Goldman Sachs setzt auf KI zur Effizienzsteigerung bei IPOs

NEW YORK / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs, eine der führenden Investmentbanken der Welt, setzt verstärkt auf Künstliche Intelligenz, um die Effizienz bei der Erstellung von IPO-Prospekten zu steigern. CEO David Solomon erläuterte auf dem Cisco AI Summit, wie KI den Prozess der Erstellung von S-1-Dokumenten revolutioniert.

Goldman Sachs, eine der renommiertesten Investmentbanken, nutzt Künstliche Intelligenz, um den Prozess der Erstellung von IPO-Prospekten erheblich zu beschleunigen. Laut CEO David Solomon kann KI mittlerweile 95% der Arbeit in wenigen Minuten erledigen, was früher ein Team von sechs Personen über zwei Wochen benötigte. Diese Effizienzsteigerung ist ein bedeutender Fortschritt für die Bank, die zu den führenden Akteuren bei Börsengängen zählt.

Die Einführung von KI in diesen Prozess bedeutet jedoch nicht, dass menschliche Expertise überflüssig wird. Vielmehr betont Solomon, dass die verbleibenden 5% der Arbeit entscheidend sind, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Diese letzten Schritte erfordern nach wie vor die Erfahrung und das Urteilsvermögen erfahrener Banker, um den Prospekt zu verfeinern und auf die spezifischen Bedürfnisse des Kunden abzustimmen.

Goldman Sachs verfolgt eine umfassende KI-Strategie, die über die Erstellung von IPO-Prospekten hinausgeht. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Produktivität der 11.000 Ingenieure des Unternehmens, indem sie 30% effizienter bei Codierungsaufgaben werden. Zudem wird die umfangreiche Datensammlung der Bank, die Handelsdaten der letzten 40 Jahre umfasst, besser genutzt und den Kunden zugänglich gemacht.

Ein besonders sichtbarer Einsatz von KI ist im Investmentbanking selbst zu beobachten. Hier plant Goldman Sachs die Entwicklung eines ‘Investment-Banking-Copiloten’, der auf den eigenen Daten der Bank basiert. Solche KI-Tools sollen den Bankern helfen, effizienter zu arbeiten, indem sie Informationen analysieren und Vorschläge machen, um die Vorbereitung auf Kundengespräche zu optimieren.

Auch im Bereich der Aktienanalyse sieht Solomon großes Potenzial für KI. Analysten und ihre Teams verbringen viel Zeit damit, Unternehmensberichte zu erstellen und diese in Modelle einzuspeisen. KI kann diesen Prozess automatisieren, was jedoch nicht bedeutet, dass Analysten überflüssig werden. Vielmehr wird eine horizontale Struktur angestrebt, die es kleineren Teams ermöglicht, effizienter zu arbeiten.

Die erfolgreiche Implementierung dieser KI-Lösungen hängt maßgeblich von einem effektiven Change Management ab. Solomon betont, dass es eine große Herausforderung darstellt, bestehende Prozesse zu ändern, da viele Mitarbeiter an ihren gewohnten Arbeitsweisen festhalten. Dennoch sieht er in der Umstellung auf KI-gestützte Prozesse eine große Chance, die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit von Goldman Sachs weiter zu steigern.