Künstliche Intelligenz im Proxy Voting: Analyse und Prognose von Abstimmungsempfehlungen

• Antragsteller: Professor Dr. Stefan Ruenzi
• Fachliche Zuordnung: Accounting und Finance
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 575781215

Institutionelle Anleger wie Investmentfonds stimmen regelmäßig über wichtige Entscheidungen bei Hauptversammlungen ab. Dabei stützen sie sich häufig auf die Empfehlungen sogenannter Proxy Advisors wie Institutional Shareholder Services (ISS). Diese Empfehlungen haben erheblichen Einfluss auf Abstimmungsergebnisse – und damit auf die Unternehmensführung. Die Funktionsweise dieser Empfehlungen ist jedoch intransparent, und mögliche Interessenkonflikte sind kaum erforscht. Zudem sind die Empfehlungen für Privatanleger nicht zugänglich, was zu einer systematischen Informationsasymmetrie beiträgt und die Beteiligung der breiten Öffentlichkeit an Unternehmensentscheidungen erschwert. Dieses Projekt verfolgt zwei zentrale Ziele: (1) KI als automatisierter Stimmrechtsberater: Können KI-Systeme Abstimmungsrichtlinien korrekt auslegen und sinnvolle Empfehlungen generieren? Wir untersuchen verschiedene KI-Modelle auf ihre Eignung für komplexe Governance-Fragen. Der Abgleich mit Expertenurteilen und professionellen Empfehlungen zeigt, wo KI verlässlich arbeitet und wo ihre Grenzen liegen. Neben dem wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn entwickeln wir ein Tool, das Kleinanlegern automatisierte Abstimmungshilfen bietet – bisher ein Privileg institutioneller Investoren. (2) Analyse potenzieller Interessenkonflikte bei Proxy Advisors: Durch einen systematischen Vergleich zwischen den KI-generierten Empfehlungen und den tatsächlichen Empfehlungen von ISS untersuchen wir, ob und wann Abweichungen auftreten. Dabei gehen wir insbesondere der Frage nach, ob solche Abweichungen mit potenziellen Interessenkonflikten (insbesondere bei Kundenbeziehungen zwischen ISS und Aktionären) zusammenhängen. Diese Analyse trägt zur wissenschaftlichen und regulatorischen Diskussion über Transparenz und Rechenschaftspflicht in der Proxy-Advisor-Industrie bei. Die Kombination von KI-Forschung, empirischer Kapitalmarktforschung und regulatorischer Relevanz macht das Projekt sowohl für die Wissenschaft als auch für Politik, Wirtschaft und die Öffentlichkeit bedeutsam. Die Ergebnisse können dazu beitragen, mehr Transparenz und Fairness in Abstimmungsprozesse zu bringen – und gleichzeitig neue Maßstäbe für den Einsatz von KI in der Finanzforschung setzen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen