Mit KI investieren: Sinnvoll oder nur ein Risiko?

Letztens kam ein Herr zu mir in die Beratung – mit einem Portfolio, das ChatGPT für ihn zusammengestellt hatte. Auf den ersten Blick sah das interessant aus. Bis wir über seine persönlichen Ziele und seinen Umgang mit Risiken gesprochen haben. Dann stellte sich heraus: Das Risikoprofil des Portfolios passte nicht zu ihm.

Ob ETFs vergleichen, Aktienvorschläge finden, ein Portfolio bauen, Ausgaben auswerten oder eine Tradingstrategie entwerfen: Aufgaben, für die du bisher unterschiedliche Werkzeuge und oft fachliche Unterstützung brauchtest, lassen sich heute in ein Textfeld tippen.

Doch eine schnelle Antwort ist noch keine passende Lösung. Da diese Tools immer mehr Einzug in unseren Alltag finden, stellt sich die Frage: Wofür eignet sich KI bei deinen Finanzen heute, und wie viel Verantwortung möchtest du ihr übertragen?

Von Chatbots zu Finanzagenten

Ein KI-Agent kann mehrstufige Aufgaben übernehmen: Daten abrufen, Anlagen vergleichen und weitere Werkzeuge einsetzen. Was er selbstständig tun darf, hängt von seinen Berechtigungen ab. Drei Beispiele zeigen, was heute möglich ist:

Portfolios entwerfen und überprüfen. Anwendungen wie getquin analysieren deine Anlagen beispielsweise auf Diversifikation, Risiken und Kosten. PortfolioPilot kann auch Portfolioentwürfe erstellen und alternative Gewichtungen berechnen. Ziel ist, die Zusammensetzung anhand bestimmter Modellannahmen zu verbessern. Das kann weniger Risiko oder eine breitere Streuung bedeuten – nicht automatisch mehr Rendite als ein Vergleichsindex. KI-Anwendungen findest du auch innerhalb gewisser Brokerplattformen. Bei meinen Selbstversuchen kamen allerdings eher Standardantworten heraus, die mir nicht wirklich weiterhalfen.

Märkte analysieren und Handelsstrategien umsetzen. Tools wie TrendSpider können Charts auswerten, Wertpapiere nach bestimmten Kriterien suchen und Alarme erstellen. Plattformen wie Obside oder Composer übersetzen Beschreibungen in Handelsstrategien, testen sie anhand historischer Daten und können sie nach Freigabe automatisiert umsetzen. Dafür brauchst du ein unterstütztes Konto; Composer ist auf den US-Markt beschränkt.

Finanzwerkzeuge direkt in der KI nutzen. Claude und ChatGPT bieten spezialisierte Funktionen für Finanzprofis, etwa für Unternehmensanalysen und Finanzmodelle. In den USA gibt es zudem «Finances in ChatGPT»: Über verbundene Konten lassen sich Ausgaben, Abos und die Vermögensaufteilung untersuchen. Überweisungen oder Trades führt diese Funktion laut OpenAI nicht aus.

Diese Beispiele beschreiben Funktionen laut Anbieter und sind keine Produktempfehlungen. Datenabonnements, verfügbare Wertpapiere und Depotanbindungen unterscheiden sich je nach Angebot und Land. Gerade als Schweizer Anleger:in solltest du vor einem Abo prüfen, ob deine Anlagen, dein Broker und Auswertungen in Franken unterstützt werden. Wenn möglich, zuerst mit einem Gratisaccount oder einer Demoversion testen.

Wo KI zum Investieren nützlich ist

Du musst keinen Trading-Bot einsetzen, um von KI zu profitieren. Oft beginnt der Nutzen bei ganz alltäglichen Aufgaben.

Finanzpost und -begriffe verstehen. Du kannst dir Begriffe auf deinem Vorsorgeausweis erklären oder einen komplizierten Brief in einfache Sprache übersetzen lassen. Hilfreich ist beispielsweise: «Welche Änderungen, Fristen und offenen Fragen stehen in diesem Schreiben? Nenne jeweils die Textstelle.» Persönliche Angaben vorher entfernen und wichtige Fristen am Original kontrollieren.

