Es ist lange her, dass die globalen Finanzmärkte in ihrer Gesamtheit eine einzige große Wette eingegangen sind. Zuletzt konnte man das zu Beginn der Dotcom-Ära beobachten, die im Jahr 2000 bekanntlich mit dem Platzen der Internet-Blase endete. Jetzt ist es die Erzählung vom wirtschaftlichen Segen der künstlichen Intelligenz (KI), die den Geldgebern großen Reichtum verspricht. Im laufenden Jahr dürften nach einer Studie der Beratungsfirma Gartner rund 2,5 Billionen Dollar aus privaten und öffentlichen Quellen in diese Technologie fließen. Vor allem die USA drehen ein großes Rad. Die Anleihe- und Aktienmärkte sind insgesamt optimistisch, der KI-Sektor treibt die Börsen-Hausse. Doch immer wieder kommt es zu Preiseinbrüchen, dann nämlich, wenn die vielen großen Risiken dieser Bonanza in den Vordergrund rücken.Weil KI-Systeme nahezu alle Bereiche der Finanzmarktarchitektur durchdringen, erwachsen jenseits der Börsenkursrisiken neue Gefahren, etwa durch Cyberkriminalität und durch KI-Systeme ausgelöstes Herdenverhalten an den Börsen. Zwar ist das algorithmische Trading seit Langem etabliert, doch mit dem Einzug der KI droht der Mensch bei Kauf- und Verkaufsentscheidungen noch mehr zurückgedrängt zu werden. „KI birgt große Verheißungen, aber es gibt auch Risiken, die die Zentralbanken eindämmen müssen“, sagte EZB-Direktorin Isabel Schnabel am Dienstag im portugiesischen Sintra auf dem EZB-Forum. Dort ging die Europäische Zentralbank mit internationalen Wissenschaftlern und Notenbankern auch der Frage nach, ob und wie die Entwicklungen der KI die Stabilität der Finanzmärkte gefährden könnte.Das Problem: Die KI-Revolution erobert auch den Ort, an dem die Verheißungen der Technologie gehandelt werden: die Börsen. „KI erhöht das Tempo an den Finanzmärkten, darüber hinaus sorgt die ‚agentische‘ KI dafür, dass es immer häufiger zu autonomen Handelsentscheidungen an den Börsen kommt“, sagte Sarah Breeden, Vize-Gouverneurin für Finanzstabilität bei der Bank of England. Der Mensch werde also zurückgedrängt, gleichzeitig würden KI-Modelle die Schwächen von Software-Firewalls offenlegen, was Cyberkriminellen die Chance gebe, das Bankensystem zu infiltrieren. „Bestimmte KI-Systeme können die Märkte manipulieren, sie erzeugen Preisblasen und Crashes“, sagte Itay Goldstein, Professor der University of Pennsylvania. Die Aufsichtsbehörden müssten auf die KI-Entwicklungen angemessen reagieren, sagte Notenbankerin Breeden, und zwar binnen Monaten, nicht binnen Jahren.Droht ein KI-Crash?Viele Banken nutzen ähnliche KI-Modelle und auch ähnliche Daten, deshalb besteht die Gefahr, dass sie in bestimmten Situationen dieselben Aktiengeschäfte tätigen. Dieses Herdenverhalten erhöht die Gefahr eines Börsen-Crashs. Dazu kommt: Hacker könnten KI-Trainingsdaten manipulieren oder KI nutzen, um Fake News, Deepfakes und gefälschte Social-Media-Accounts zu erstellen, um so Börsenkurse zu beeinflussen. KI, die nicht ordnungsgemäß kalibriert ist, kann ohne menschliche Aufsicht gegen Gesetze und Vorschriften verstoßen und dadurch die Finanzstabilität gefährden, befürchtet der Finanzstabilitätsrat (FSB).Derzeit spricht man in Investorenkreisen vor allem von zwei KI-Systemen, mit denen Handelsentscheidungen optimiert werden sollen. Zum einen die Reinforcement-Learning-Modelle, übersetzt bedeutet das: bestärkendes Lernen. Nach jedem Aktiengeschäft registriert die KI, ob die Entscheidung positiv oder negativ war und passt ihre nächste Strategie entsprechend an. Es geht hier also nicht um Preisprognosen für Aktien, sondern darum durch Erfahrung besser zu entscheiden. Large-Language-Modelle analysieren dagegen binnen Sekunden Tausende News‑Artikel, Analystenberichte und regulatorische Meldungen, um mögliche Preisbewegungen zu prognostizieren. In modernen Trading-Systemen werden beide KI-Modelle auch kombiniert.Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) warnte jüngst vor wachsenden globalen Risiken durch den KI-Boom. Zwar stütze die Technologie die Wachstumserwartungen, sie schüre jedoch Ängste vor Arbeitsplatzverlusten. Lieferengpässe und ein intensiver Wettbewerb könnten zudem zu Überinvestitionen führen, wie ‌sie in früheren Zyklen von Auf- und Abschwung zu beobachten waren.Das Muster dieser Zyklen ist wissenschaftlich hinlänglich bekannt. „Die Schuldner werden immer sorgloser, sie nehmen immer höhere Kredite auf. Die Gläubiger verleihen immer leichtfertiger ihr Geld und verzichten auf Sicherheiten, weil es in den Jahren zuvor immer gutging“, konstatierte der Ökonom Hyman Minsky bereits Mitte der 1980er-Jahre. Irgendwann platzt dann die Blase, historische Beispiele gibt es genug: die Weltwirtschaftskrise ab 1929, die Schuldenkrise in Lateinamerika in den 1980er-Jahren, die Internetblase zur Jahrtausendwende, die Finanzkrise ab 2007. Ist es mit der KI-Revolution wieder so weit?