Künstliche Intelligenz (KI) und verwandte Technologien wie Maschinelles Lernen (ML) und Natural Language Processing (NLP) werden zunehmend als transformative Kräfte im Asset Management diskutiert. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Unterstützung komplexer Investmententscheidungen reichen die potenziellen Anwendungsfälle. Doch während das disruptive Potenzial oft betont wird, ist eine nüchterne Betrachtung des aktuellen Reifegrads, der
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