Fundamentalanalyse mit KI
Kennzahlen, Berichte und moderne Methoden wie Vektor-Suche und Textauswertung bilden den Kern der Fundamentalanalyse. KI strukturiert diese Daten, macht sie vergleichbar und unterstützt Analysen – nachvollziehbar, aber ohne Garantien.
Warum Fundamentalanalyse mit KI?
Klassische Fundamentalanalyse untersucht Geschäftsberichte, Kennzahlen und qualitative Faktoren. Mit Künstlicher Intelligenz wird dieser Prozess erweitert: Zahlen und Texte lassen sich automatisch strukturieren, Ähnlichkeiten werden erfasst und Trends früh sichtbar gemacht.
Wichtig: KI ersetzt weder Rechnungslegung noch kritisches Denken. Sie unterstützt, indem sie Datenberge filtert, Zusammenhänge sichtbar macht und Ergebnisse dokumentiert.
Kennzahlen systematisch erfassen
Ob Umsatz, Gewinn, Verschuldung oder Cashflow – Kennzahlen sind Grundlage jeder Fundamentalanalyse. KI-gestützte Systeme können diese Daten in großen Mengen erfassen, normalisieren und vergleichbar machen.
Dabei gilt: Transparenz bleibt entscheidend. Jede Bereinigung, jedes Mapping und jede Berechnung sollte dokumentiert werden. So entsteht ein Fundament, das nachvollziehbar bleibt.
Unternehmensberichte & Texte
Geschäftsberichte, Quartalszahlen und Ad-hoc-Mitteilungen enthalten mehr als nur Tabellen. KI-gestützte Textauswertung extrahiert Aussagen, erkennt Stimmungen und prüft Konsistenz.
Moderne Verfahren wie Transformer-Modelle analysieren nicht nur einzelne Sätze, sondern den Kontext ganzer Abschnitte. Relevante Passagen können markiert, ähnliche Textstellen über Jahre hinweg verglichen werden.
Vektor-Suche & semantische Nähe
Mit Vektor-Suche lassen sich Dokumente anhand ihrer Bedeutung vergleichen, nicht nur durch Schlagworte. So können ähnliche Risikohinweise, Geschäftsmodelle oder Marktsegmente automatisch zusammengeführt werden.
Das eröffnet neue Perspektiven: Statt tausende Seiten manuell zu durchsuchen, liefern semantische Modelle strukturierte Hinweise – stets mit Quellenangaben und Protokollen.
Verantwortung & Grenzen
Auch in der Fundamentalanalyse gilt: KI liefert Hinweise, keine Ergebnisse. Bias, fehlende Daten und Überanpassung können Analysen verfälschen. Deshalb bleibt die menschliche Prüfung zentral.
Verantwortung bedeutet: Protokolle führen, Entscheidungen dokumentieren und Datenquellen kritisch hinterfragen. Nur so wird die Arbeit mit KI nachvollziehbar und verantwortungsvoll.
FAQ
Ersetzt KI klassische Kennzahlen-Analysen?
Nein. KI unterstützt durch Automatisierung und Mustererkennung, ersetzt aber nicht das Verständnis der Bilanzen.
Wie zuverlässig ist Textauswertung?
Sie hängt von Datenqualität, Modellen und Kontext ab. Ergebnisse sind Hilfen, keine Wahrheiten.
Wofür eignet sich Vektor-Suche?
Zur Erkennung semantisch ähnlicher Inhalte, etwa bei Risikohinweisen oder Geschäftsmodellen.