In diesem Fund Insight wollen wir anhand einiger Beispiele aufzeigen, wie künstliche Intelligenz, insbesondere ihre generative Spielart, diesem Sektor den Weg für exponentielle Fortschritte bereitet, auf die er dringend angewiesen ist.
KI wie ChatGPT, Suchalgorithmen und neuronale Netze werden verstärkt in der Finanzbranche genutzt. In welchen Bereichen KI dort bereits mit welchem Erfolg eingesetzt wird und wer die Entwicklung vorantreibt.
Dries Dury, Portfoliomanager Fundamental Equity bei DPAM, glaubt daran, dass Künstliche Intelligenz (KI) im kommenden Jahrzehnt zahlreiche Branchen revolutionieren wird.
„Künstliche Intelligenz ist nicht nur eine Technologie, sondern ein Weg, die Welt zu verändern.“ – Satya Nadella, CEO Microsoft
Waldbrände verschärfen die globale Erwärmung, schädigen die biologische Vielfalt und zerstören ganze Ortschaften. Künstliche Intelligenz könnte ein Teil der Lösung sein.
Seit November letzten Jahres ist künstliche Intelligenz (KI) in aller Munde. Die Einführung von ChatGPT durch OpenAI, einem Chatbot, der auf der neuesten Generation von groß angelegten Sprachmodellen (GPT-3) basiert, bedeutete einen großen Sprung nach vorn bei der Anwendung von KI in der realen Welt.
Spätestens seit dem Start von ChatGPT ist der Begriff Künstliche Intelligenz in aller Munde. Investoren stürzen sich deshalb wieder auf Tech-Aktien. Wer dafür ETFs auf den „Technologie-Index“ NASDAQ 100 wählt, ist aber auf der falschen Fährte. Es gibt bessere Alternativen.
Die Software ChatGPT revolutioniert das Internet und demnächst auch unseren Alltag. Das ist keine Überraschung. Denn digitale Dienstleistungen auf hohem Niveau sind schon längst Alltag – insbesondere in der Finanzbranche.
Die Forschung rund um künstliche Intelligenz scheint den Patentdaten zufolge ins Stocken geraten zu sein. Das könnte daran liegen, dass der Grossteil der Forschungsarbeit vom privaten Sektor gefördert wird und sich dadurch der Fokus der Forschung verengt.
Das menschliche Erbgut besteht aus mehreren Milliarden Basenpaaren. Für die Medizin geht es jetzt darum, aus dieser Datenmenge krankheitsverursachende DNA-Varianten durch Sequenzierung herauszufiltern und mittels intelligenter und sehr präziser Verfahren zu ersetzen.