Prädiktive Analyse in Kreditmärkten entfesseln
Entdecken Sie, wie Generali und Data Reply quanteninspirierte Analysen für das Asset Management vorantreiben.
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Das SZENARIO
Fortgeschrittene Finanzsysteme mit quantitativer Innovation
In einer zunehmend komplexen und schnelllebigen Finanzlandschaft wollte Generali Asset Management S.p.A. („GenAM“) — ein führender europäischer Vermögensverwalter — die Art und Weise verbessern, wie Abhängigkeiten zwischen Unternehmensanleiheportfolios identifiziert und gesteuert werden. Traditionelle Risikomodelle können die dynamischen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen Emittenten oft nicht erfassen, insbesondere in volatilen oder sich verändernden Märkten. GenAM hatte daher das Ziel, über statische Korrelationsmodelle hinauszugehen und ein prädiktives System zu entwickeln, das erkennen kann, wann und wie intrinsisch miteinander verbundene Kreditwerte sich gegenseitig beeinflussen. Dadurch können Risiko- und Portfoliomanager Konzentrationsrisiken frühzeitig identifizieren und widerstandsfähigere, diversifizierte Portfolios aufbauen.
DIE LÖSUNG
Integration von QUBO und maschinellem Lernen für finanzielle Effizienz
Um diese Herausforderung zu bewältigen, hat GenAM mit Data Reply zusammengearbeitet, um ein von künstlicher Intelligenz betriebenes System zu entwickeln, das Technologien inspiriert von Quanten anwendet, um starke kausale Beziehungen zwischen Kreditgebern vorherzusagen und zu visualisieren. Die Lösung basiert auf einem hybriden Ansatz, der maschinelles Lernen, Volatilitätsmodellierung und quanteninspirierte Optimierung integriert und die Generierung von prädiktiven und datengestützten Asset-Netzwerken ermöglicht.
Das System kombiniert die Expertise von GenAM in der Finanzmodellierung mit den Fähigkeiten von Data Reply in der Optimierung und der QUBO-Formulierung. Insbesondere hat GenAM das GARJI-Modell beigetragen, um Zeitreihendaten zu verarbeiten und spezifische Variationen in den finanziellen Signalen zu erfassen, indem sie in einer Netzwerkstruktur codiert werden.
Diese Daten werden mithilfe einer von Data Reply entwickelten QUBO-Formulierung (Quadratische Unbeschränkte Binäroptimierung) in ein grafisches Modell prädiktiver Abhängigkeiten überführt. Mit MegaQUBO, Replys eigenem Framework für großskalige quanteninspirierte Berechnungen, identifiziert das Modell wahrscheinliche Zusammenhänge zwischen Emittenten von Unternehmensanleihen.
Das Ergebnis ist ein dynamisches, interpretierbares Netzwerk, das Risiko- und Portfoliomanagern eine anschauliche Darstellung bietet, wie sich Kreditwerte im Zeitverlauf gegenseitig beeinflussen können. Durch die frühzeitige Erkennung potenzieller Ansteckungs- oder Cluster-Effekte unterstützt das System fundiertere Entscheidungen bei der Portfoliokonstruktion und Risikominderung. Seine modulare und skalierbare Architektur gewährleistet zudem die Anpassungsfähigkeit an neue Daten und unterschiedliche Anwendungsfälle.
Quanteneffekt auf die Finanzmärkte
Das Projekt zeigt, wie quanteninspirierte KI die Tiefe und Qualität finanzieller Analysen erhöhen kann. Durch die präzisere Erkennung von Abhängigkeiten zwischen Emittenten unterstützt die Lösung eine verbesserte Kreditdiversifizierung und stärkt GenAMs Fähigkeit, auf Marktunsicherheiten zu reagieren. Das Tool ist bereits vom Investmentteam von GenAM produktiv im Einsatz und ebnet den Weg für eine breitere Anwendung fortschrittlicher KI im Asset- und Risikomanagement.
Als Teil von Generali Investments ist Generali Asset Management ein europäischer Investment-Spezialist, der eine breite Palette aktiver Fonds sowie maßgeschneiderte Lösungen für öffentliche und private Märkte anbietet. Die Investmentkompetenz gründet auf einer langjährigen Tradition und wurde über die Jahre durch die Verwaltung der Vermögenswerte der Generali-Gruppe sowie externer Kunden kontinuierlich weiterentwickelt und verfeinert.
Verwaltetes Vermögen: 450 Milliarden Euro (Stand: 30. Juni 2025).
Data Reply unterstützt als Teil der Reply Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.