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Als jemand, der viel Fernsehen schaut, liebe ich eine gute Wendung in der Handlung. Das Moment in Staffel eins von Westworld, in dem das Publikum erfährt, dass Bernard ein [ZENSURIERT] ist? Verrückt! Als Eleanor die Erkenntnis hat, dass das, was sie für den Guten Ort hielt, [ZENSURIERT] ist? Wild! Und die Enthüllung, dass [ZENSURIERT] die ganze Zeit Gossip Girl war? Absolut verrückt! Ich bin so ein Fan von Handlungswendungen, dass ich sie erwarte, wann immer ich eine neue Serie beginne (was irgendwie den Zweck vereitelt). Aber ich hätte nie gedacht, dass ich auf eine Handlungswendung stoßen würde, während ich Dollar Scholar schreibe.
Im vergangenen Monat begann ich mit der Recherche zu diesem Thema, wie ich künstliche Intelligenz (KI) in meine Finanzen integrieren könnte, nur um festzustellen, dass es DIE GANZE ZEIT PASSIERT IST. (Sixth Sense Vibes.) Auf irgendeine Weise habe ich das einfach nie realisiert. Nun ja, lasst uns darauf eingehen.
Kann ich KI nutzen, um finanziell voranzukommen? Sie erinnern sich wahrscheinlich daran, dass ChatGPT, das natürliche Sprache verwendet, um Anfragen zu beantworten, im Herbst 2022 das Internet fast zum Absturz brachte. Der Chatbot erwies sich jedoch als schwierig für finanzielle Zwecke zu verwenden. Horrorgeschichten gibt es zuhauf über ChatGPTs ungenaue Berechnungen, Halluzinationen und Schwierigkeiten mit fehlendem Kontext. Selbst wenn er solide finanzielle Ratschläge gibt, bietet er nur allgemeine Tipps – nichts Individualisiertes, was in der persönlichen Finanzplanung entscheidend ist.Das Publikum hat es bemerkt. In einer CNBC-Umfrage von 2023 gaben nur 37% der Amerikaner an, Interesse daran zu haben, dass KI ihnen hilft, ihr Geld zu verwalten. Eine separate Umfrage des CFP Board ergab, dass 51% der Anleger sagten, sie hätten wenig bis gar kein Vertrauen in die Ratschläge, die sie von generativer KI erhalten.
Nicht alle künstlichen Intelligenzen sind jedoch gleich. Jennifer White, Senior Director für Banking- und Zahlungsintelligenz bei J.D. Power, betont, dass der Begriff “KI” eine Vielzahl von Produkten mit einer Vielzahl von Anwendungen umfasst. “ChatGPT bekommt jetzt alle Aufmerksamkeit. Es ist das neue glänzende Ding, über das alle reden”, sagt sie. “Und das ist eine Anwendung von Big Data und Rechenleistung, um Output zu erzeugen. Aber es ist nur eine Anwendung.” Beispielsweise kann KI viel tun, wenn es darum geht, Daten zu sammeln, Verhaltensweisen zu identifizieren und diese Informationen zu personalisieren oder Empfehlungen zu geben.
Und hier ist, was meinen Verstand gesprengt hat: Das passiert bereits. “Viel von den Unternehmen, mit denen Sie bereits arbeiten, verwenden KI – und haben KI schon lange verwendet, um die Daten dessen zu analysieren, was Sie getan haben”, sagt Spencer Betts, zertifizierter Finanzplaner bei Bickling Financial Services.
Obwohl ich mir vorgestellt haben könnte, die ChatGPT-Website zu öffnen und Fragen zum Ruhestand in ein Feld einzugeben, bin ich viel wahrscheinlicher darauf zu stoßen, dass KI über Finanzinstitute wie Fidelity, Bank of America und Vanguard eingesetzt wird. Betts sagt, dass diese Unternehmen KI seit Jahren intern nutzen, um meine Ausgaben und Ersparnisse zu analysieren. Als ich anfing zu suchen, fand ich überall Beispiele dafür. 2021 führte die USA Bank ein Pay Yourself First Tool ein, das KI verwendete, um automatisch Möglichkeiten zu identifizieren, wie Kunden Geld sparen könnten, basierend auf ihren Cashflow-Mustern. Die Bank of America hat einen KI-Assistenten namens Erica, der seit 2018 2 Milliarden Interaktionen gesehen hat. Schwab stellte 2022 ein KI-gestütztes Produkt vor, das individuellen Anlegern hilft, Aktien auszuwählen, die zu einem bestimmten Thema passen. “Ich glaube nicht, dass die KI-Tools klug genug sind, um Vorhersagen zu treffen”, sagt Betts, der auch Botschafter des CFP Board ist. “Ich denke, sie sind sehr gute Datenauswerter, die vorhersagen können, wo Daten sein sollten.”
Jetzt, da ich dieses Wissen habe, gibt es mehrere Möglichkeiten, wie ich diese KI-Datenanalyse auf die nächste Stufe bringen kann. Eines davon ist die Budgetierung. Betts sagt, dass die Bank, bei der ich mein Girokonto habe, wahrscheinlich alle meine Ausgaben verfolgt, was bedeutet, dass sie auf KI zurückgreifen kann, um diese Transaktionen zu kategorisieren. Sie zeigt mir einfache Dinge wie z.B. wie viel ich für Essen im Restaurant gegenüber dem Kochen zu Hause ausgebe, oft mit einfach zu verstehenden Diagrammen. Dann, wenn ich mit den Ergebnissen unzufrieden bin, kann ich entsprechend meine Gewohnheiten ändern.
Könnte ich das selbst mit Papier, einem Textmarker und einer Liste meiner Transaktionen tun? Natürlich. Aber das spart mir Zeit und Aufwand, was zwei große Hürden darstellen, um mich auf ein Budget zu bringen. Je weniger Reibung, desto wahrscheinlicher ist es, dass ich es tue.
Eine weitere äußerst nützliche Anwendung liegt im Vergleich. Finanzinstitute können KI-Analysen dazu verwenden, mein Verhalten mit dem von Personen in meinem Alter, Einkommensniveau oder geografischen Gebiet zu vergleichen, was mir eine Vorstellung davon geben kann, ob ich auf dem richtigen Weg bin, um meine Ziele zu erreichen.
Das kann letztendlich der Anstoß sein, den ich brauche, um zum Beispiel mein Anlageportfolio aufzustocken oder meine Beiträge zu 401(k) zu erhöhen. “Das Große, das KI für unsere Branche tut, besteht darin, riesige Datenmengen zu interpretieren und uns Perspektiven zu geben”, fügt Betts hinzu. “[Es kann] den Leuten sagen: ‘Diese sind die Joneses; dies ist, wo Sie sind. Hier sind drei Schritte, um Sie von Ihrem aktuellen Standort dorthin zu bringen, wo Sie sein möchten.'”
Ob ich ChatGPT (oder Gemini oder Copilot oder welche die neueste Version auch immer ist) skeptisch gegenüberstehe oder nicht, KI hat bereits einen Einfluss auf mein Leben gehabt. Unternehmen, die ich kenne, denen ich vertraue und die ich seit Jahren benutze, verlassen sich auf KI, um Daten zu analysieren und Vorschläge für mein Geld zu machen. Also, auch wenn ich ChatGPT skeptisch gegenüberstehe, sollte ich KI nicht vollständig ablehnen. “Diese Tools könnten verwendet werden, um Ihnen Muster in Daten aufzuzeigen, die Sie, ganz ehrlich, selbst nicht trainiert wurden, selbst zu suchen”, sagt White. “Da liegt die Kraft.”
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