Prompt des Tages: KI-Risiko-Check für deine Kredit-Exposures

Frage mich zuerst nach [deiner Liste von Anleihen, Kreditlinien oder anderen Kredit-Exposures in deinem Portfolio] und warte auf meine Antwort, bevor du analysierst.
Sobald du mir diese Liste gegeben hast, gehe für jede Position wie folgt vor:
1. Identifiziere Branche, Geschäftsmodell und ob KI ein zentrales Narrativ oder Investitionsschwerpunkt ist.
2. Prüfe, ob das Unternehmen in den letzten Jahren stark gestiegene Capex für KI-Infrastruktur, Rechenzentren oder Modellentwicklung kommuniziert hat.
3. Ordne ein, ob die Erlösseite bereits belastbare KI-getriebene Cashflows zeigt oder überwiegend auf Erwartungen basiert.
4. Bewerte, ob Ratings, Analystenberichte oder öffentliche Aussagen KI explizit als Risiko- oder Chancentreiber nennen.
5. Lege für jede Position eine Kategorie fest: High-Risk (hohe KI-Abhängigkeit, unsichere Erlöse, aggressiver Capex), Medium-Risk (sichtbare KI-Exposure, aber diversifizierte Einnahmen) oder Low-Risk (KI eher Ergänzung, solide Basisgeschäfte).
6. Formuliere pro Position 3-5 konkrete Monitoring-Punkte (z.B. Capex-Entwicklung, Regulierungsentscheidungen, Modell-Sicherheit), die ein Trader oder Investor in den nächsten 12 Monaten verfolgen sollte.
Gib die Ergebnisse strukturiert und prägnant aus, klar getrennt nach den drei Risikokategorien.
Betone explizit, dass deine Analyse keine Anlageberatung ist, sondern ein Instrument zur eigenen Risikoeinschätzung.