Wie man mit KI einen Vorsprung vor den Zentralbanken ermöglicht

Die Nutzung von GenAI-Tools hat im letzten Jahr stark zugenommen, aber bisher haben nur wenige Institutionen KI-gesteuerte Analysen im Kontext der Zentralbanken in Mittel- und Osteuropa implementiert. RBI Group Capital Markets und das AI Center of Excellence haben gemeinsam einen fortschrittlichen Zentralbank-Stimmungsindikator entwickelt, mit dem unsere Institutionellen- und Firmenkunden der geldpolitischen Kurve in Mittel- und Osteuropa sowie auf globalen Märkten voraus sind.

Bevor wir tiefer in das Tool und seine Nutzung eintauchen, muss man betrachten, wie sich die Kommunikation der Zentralbanken und insbesondere die geldpolitischen Erklärungen im Laufe der Jahre entwickelt haben. Seit die US-Notenbank 1994 die erste geldpolitische Stellungnahme nach einer Entscheidung veröffentlichte, haben Marktteilnehmer die Erklärungen der Zentralbanken sorgfältig studiert, um Hinweise auf zukünftige Änderungen der Politik und der Zinssätze zu erhalten. Seitdem hat eine ständig wachsende Liste von Zentralbanken geldpolitische Erklärungen nach Sitzungen veröffentlicht, auch in der CEE-Region, während die Erklärungen in den letzten Jahren immer nuancierter geworden sind.

Die nuancierte Natur der geldpolitischen Erklärungen der Zentralbanken stellt selbst für erfahrene Beobachter eine Herausforderung dar. Dies bedeutet, dass in entwickelten Märkten die KI-gesteuerte Bewertung von geldpolitischen Erklärungen mittlerweile ein ‚Must-have‘ ist. Sie verbessert sowohl die Effizienz und liefert, was ebenso wichtig ist, einen robusteren quantitativen Output, welcher in andere Prozesse integriert werden kann. Ein Beispiel dafür ist, dass Mercers globale Umfrage „AI integration in investment management“ 2024 zeigte, dass etwa 70 % der Investmentmanager bereits KI nutzen oder planen zu nutzen, um alternative Datensätze zu integrieren, zukunftsgerichtete Indikatoren zu entwickeln und Ideen zu generieren. Einen Schritt weiter gegangen, hat das bereichsübergreifende Team von RBI Group Capital Markets und dem AI Center of Excellence einen fortschrittlichen Zentralbank-Stimmungsindikator entwickelt, der ausgesprochen gut bei der Analyse von Zentralbank-Erklärungen in Mittel-, Ost- und Südeuropa sowie in ‚entwickelten‘ Märkten abschneidet.

Der von GenAI gesteuerte Stimmungsindikator des RBI-Konzerns hebt, durch die Nutzung eines streng geführten Large Language Models, die Bewertung von Zentralbank-Erklärungen auf ein neues Level. Das Modell analysiert die zugrunde liegenden politischen Nuancen in den Erklärungen der Zentralbanken auf einer Satz-für-Satz-Basis und liefert eine quantitative Ausgabe in Form von zukunftsgerichteten Stimmungsindikatoren der Zentralbanken.

Dies wird durch einen intelligenten Matching-Algorithmus erreicht, der vergleichbare Sätze in der neuesten Veröffentlichung mit der vorherigen identifiziert. Die Festlegung dieses Benchmarks ist notwendig, um Änderungen in der Stimmung der Zentralbanken für jeden Satz zu jedem Thema zuverlässig zu bewerten. Die Stimmungsdimensionen unseres Indikators sind ‚looser‘ (d.h. ‚dovisch‘ oder niedrigere Zinssätze) oder ‚tighter‘ (d.h. ‚hawkisch‘ oder höhere Zinssätze) Verschiebungen in der geldpolitischen Haltung. Sobald eine Veröffentlichung vollständig gekennzeichnet ist, können die Anzahl der hawkischen und dovischen Sätze summiert werden, um die Gesamtstimmungsverschiebung für eine Veröffentlichung der Zentralbank oder aggregiert nach makroökonomischen Themen zu bewerten.

