|
Getting your Trinity Audio player ready...
|
Britische Forscher haben ein neuronales Netzwerk entwickelt, das optimale Pensionsstrategien berechnet – angeblich für jeden Anlegertyp. Das Versprechen: mathematische Präzision statt unzuverlässiger Bauchentscheidungen. Doch hinter der technischen Raffinesse verbirgt sich ein fundamentales Problem: Die Digitalisierung der Altersvorsorge verwandelt existenzielle Lebensentscheidungen in Optimierungsprobleme. Was dabei auf der Strecke bleibt, ist nicht weniger als die Frage, wie wir im Alter leben wollen – und wer darüber entscheiden darf.
Das Paper Machine-learning a family of solutions to an optimal pension investment problem von Armstrong, Buescu, Dalby und Hobbs liest sich wie ein Manifest des mathematischen Machbarkeitswahns. Auf 42 Seiten demonstrieren die Autoren, wie sich das hochkomplexe Problem der Altersvorsorge mittels künstlicher Intelligenz lösen lässt. Ihre Methode: Ein rekurrentes neuronales Netzwerk, das aus historischen Börsendaten lernt, wann Rentner wie viel investieren und konsumieren sollten. Das Ergebnis kann in Echtzeit abgerufen werden – ein digitaler Finanzberater, der scheinbar objektive Empfehlungen ausspuckt.
Die technische Leistung ist beachtlich. Die Forscher haben ein elegantes Verfahren entwickelt, um ein notorisch schwieriges Problem zu knacken: Wie findet man eine Anlagestrategie, die gleichzeitig unterschiedliche Risikoaversionen, Sättigungseffekte beim Konsum und individuelle Anspruchsniveaus berücksichtigt? Ihre Lösung besteht aus einem mehrstufigen Trainingsp…