Franklin Technology Fund: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden 2018 deutlich zulegen - Fondsanalyse


06.12.17 14:00
Franklin Templeton

Frankfurt (www.fondscheck.de) - Wir sind der Ansicht, dass der Sektor für Informationstechnologie weiterhin solide Wachstumsaussichten aufweist und sich in den nächsten Jahren umfassend verändern dürfte, so Jonathan Curtis, Portfoliomanager des Franklin Technology Fund bei Franklin Templeton.

"Technologie" sei heutzutage ein weitreichender Begriff, der in unterschiedlichem Maß zunehmend auch auf Sektoren außerhalb der IT-Branche angewendet werde. Dank immer ausgereifterer Technologie und Software könnten Unternehmen Produkte und Dienstleistungen bereitstellen, die noch vor zehn Jahren undenkbar gewesen seien. Insbesondere dürfte nach Einschätzung der Experten von Franklin Templeton der Übergang hin zu Technologie "on demand" die Technologie in den kommenden Jahren noch stärker in das Alltagsleben hineintragen. Ermöglicht werde dieser Wandel durch eine breite Zahl ständig verbundener Verbraucher, Highspeed-Internetzugang und eine wachsende globale Cloud-Infrastruktur.

Viele Anleger hätten zudem gefragt, warum sich der IT-Aktiensektor insgesamt im bisherigen Jahresverlauf von 2017 so stark entwickelt habe. Ein Teil der Antwort liegt in unserer festen Überzeugung, dass ein breiteres Spektrum an Branchen, die zuvor relativ wenig mit reiner Technologie zu tun hatten, inzwischen auf Chancen und Bedrohungen ihres Kerngeschäfts reagieren, die durch bestens vernetzte Verbraucher, die sich mit Unternehmen sowie untereinander austauschen können, herbeigeführt werden, so die Experten von Franklin Templeton.

Die in den vergangenen Jahren erzielten Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen hätten Chancen für Technologieanbieter in der Lieferkette für Datenverarbeitung sowie für Unternehmen mit einzigartigen und größer werdenden Datenbeständen kreiert. Nach Erachten der Experten hätten die Anleger größtenteils von 2016 und 2017 die Wachstumschancen zu schätzen gewusst, die KI für Halbleiterunternehmen, ausgewählte Anbieter von High-Performance-Datenspeicherung und -Datenintegration sowie Cloud-Unternehmen auf der Angebotsseite der Datenverarbeitung schaffe.

Daher könnten Anleger nach Meinung der Experten im Verlauf von 2018 und 2019 auch schätzen lernen, wie Technologieunternehmen mit umfangreichen und größer werdenden Datenbeständen in der Lage sein würden, ihre Daten mit Algorithmen des maschinellen Lernens zu kombinieren, um neue Ertragsquellen zu schaffen, Kosteneinsparungen zu erzielen, Prognosemodelle zu erstellen und wachsende Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Die Experten würden davon ausgehen, dass die gesamte Datenkette (Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse), und insbesondere Unternehmen, die über einzigartige Datenbestände verfügen würden, am Ende von dieser tektonischen Verschiebung profitieren würden.

Mit ihren massiven Datenbeständen, der Steuerung von massiver Rechenleistung und großen Teams mit KI-Spezialisten seien führende Tech-Unternehmen des E-Commerce und des Social Networking offenkundig die Nutznießer der jüngsten KI-Fortschritte. Weniger offenkundig hingegen seien nach Einschätzung der Experten die Chancen, die sich für Anbieter von Enterprise-Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS) als Fortschritte des maschinellen Lernen abzeichnen würden, da Kunden SaaS-Bereitstellungsmodelle gegenüber komplizierten "On-Premise"-Technologie-Implementierungen (d.h. Installationen im Datenzentrum eines Unternehmens) bevorzugen würden. Nach Erachten der Experten würden SaaS-Unternehmen von KI-Technologie profitieren, weil sie zwei einzigartige und wachsende Datenbestände steuern würden:

- Produktnutzungsdaten. Anders als ihre traditionellen "On-Premise"-Pendants würden SaaS-Unternehmen über einen nahezu perfekten Einblick in die Art und Weise verfügen, wie ihre Produkte verwendet würden. Die Nutzungsdaten könnten mithilfe von maschinellem Lernen ausgewertet werden und die Produkte eines SaaS-Unternehmens verbessern. Die Experten würden glauben, dass dies die Preisgestaltung von SaaS-Unternehmen unterstütze, ihre Kundenabwanderungsquote senke und den Sales Prozess effizienter mache.

- Kundendaten. Anders als ihre traditionellen "On-Premise"-Pendants verfügen SaaS-Unternehmen über ihre Kundendaten. Diese Daten können genutzt werden, um neue Ertragsquellen zu erschließen und eine bessere Kundenbindung in Verbindung mit den Angeboten des SaaS-Anbieters herzustellen. Unseres Erachtens stellt diese Entwicklung eine tiefgreifende Änderung dar und könne erhebliche Chancen für SaaS-Anbieter schaffen, die weit über den herkömmlichen Softwaremarkt hinausgehen.