Es versteht sich von selbst, dass keine Analyse der geldpolitischen Stimmung der Zentralbanken narrensicher ist und es immer Meinungsverschiedenheiten bei der Interpretation geben wird. Die Tatsache, dass der Zentralbank-Stimmungsindikator der RBI eine quantitative Ausgabe liefert, ermöglicht dennoch eine strenge Bewertung seiner Ausgabe sowohl im Vergleich zu den geldpolitischen Experten der RBI als auch im Vergleich zu Marktbewegungen. Hier sind die Genauigkeitsverhältnisse vielversprechend:

• Beim Vergleich von 120 zufällig ausgewählten geldpolitischen Erklärungssätzen (über verschiedene Zentralbanken hinweg) stimmten der Stimmungsindikator und die RBI-Experten in 75 % der Fälle überein, während in weniger als 10 % der Fälle die Einschätzungen komplett entgegengesetzt waren (z.B. hawkisch vs. dovisch Interpretation).
  
• Beim Vergleich der Ausgabe des Stimmungsindikators (z.B. hawkisch vs. dovisch) mit den Änderungen der 2-jährigen Marktzinsen in den 5 Tagen nach Veröffentlichung der Erklärung liegen die Marktgenauigkeitsverhältnisse im Bereich von 50-75 % (mit allen Genauigkeitsverhältnissen über 60 % außer der Nationalbank von Rumänien).
  

Der Zentralbank-Stimmungsindikator der RBI zeichnet sich durch 4 wesentliche Aspekte aus:

1. Seinen fortschrittlichen intelligenten Matching-Algorithmus zum Vergleich aufeinanderfolgender geldpolitischer Erklärungen der Zentralbanken.
2. Dass es ein streng geführtes Large Language Model sowie die kollektive Erfahrung des Teams bei der Bewertung der Geldpolitik nutzt und somit die Qualität der Ausgabe verbessert.
3. Das Modell ist auch optimiert für die Nutzung bei geldpolitischen Erklärungen der Zentralbanken in Mittel- und Südeuropa. Neben der EZB und der Fed analysieren wir Erklärungen der CNB (Tschechien), NBH (Ungarn), NBP (Polen), NBR (Rumänien) und NBS (Serbien).
4. Die Granularität und Nutzbarkeit seiner Ausgabe (ein Thema, auf das wir im nächsten Abschnitt eingehen).
   

Nach jeder geldpolitischen Sitzung und Veröffentlichung der Erklärung der Zentralbank in den sieben derzeit abgedeckten Ländern verteilt die RBI eine E-Mail an geeignete* Kunden, die Folgendes umfasst:

• Kurzzusammenfassung: Eine prägnante hawkisch/dovisch Zusammenfassung der Änderung der Zentralbankstimmung und wo sie im historischen Kontext steht.
• Thematische Faktoren: Ein Überblick darüber, was die Stimmungsänderungen auf Themenebene verursacht hat. Z.B. wurde die Erklärung dovischer aufgrund fallender Inflation oder schwächerer wirtschaftlicher Aktivität?
• What’s in and what’s out: Ein Überblick darüber, ob hinzugefügte/entfernte Sätze dovisch oder hawkisch waren. Dies ist relevant, da allmähliche Änderungen in der Sprache wohl am wichtigsten aus einer politischen Signalisierungsperspektive sind.
• Historischer Vergleich: Ein Vergleich der historischen Entwicklung des aktualisierten Zentralbank-Stimmungsindikators mit denen der anderen Zentralbank-Stimmungsindikatoren, die unser Modell bewertet.
• Komplette Transparenz: Eine Excel-Tabelle, die einen Satz-für-Satz-Vergleich der neuesten und vorherigen Erklärung bietet.

*Bitte fragen Sie Ihren Kundenbetreuer oder Ihren institutionellen Vertriebsmitarbeiter, wenn Sie die Updates des Indikators erhalten möchten.

Die Nutzung von KI in den Finanzmärkten entwickelt sich rasant. Der RBI-Konzern entwickelt weiterhin eine breite Palette von Tools, um Kunden die effektive Entscheidungsfindung zu erleichtern. Unser Zentralbank-Stimmungsindikator ist ein Beispiel dafür und erweitert die Nutzung der ‚Must-have‘ GenAI-Analyse von Zentralbank-Erklärungen auf den mittel- und südeuropäischen Raum.

*Geeignete Kunden: Zur Zeit ist die Veröffentlichung für professionelle Kunden und geeignete Gegenparteien in folgenden Ländern möglich: Belgien, Dänemark, Deutschland, Italien, Kroatien, Luxemburg, Niederlande, Österreich, Slowakei, Slowenien, Spanien, Tschechien, Ungarn. Weitere EU und nicht-EU Länder werden nach und nach der Liste hinzugefügt.