modell erledigt das vollständig und hat unsere Erwartungen bei Weitem übertroffen. Es hat definitiv den Menschen übertroffen."

"Die Geschwindigkeit des Wandels in der Devisenhandels-Landschaft macht es schwierig, diese Veränderungen mit traditionellen algorithmischen Modellen genau zu messen und darauf zu reagieren", sagt Kimiya Minoukadeh, die bei ING den Bereich Quant-Trading leitet. Die Art von neuen KI-basierten Algorithmen habe "enorme Anwendungsmöglichkeiten über die Finanzmärkte hinweg".

"Wir werden immer noch einen großen roten Knopf haben"
Die Erstellung des Modells dauerte drei Monate, dann wurde es sechs Wochen lang getestet. Weitere werden folgen. "Die Arbeit an weiteren KI-Modellen wird für uns im nächsten Jahr ein großer Schwerpunkt sein", sagte Bevan. Dabei sei die Bank bestrebt, die bestehenden Entwicklungen für verschiedene Anlageklassen nutzbar zu machen.  

Bei Problemen könne das Team jederzeit eingreifen. "Wir werden immer noch menschliche Aufsicht und einen großen roten Knopf haben, den wir drücken können", sagte Bevan. "Der ganze Prozess ist sehr deterministisch. Solange man ihn erklären und dokumentieren kann, sind die Leute sehr zufrieden damit." (mb/Bloomberg)