Die folgende Übersicht zeigt die Kapitelstruktur des Fachartikels „KI in der Anlageberatung: KI-gestützte Anlagerisikobewertung“. Sie ist vor dem Kauf einsehbar, damit Sie beurteilen können, ob der Inhalt Ihren Fragen entspricht.

Kapitelübersicht

Ausgangslage — warum Risiko in der Anlageentscheidung eine eigene Disziplin ist und welche Rolle Daten dabei spielen.
Datenbasis — Preisreihen, Fundamentaldaten und Volatilitätsoberflächen; die systematischen Lücken jeder historischen Stichprobe.
Klassische Risikomaße — Volatilität, Value-at-Risk und bedingte Var; was sie messen und was sie verschweigen.
Maschinelles Lernen in der Risikoanalyse — von GARCH-Modellen über Regimeerkennung bis zu neuronalen Netzen; Annahmen und typische Fehlanwendungen.
Monte-Carlo-Simulation und Stressszenarien — wie Szenarien konstruiert werden und wo sie Präzision nur vortäuschen.
Vom Modell zur Entscheidung — Konfidenzbänder, Rückwärtstestung und die Grenze zwischen Modelloutput und Anlegerurteil.
Ethische und regulatorische Rahmen — Transparenzpflichten, Dokumentation und der Umgang mit Modellunsicherheit.
Fazit — was eine KI-Risikobewertung leisten kann, was sie nicht leistet und wie man sie ehrlich kommuniziert.

Anhang

Glossar der verwendeten Fachbegriffe.
Quellenliste mit den referenzierten Studien und Standardwerken.

Begleitende Hinweise

Der Artikel stellt die KI nicht als Konkurrentin klassischer Verfahren dar, sondern erklärt, wie beide Ansätze zusammenwirken und an welchen Stellen jeweils die Grenze der Aussagekraft liegt.

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