Es gebe zahlreiche Beispiele auf dem Markt für Unternehmensanwendungssoftware, die diese These allmählich bestätigen würden. Der Übergang eines Softwaregiganten zu einem Abonnementdienst-Produkt und seine kürzliche Übernahme eines führenden Netzwerks zur Pflege von Geschäftskontakten seien nach Meinung der Experten überzeugende Beispiele für das, was möglich sei, wenn sich ein Softwareunternehmen zu einem SaaS-Modell wandle, Zugriff auf die Daten der Kunden erhalte und Kundeninformationen mit anderen einzigartigen Daten kombinieren könne und damit einen Mehrwert schaffe.

Das Softwareunternehmen befinde sich noch in der Frühphase der Verschiebung seiner Basis von über 500 Millionen Nutzern von Produktivitätsanwendungen in seinen SaaS-basierten Abonnementdienst, eine Verlagerung, die die Schaffung neuer Synergien verspreche, da Produktnutzungsdaten den Ausbau vorantreiben würden. Sie werde neue und wichtige Einblicke darüber eröffnen, wie die Produkte des Unternehmens genutzt würden.

Solche Einsichten in die Nutzung, die nach Erachten der Experten nur mithilfe von KI- und Techniken des maschinellen Lernens gewonnen werden könnten, könnten vom Vertriebspersonal des Unternehmens dazu genutzt werden, Kunden zu identifizieren, die am ehesten abwandern würden, oder solche, die durch ihr Nutzungsengagement Interesse an weiteren Käufen demonstrieren würden. Bei der Produktentwicklung könne dieses Unternehmen Produktnutzungsdaten einsetzen, um in Erfahrung zu bringen, welche Funktionen für den Nutzer am wertvollsten seien und welche Erfahrungen mit Funktionen zu einer Kundenabwanderung führen würden.

Diese Einsichten würden nach Einschätzung der Experten bereits zusätzliche Geschäftschancen eröffnen. Weitere Einsichten aus E-Mails, Chats, Kalendern, Dokumenten und Tabellen könnten ausgewertet werden, um wichtige Kennzahlen zur Mitarbeiterproduktivität und Unternehmenswissen zu erhalten, das in höherem Maße gemeinsam genutzt werden könnte. Die jüngste Übernahme des Softwareunternehmens eines Netzwerks zur Pflege von Geschäftskontakten mit über 530 Millionen Nutzern mache die Sache noch interessanter, insbesondere wenn die Daten aus beiden Bereichen miteinander kombiniert würden.

Das Netzwerk zur Pflege von Geschäftskontakten enthalte drei wichtige Datenbestände. Erstens biete es einen "Wer-kennt-wen"-Übersichtsplan zwischen Unternehmen und innerhalb eines Unternehmens. Zweitens könnten Positionsbezeichnungsdaten (CFO, VP of Procurement, etc.) ausgewertet werden, um die Hierarchie eines Unternehmens abzuleiten und um zu ermitteln, welche Mitarbeiter über Einkaufsbefugnisse verfügen würden. Diese beiden Datensätze könnten sich, vor allem in Kombination mit der E-Mail-Zusammenarbeit, den Chats und den Kontaktlisten aus dem Abonnementdienst des Softwareunternehmens für Vertriebsmitarbeiter als wertvoll erweisen, um herauszufinden, wer Einkaufsbefugnisse und Einfluss auf Kaufentscheidungen haben könnte.

Letztlich könne dies dazu führen, dass das Unternehmen in dem umfangreichen und rasch wachsenden Markt für Kundenbeziehungsmanagement deutliche Zuwächse erziele. Drittens verfüge das Netzwerk für berufliche Kontakte über ausgewählte Daten für 530 Millionen Nutzer mit relevanten beruflichen Werdegängen, Kompetenzdaten und Bildungsdaten. Diese Daten könnten sich insbesondere als wertvoll erweisen, wenn sie mit Mitarbeiternutzungsdaten kombiniert würden, die aus der abonnierten Software abgeleitet würden, wenn es beispielsweise darum gehe, Personalverwaltungsanwendungen für die Vergütung, Weiterbeschäftigung und sogar das Lernen zu entwickeln. (Ausgabe Dezember 2017) (06.12.2017/fc/a/f)





hier klicken zur Chartansicht

Aktuelle Kursinformationen mehr >
Kurs Vortag Veränderung Datum/Zeit
17,06 $ 17,17 $ -0,11 $ -0,64% 27.01./00:00
 
ISIN WKN Jahreshoch Jahrestief
LU0109392836 937446 17,73 $ 12,25 $