Große Rohstoffhändler wie Vitol und Trafigura setzen verstärkt auf Datenverarbeitung und -analyse, um einen technologischen Vorsprung zu erlangen. Diese Unternehmen, die traditionell auf politische Verbindungen und logistische Fähigkeiten vertrauten, nutzen nun künstliche Intelligenz, um effizientere Handelsstrategien zu entwickeln. Der CEO von Vitol, Russell Hardy, bezeichnete diese Entwicklung als einen “Wettrüsten” und betonte die Bedeutung von KI für die Geschäftseffizienz.
Vitol, das im Jahr 2022 einen Rekord-Nettogewinn von 15,1 Milliarden US-Dollar verbuchte und 2023 etwa 13 Milliarden US-Dollar erwirtschaftete, gilt als eines der profitabelsten Unternehmen weltweit. Die Investition in fortschrittliche Technologien ist eine Reaktion auf den Wettbewerb von Hedgefonds und datengesteuerten Handelsteams, die erfolgreich in Finanzprodukte rund um Rohstoffe investieren. Eine solche datengesteuerte Initiative wird auch beim Hedgefonds Citadel in Miami beobachtet, der sein Rohstoffhandelsteam erheblich ausgebaut hat.
Im Energiehandel, insbesondere in den Strommärkten, gewinnt die Datenverarbeitung zunehmend an Bedeutung. Unternehmen wie Trafigura, die 2023 einen Umsatz von 7,4 Milliarden US-Dollar verzeichneten, investieren in die Cloud-Technologie und nutzen KI, um handelsrelevante Entscheidungen zu optimieren. Mercuria, ein Schweizer Unternehmen, verstärkt ebenfalls seine Stromhandelsaktivitäten und arbeitet an der Entwicklung eigener KI-Systeme, um mit datengesteuerten Wettbewerbern Schritt zu halten.
Der Einsatz von Big Data und KI ermöglicht es Rohstoffhändlern, auf fundiertere Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Trotz des technologischen Fortschritts betonen Branchenführer wie Marco Dunand von Mercuria jedoch die Bedeutung des physischen Handels und betonen, dass die Welt weiterhin Energie benötigt und Händler eine entscheidende Rolle spielen. Die Entwicklung von datengesteuerten Handelsstrategien verspricht eine vielversprechende Zukunft, insbesondere im Hinblick auf die steigende Komplexität der Märkte und den Bedarf an präzisen Marktmodellen.
