KI in den Investor Relations

Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile in aller Munde. Der Hype um ChatGPT oder Microsoft Copilot hat in jüngster Zeit eine Welle ausgelöst, die nicht mehr aufzuhalten zu sein scheint. Dabei handelt es sich um kein neues Phänomen; KI wird in der Softwarebranche bereits vielseitig eingesetzt. Es stellt sich damit auch die Frage: Welche Möglichkeiten bietet das maschinelle Lernen in den Investor Relations (IR)? 

Für künstliche Intelligenz sind in den Investor Relations vielfältige Anwendungen denkbar. Das beginnt bei der gezielten Investorensuche, geht über die automatische Ansprache der Stakeholder bis hin zur emotionalen Auswertung der Sprecher bei Zahlenpräsentationen – und damit sind die Möglichkeiten der noch relativ neuen Technologie bei Weitem noch nicht ausgereizt. Ein kurzer Überblick:

Content Creation: Kreativität und Präzision im Einklang

Das Erstellen von Inhalten für Corporate News oder Pressemitteilungen ist ein Prozess, der Kreativität und Präzision in Einklang bringt. IR-Manager müssen nicht nur die aktuellen Zahlen, sondern auch die damit verbundenen Botschaften klar und überzeugend kommunizieren. Dies erfordert das Talent, relevante Kennzahlen (KPIs) zu identifizieren und sie in ansprechender Form zu präsentieren. Moderne Technologien wie künstliche Intelligenz unterstützen diesen Prozess, indem sie relevante Themen vorschlagen und sogar bei der Formulierung von Texten helfen.

Die menschliche Expertise ist jedoch weiterhin unverzichtbar. So muss sichergestellt werden, dass die Corporate News die gewünschten Ziele erreichen. Es muss also geprüft werden, ob die Inhalte authentisch sind und zu den gewünschten Zielgruppen durchdringen. Die erfolgreiche Content Creation bei Corporate News vereint damit die Kreativität des fachlichen IR-Managers mit den Potenzialen der Technologie.

Investor Targeting: Präzision und Effizienz

Bisher waren in den Investor Relations umfangreiche manuelle Prozesse erforderlich, um mithilfe von Datenbanken potenzielle Investoren zu identifizieren. Aufgrund der Komplexität der Aufgabe setzten viele ­Unternehmen beim Investor Targeting auf die Unterstützung von Banken.

KI-gestützte Software ermöglicht nun jedoch eine deutlich präzisere und effizientere Herangehensweise. Die entsprechenden Programme liefern den Emittenten Profile von Investoren, die am besten zu deren Zielen und Anforderungen passen. Das maschinelle Lernen und die umfangreichen Datenanalysen ermöglichen es, die Investoren nach Faktoren wie Investitionsstrategie, Risikobereitschaft und historischem Verhalten zu filtern. Die dabei eingesparten Ressourcen können IR-Abteilungen einsetzen, um potenzielle Investoren zielgerichtet anzusprechen.

Gezielte Ansprache: Effizienz und Individualisierung

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Ansprache bestehender Investoren. KI-­basierte Software kann umfangreiche Datenbanken von Investorenprofilen und Transaktionshistorien analysieren und liefert den IR-Verantwortlichen damit wertvolle Einblicke. Auf dieser Basis können die ­Investor-Relations-Verantwortlichen maßgeschneiderte Kommunikationsstrategien entwickeln, die auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen jedes Investors zugeschnitten sind.

Maschinelles Lernen und die vorausschauenden Analysen liefern zudem Vorhersagen, welche Informationen oder Angebote für bestimmte Investoren relevant sind. Damit ermöglicht es KI den IR-Managern, personalisierte Nachrichten, Berichte oder Einladungen zu Roadshows oder Capital Market Days zu adressieren und damit die Zufriedenheit der Investoren zu steigern.

Die Software kann darüber hinaus die Reaktionen und Interaktionen der Investoren verfolgen und analysieren, um die Ansprache weiter zu optimieren. So lassen sich die Investor-Relations-Strategien kontinuierlich anpassen. Die Integration von KI bei der gezielten Ansprache bestehender Investoren erlaubt damit eine stärker individualisierte Kommunikation, die die Beziehung zwischen Unternehmen und Investoren vertieft und festigt.

Aktienkursvorhersagen: Basis für fundierte Entscheidungen

Die Entwicklung von Aktienkursen zu pro­gnostizieren war schon immer eine Herausforderung – doch insbesondere durch neuronale Netzwerke und Deep Learning haben KI-Modelle die Genauigkeit von Vorhersagen inzwischen erheblich verbessert. Durch die Analyse von historischen Kursdaten, Nachrichten und Marktsentiments können diese Modelle Trends und Muster erkennen, die für menschliche Analysten schwer zugänglich sind. Dies ermöglicht es Unternehmen und Investoren, fundiertere Entscheidungen zu treffen und Risiken besser zu managen.

Sentimentanalyse mit natürlicher Sprachverarbeitung

Die Analyse von Sentiments in Corporate News, Social Media und vor allem Webcasts respektive Telefonkonferenzen ist von großer Bedeutung für die Investor Relations. KI-basierte Software, allen voran Natural Language Processing (NLP), steigert die Effizienz in diesem Bereich, denn sie kann riesige Mengen von Text- und Audiodaten in Echtzeit verarbeiten und Stimmungen wie auch Meinungen identifizieren.

Analysten und Investoren haben damit die Möglichkeit, auf Basis des Ist-Zustands zu agieren und proaktiv auf Trends oder negativ agierende Akteure zu reagieren. Sentimentanalyse ist ein unverzichtbares Instrument zur Risikominimierung und zur Identifizierung von Chancen.

Fazit

Die bereits existierenden Möglichkeiten, aber auch die Visionen zeigen die Vereinbarkeit des Bestehenden mit neuen, KI-basierten Technologien. Als Investor-Relations-Manager sollte man sich der Chancen bewusst sein, die diese Art der Software bietet. Die Fortschritte in den unterschiedlichen Bereichen wie Investor Targeting oder Content Creation werden die Arbeit von IR zwar verändern, wenn nicht sogar noch weiter professionalisieren und automatisieren. Jedoch wird dem IR-Manager bei der Kommunikation mit dem Kapitalmarkt und der Investorenansprache auch in Zukunft die größte Bedeutung beikommen. KI in IR ist bei Weitem nicht nur Mittel zum Zweck – sondern definitiv ein Gamechanger in den Investor Relations.