Ausgaben sortieren und Geldfresser finden. Aus einer anonymisierten Ausgabenliste kann KI Kategorien bilden, wiederkehrende Zahlungen markieren und mögliche doppelte Abos aufzeigen. Lass unklare Buchungen separat aufführen, statt sie einfach zuordnen zu lassen. Ob du ein Abo wirklich brauchst, entscheidest weiterhin du.

Ein realistischeres Budget erstellen. Versicherungen, Ferien oder jährliche Rechnungen gehen im Monatsbudget gerne vergessen. Lass solche Ausgaben in monatliche Rücklagen umrechnen und einen Zahlungskalender erstellen. Auch Sparziele werden greifbarer: Wie viel musst du monatlich zurücklegen, wenn du in drei Jahren einen bestimmten Betrag erreichen möchtest? Für eine erste Rechnung kannst du ausdrücklich ohne Renditeannahme arbeiten.

Produkte und Kosten vergleichen. Zwei aktuelle ETF-Factsheets oder Gebührenverzeichnisse lassen sich nach denselben Kriterien gegenüberstellen. Das funktioniert besser mit einer klar begrenzten Aufgabe: «Vergleiche diese beiden Factsheets nach Index, laufenden Kosten, Replikation und Ausschüttung. Nenne zu jeder Angabe die Fundstelle. Markiere fehlende Informationen.» Bei Anbietern kannst du die Gebühren für dein konkretes Nutzungsverhalten in Franken berechnen lassen. Kontrolliere dabei besonders Mindestgebühren und Wechselkurskosten.

Fragen und Ideen sammeln. KI kann ein Beratungsgespräch vorbereiten: Welche Kosten fallen insgesamt an? Welche Risiken übersehe ich? Welche Alternativen sollte ich verstehen?

Die eigene Planung sichtbar machen. Eine Tabelle mit Einnahmen, Fixkosten, variablen Ausgaben und Rücklagen lässt sich in verständliche Diagramme oder eine interaktive Übersicht verwandeln. Wer gerne experimentiert, kann aus einer bestehenden Excel-Tabelle eine kleine Anwendung erstellen lassen. Formeln und Ergebnisse solltest du mit der ursprünglichen Tabelle abgleichen, bevor du damit planst.

Wo es dich teuer zu stehen kommen kann

Falsche oder unvollständige Antworten. Das Technologieunternehmen Saturn testete 18 KI-Modelle mit 121 Finanzfragen. Nach seiner Auswertung bestanden im Schnitt nur 43 Prozent der Antworten die Bewertung; auch wesentliche Auslassungen konnten zum Nichtbestehen führen. Das ist das Ergebnis eines bestimmten Unternehmenstests, keine allgemeingültige Fehlerquote aller KI-Anwendungen. Es zeigt aber, warum eine flüssige Antwort allein noch kein Qualitätsmerkmal ist.

Bestätigung, obwohl du Gegenargumente brauchst. Eine von Stanford geleitete Studie untersuchte elf KI-Modelle. Bei zwischenmenschlichen Fragen bestätigten sie die Position der Nutzer im Schnitt 49 Prozent häufiger als menschliche Vergleichsantworten. Die Untersuchung betraf keine Anlageentscheidungen. Sie liefert jedoch einen Anlass, zustimmende Antworten kritisch zu hinterfragen. Wenn du schon von einer Aktie begeistert bist, sollte ein ermutigender Chat nicht deine einzige Gegenprüfung sein.

Ein unvollständiges Bild von deinem Leben. KI kann Ziele, Zeithorizont und finanzielle Angaben berücksichtigen, wenn du sie mitteilst. Fehlen dein Liquiditätsbedarf, Schulden oder andere Verpflichtungen, kann eine persönlich klingende Antwort trotzdem an deiner Situation vorbeigehen.

Mehr Kontext kann helfen. Dafür musst du aber nicht gleich vollständige Kontoauszüge oder Steuererklärungen hochladen. Häufig reichen anonymisierte oder zusammengefasste Angaben. Prüfe trotzdem, wie der jeweilige Anbieter deine Daten verwendet.

