Die London Stock Exchange Group setzt im Datengeschäft auf künstliche Intelligenz (KI). „Die wachsende Nachfrage nach Daten für die Entscheidungsfindung ist nicht neu“, sagte CEO David Schwimmer auf dem LSEG Innovation Forum. „Aber KI treibt sie auf neue Höhen.“ Gefragt seien allerdings nicht irgendwelche Daten, sondern solche, denen man vertraue und die auf die eigenen Bedürfnisse zugeschnitten seien. Für solche Daten werde ein Aufpreis gezahlt – „und das ist unsere Stärke“.

Partnerschaften sollen es Kunden ermöglichen, die Daten der LSEG mit Hilfe von KI-Agenten von Databricks, Microsoft Copilot Studio, Rogo oder Snowflakes Cortex zu durchforsten. Seit Ende Oktober können sie sich auch mit Claude darüber austauschen, einem für den professionellen Kontext entwickelten Sprachmodell (Large Language Model/LLM) des US-Unternehmens Anthropic. Im kommenden Jahr soll das ganze Content-Angebot der Sparte Data & Analytics „AI ready“ sein. Zudem will die LSEG künftig mehr Daten zu Private Markets liefern. Vergangene Woche kündigte sie dazu eine strategische Partnerschaft mit der Nasdaq an.

Wie Emily Prince, Group Head of AI, ausführte, beruhen 90% des Umsatzes mit Daten und Feeds auf proprietären Daten, 45% auf Echtzeitdaten. „Das ist privater Content,“ sagte Prince. Große LLMs, die das Internet nach Informationen abgrasen, könnten daher nicht darauf zugreifen. Die zur Bearbeitung von Kundenanfragen erforderliche Zeit sei um 40% zurückgegangen, sagte Prince. Die Hälfte werde in weniger als einer Stunde abgearbeitet. Die Zahl der gemeldeten Probleme mit der Datenqualität sei derweil um 52% gesunken. Dabei sei das Content-Volumen seit Anfang 2022 um 45% gestiegen.

Unter Schwimmers Führung hat das Datengeschäft der LSEG im Vergleich zu traditionellen Wettbewerbern wie der Deutschen Börse deutlich an Bedeutung gewonnen. Große Übernahmen waren für ihn dagegen kein Thema. Denn die Rivalen entwickeln sich aus seiner Sicht zu sehr auseinander.

In den vergangenen 20, zehn, ja fünf Jahren habe sich die LSEG immer wieder grundlegend verändert. „Und sie wird das weiter tun, wenn sich Technologien weiterentwickeln, die Regulierung verändert und Kunden, neue Probleme begegnen, die zu lösen sind“, sagte Schwimmer. „Was wir aufbauen, ist ein Unternehmen, das für die Kunden bei sich selbst Disruption herbeiführt.“

Die LSEG verlegte bereits ihr Order-Routing-Netzwerk Autex in die Azure-Cloud von Microsoft. „Das Resultat ist, dass es schneller ist, eine größere Kapazität aufweist und sogar robuster geworden ist“, sagte Schwimmer. Autex verbindet mehr als 1.000 Buy-Side-Firmen mit über 600 Brokern. Der Orderflow liegt bei vier Milliarden Aktien pro Tag.

Der US-Softwarehersteller beteiligte sich Ende 2022 im Rahmen einer strategischen Partnerschaft mit 4% an dem Marktinfrastrukturbetreiber. Im September brachte der Börsenbetreiber eine Plattform für Transaktionen mit tokenisierten privaten Fondsanteilen an den Start. Die erste Transaktion ging bereits über die Bühne. Im kommenden Jahr soll die natürliche Sprachsuche mit Hilfe von KI in den Workspace-Terminals Einzug halten. „Modelling-as-a-Service“ soll Kunden ermöglichen, proprietäre Modelle mit Hilfe der LSEG-Infrastruktur zu monetarisieren.

„Am Ende geht es um Produktivität“, sagt Irfan Hussain, Chief Information Officer des Marktinfrastrukturbetreibers, über die Entwicklungen in seinem Beritt. „Unsere Produktivität ist um 11% gestiegen, die Zahl der Mitarbeiter um 18% gesunken. In anderen Worten: 14.000 IT-Mitarbeiter liefern 11% mehr Output.“ Im Januar vergangenen Jahres seien es noch 17.000 gewesen. Allerdings seien nur 40% von ihnen fest angestellt gewesen. Inzwischen sind es ihm zufolge 58%. Ziel sei, bis Ende 2027 auf 80% zu kommen.

„Unsere Hypothese, dass weniger Leute von höherem Kaliber mehr Output liefern, ist aufgegangen“, sagt Hussain, der Anfang 2024 von Goldman Sachs zur LSEG kam. Die Software-Entwickler der LSEG nutzten KI für neue Produkte. Sie beobachteten einen Anstieg der Produktivität um bis zu 34%. KI werde genutzt, um neue Apps von Grund auf zu entwickeln, die Migration in die Cloud durchzuführen, alte Systeme zu erneuern und Tests zu automatisieren.