Wie gut ist künstliche Intelligenz für die private Finanzberatung im Schweizer Kontext? Eine Bewertung von Large Language Models anhand von Prüfungsfragen zur Finanzplanung

Diese Studie untersucht, ob Large Language Models (LLMs) als virtuelle Finanzberater für Privatkund:innen in der Schweiz eingesetzt werden können. Angesichts der raschen Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und der breiten Verfügbarkeit LLM-basierter Chatbots stellt sich die Frage, ob Privatpersonen diese Technologien für eine umfassende finanzielle Selbstberatung als potenziellen Ersatz professioneller Finanzberatung nutzen können. Mithilfe eines Zero-Shot-Prompting-Ansatzes wurden aktuelle State-of-the-Art-LLMs anhand realer Prüfungsfragen auf schweizerischem tertiärem Bildungsniveau evaluiert. Die Bewertung erfolgte sowohl mittels eines LLM-as-a-judge-Frameworks als auch durch menschliche Expert:innen. Die Ergebnisse zeigen insgesamt eine hohe Leistungsfähigkeit der Modelle. Viele LLMs würden eine typische Prüfung bestehen. Gleichzeitig bestehen deutliche Leistungsunterschiede zwischen den Modellen, Themengebieten und Schwierigkeitslevels. Einfache und konzeptionelle Fragen werden überwiegend gut beantwortet, während die Performance bei komplexeren Fragestellungen deutlich abnimmt. Besondere Schwächen zeigen sich bei Fragen zum Beratungsprozess und zur Ethik, die qualitative Bewertungen und die Integration verschiedener Perspektiven erfordern. Trotz der überwiegend plausibel wirkenden Antworten sind Fehler nicht ausgeschlossen. Selbst die leistungsstärksten Modelle beantworten rund ein Viertel der Fragen nicht korrekt. In der Finanzberatung kann das schwerwiegende Konsequenzen haben. Insgesamt stellen LLMs derzeit keine vollwertige Alternative zur professionellen holistischen Finanzberatung dar, können jedoch als unterstützendes Instrument mit erheblichem Potenzial eingesetzt werden. Für die eigenständige Erstellung einer umfassenden Finanzplanung durch Laien sind sie aktuell noch nicht geeignet. This study examines whether large language models (LLMs) can be used as virtual financial advisors for private clients in Switzerland. Given the rapid development of artificial intelligence (AI) and the widespread availability of LLM-based chatbots, the question arises as to whether private individuals can use these technologies for comprehensive financial self-advice as a potential substitute for professional financial advice. Using a zero-shot prompting approach, current state-of-the-art LLMs were evaluated using real exam questions at the Swiss tertiary education level. The evaluation was carried out both using an LLM-as-a-judge framework and by human experts. Overall, the results show that the models perform well. Many LLMs would pass a typical exam. At the same time, there are significant differences in performance between the models, subject areas and difficulty levels. Simple and conceptual questions are generally answered well, while performance declines significantly when it comes to more complex questions. Weaknesses are evident in questions relating to the consulting process and ethics, which require qualitative assessments and the integration of different perspectives. Despite the predominantly plausible answers, errors cannot be ruled out. Even the most powerful models fail to answer around a quarter of the questions correctly. In financial advice, this can have serious consequences. Overall, LLMs are not yet a suitable alternative to professional, holistic financial advice, but they can be used as a supporting tool with considerable potential. They are not yet suitable for non-professionals to use independently to create comprehensive financial plans.