Vergangenheit, die wie Zukunft aussieht. Ein Backtest zeigt, wie eine Strategie unter bestimmten Annahmen historisch abgeschnitten hätte. Er beweist nicht, dass sie künftig funktioniert. Besonders schöne Ergebnisse können auch entstehen, weil eine Strategie stark an vergangene Kursverläufe angepasst wurde. Eine magische Kristallkugel hat niemand. Welche Aktie in den nächsten zwei Jahren 100 Prozent zulegen wird, kann auch KI nicht verlässlich vorhersagen. Die europäische Wertpapieraufsicht ESMA warnt ausdrücklich davor, KI-generierten Börsensignalen oder Versprechen hoher Prognosegenauigkeit blind zu vertrauen.

Fehler bei der Umsetzung. Eine falsche Erklärung kannst du noch prüfen. Ein selbstständig arbeitendes System mit Handelsberechtigung kann einen Fehler bereits umgesetzt haben. Deshalb gehört zur Bewertung eines Agenten auch die Frage, welche Aktionen er ohne erneute Freigabe ausführen darf.

Fünf Fragen, bevor du mehr delegierst

1. Woher kommen die Informationen? Verlange Originalquellen und einen Stichtag. Öffne die Quellen selbst. Ein Link ist erst dann hilfreich, wenn die behauptete Information dort tatsächlich steht.

2. Passt die Antwort zur Schweiz und zu meiner Situation? Nenne den Länderkontext und lass dir fehlende Angaben auflisten. Eine plausible Antwort auf eine Vorsorgefrage kann für ein anderes Land gelten.

3. Welche Annahmen treiben das Ergebnis? Prüfe Renditeannahmen, Kosten und Risiken. Eine höhere erwartete Rendite kann schlicht aus mehr Risiko entstehen. Bei Backtests sollten auch Gebühren und realistische Handelskosten berücksichtigt sein.

4. Was spricht dagegen? Bitte um die stärksten Gegenargumente und darum, Fakten, Annahmen und Unsicherheiten zu trennen. Auch diese Antwort musst du überprüfen; ein kritischerer Ton macht sie nicht automatisch richtig.

5. Was darf das Tool mit meinen Daten und meinem Geld tun? Unterscheide zwischen Lesen, Vorschlagen und Handeln. Anonymisiere sensible Dokumente und teile keine Zugangsdaten im Chat. Prüfe bei Automatisierungen Freigaben, Limiten und die Möglichkeit, sie zu stoppen.

Mehr Möglichkeiten brauchen mehr Urteilskraft

KI kann Finanzwissen zugänglicher machen und dir Arbeit abnehmen. Gleichzeitig kann sie sehr überzeugend Informationen und Argumente liefern, die nicht stimmen. Die Zeit, die du für die Überprüfung brauchst, kann erheblich sein.

Für mich ist KI im Finanzkontext vor allem für Datenanalyse, das Zusammenführen von Informationen, Automatisierung, Visualisierungen und Inspiration nützlich. Wenn es ums Investieren geht, drücke ich gerne selbst auf den Knopf. Das würde ich Stand heute keinem Agenten überlassen.

Hast du schon einmal aufgrund einer KI-Antwort eine Geldentscheidung geändert?

Quellen und redaktionelle Hinweise – Recherchestand 11. Oktober 2026

1. IFZ/Hochschule Luzern, 24. Juni 2026: Abschnitte zur Nutzung und Veränderung des Anlageverhaltens; Studie mit finpension und Demoscope.
2. PortfolioPilot: AI Assistant und Portfolio Optimizer.
3. TrendSpider Sidekick: Anbieterbeschreibung der Analyse- und Agentenfunktionen.
4. Composer: What is Trade with AI?: insbesondere «Reviewing Before You Trade».
5. TrendSpider: AI Trading Strategy Builder, 30. September 2026: Strategieentwicklung, Backtests und Ausführung über SignalStack.
6. Anthropic: Agents for financial services, 5. Mai 2026: Agentenvorlagen, Excel und Datenanbindungen.
7. FCA: Using AI for investment research.
8. Saturn: Artificial Authority, September 2026: öffentlich zugängliche Zusammenfassung. Der vollständige Bericht wurde nicht eingesehen; er liegt hinter einem Formular.
9. InvestmentNews, 21. September 2026: ergänzende Berichterstattung zu Bewertungskriterien, insbesondere Auslassungen.
10. Stanford Report, 26. März 2026: Abschnitte «Agreeable AIs» und «Sycophancy safety risks». Untersucht wurden zwischenmenschliche Fragen, nicht Anlageberatung.
11. ESMA: Using Artificial Intelligence for Investing, März 2025.