KI-Finanzberater – Chancen und Risiken
aufgezeigt von ZEIT für die Schule
„In welche Aktien soll ich heute investieren?“ – auf diese Frage liefert ChatGPT sehr konkrete Vorschläge. Meist handelt es sich um risikoärmere ETFs, manchmal aber auch um deutlich volatilere Einzelaktien. Investieren liegt im Trend – und für viele Jugendliche sind KI-Assistenten inzwischen die erste Anlaufstelle, um sich über Geldanlagen zu informieren. Grundsätzlich ist das positiv: Es zeigt, dass sie lernen wollen, statt blind den Tipps aus ihrem Umfeld zu folgen. Aber worauf kommt es an?
Anlegen mit KI – sind ChatGPT & Co eine verlässliche Wahl?
Wichtig ist, dass Jugendliche verstehen, was KI ist – und was nicht. KI-Assistenten ahmen menschliches Verhalten nach und arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten. Sie wirken nur durch ihre gigantischen Trainingsdatenmengen schlau. Wirklich denken tun sie nicht. Und sie berücksichtigen auch keine persönlichen Erfahrungen. Das macht sie aber keineswegs völlig nutzlos für Finanzfragen.
Die gängigsten Anwendungen sind Large Language Models (LLM), also hochentwickelte Sprachmodelle wie ChatGPT und Gemini. Ihre Antworten hängen stark von der Qualität der Eingabe ab. „LLMs können bei Anlagefragen durchaus brauchbare Infos liefern, wenn man die richtigen Prompts eingibt“, sagt Lars Hornuf, BWL-Professor an der TU Dresden. Das setze allerdings Grundwissen voraus. Denn: LLMs sind nicht speziell für Finanzberatung gebaut. „Wer keine Vorerfahrung mit Kapitalanlagen hat, gibt schnell mal ungeeignete Prompts ein und riskiert schlechte Empfehlungen“, sagt Hornuf.
Verzerrte oder veraltete Daten können Antworten verfälschen
Doch selbst bei sehr genauen Fragen sollten Nutzerinnen und Nutzer KI-Tools nicht unkritisch vertrauen. So arbeitet KI häufig mit nicht ganz aktuellen Infos. Gerade bei Finanzdaten, die sich dauernd verändern, steigt dadurch das Risiko für Fehler. Die Modelle können zudem mit verzerrten Daten trainiert sein. Ein Beispiel dafür ist der sogenannte „Home Bias“. Das bedeutet, dass die KI oft Wertpapiere aus dem eigenen Land bevorzugt empfiehlt. „Dabei ist ein breit gestreutes, globales Portfolio in der Regel sicherer und bietet bessere Chancen auf Rendite“, erklärt Hornuf. Und das ist nicht alles: In Zukunft könnten Unternehmensinteressen die Antworten von Chatbots beeinflussen. Hornuf sind Manipulationen oder Verzerrungen durch Anbieterinteressen bei LLMs im Finanzkontext bisher nicht bekannt. „Bei speziell trainierten Modellen wie BloombergGPT wäre das aber denkbar“, so der BWL-Professor.
Noch kritischer ist der Datenschutz. Viele Jugendliche tippen ins Chatfenster mit den Bots schnell mehr Informationen hinein, als ihnen bewusst ist: Sparrate, Nebenjob, Familienverhältnisse, Schulden, Kontostand – manchmal sogar Screenshots oder Dokumente. Hornuf warnt: „Problematisch wäre es, vertrauliche Dokumente hochzuladen, um etwa die optimale Verteilung von Freistellungsaufträgen zu berechnen.“ Diese Aufträge erteilt man einer Bank oder einem Finanzinstitut, damit Zinsen oder Dividenden bis zu einem bestimmten Betrag steuerfrei bleiben. Die Faustregel: Alles, was man nicht öffentlich an eine Pinnwand hängen würde, gehört nicht in einen KI-Chatbot.
Chancen von KI für die Finanzgrundbildung
KI-Tools wie ChatGPT können die Finanzgrundbildung aber auch stärken. Besonders spannend sind Reasoning-Modelle wie GPT-5 oder Gemini. Sie sind die „Denker“ unter den Chatbots: Sie gehen Schritt für Schritt vor und erklären komplexe Zusammenhänge logisch und verständlich. „Damit können Kinder und Jugendliche lernen, wie Grundkonzepte wie der Zinseszinseffekt oder Dividenden funktionieren“, erklärt Hornuf. So verstehen sie nicht nur die großen Mechanismen der Finanzmärkte, sondern können auch eigene Fragen diskutieren – immer unter dem Vorbehalt, dass KI sich irren oder sogar falsche Antworten erfinden kann, wenn sie keine klare Lösung hat.
Darüber hinaus eignen sich Chatbots für Planspiele: Sie rechnen vor, wie sich Sparbeiträge über Jahre entwickeln würden. So helfen KI-Assistenten dabei, Tipps von anderen kritisch zu hinterfragen und auf Plausibilität zu prüfen. Auch hier gilt: KI-Antworten sollte man immer mit einer Portion Skepsis prüfen.
Die Zukunft: Robo-Advisors managen, Neobroker gamifizieren
Im Gegensatz zu allgemeinen KI-Sprachmodellen sind Robo-Advisor speziell für Finanzfragen trainiert und werden meist von Banken oder Depotanbietern angeboten. Ihr Job: Sie machen konkrete Anlagevorschläge, basierend auf der persönlichen Lebens- und Finanzsituation, und passen bestehende Depots regelmäßig an – also eine echte Anlageberatung. In Deutschland darf man allerdings erst mit 18 Jahren ein Depot eröffnen und selbst verwalten.
Neben klassischen Banken sind zudem sogenannte Neobroker immer beliebter. Diese Depot-Anbieter gibt es meist nur als App fürs Smartphone. Sie setzen auf Gamification beim Geldanlegen – und genau das birgt Risiken. Viele Apps sind darauf angelegt, Aktivität zu fördern, nicht Geduld. Das Problem: Wer ständig Kurse checkt, trifft eher impulsive Entscheidungen – etwa zu häufiges Kaufen und Verkaufen.
Jugendliche sollten sich mit KI auseinandersetzen, gerade im Finanzbereich. Chatbots für Geldfragen zu nutzen, wird schon bald selbstverständlich sein. Wichtig ist, dass Jugendliche lernen, kritisch zu denken. Diese Kompetenz kann im Schulunterricht vermittelt werden, etwa indem Lehrkräfte ihren Schülerinnen und Schülern Gelegenheit zum Ausprobieren geben und zugleich das notwendige Wissen vermitteln, um KI im Finanzbereich kritisch zu hinterfragen. Ein einfacher Grundsatz hilft dabei: KI darf erklären, rechnen und Optionen aufzeigen. Die Entscheidung trifft aber immer der Mensch – mit klaren Zielen, passendem Zeithorizont und dem eigenen Risikoprofil im Blick.
