Der Kern dieser Arbeit ist, aus vielen Informationen schnell eine Einschätzung zu machen – und danach zu handeln. Marktbeobachtung, Kundengespräch und die eigentliche Order liegen oft nur Minuten auseinander. Wo genau diese Entscheidungen heute fallen, verschiebt sich gerade.
An den Finanzmärkten kaufen und verkaufen Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler Aktien, Anleihen und Devisen – auf eigene Rechnung oder im Auftrag von Kunden, denen sie auch Empfehlungen geben.
Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler kaufen und verkaufen Wertpapiere, Aktien, Anleihen und andere Finanzinstrumente und handeln am Devisenmarkt, auf Kassa- oder Terminmärkten, im Namen ihres eigenen Unternehmens oder für Kunden auf Provisionsbasis. Sie empfehlen Kunden oder dem oberen Management Transaktionen. Zu den Aufgaben gehören - (a) Einholung von Informationen über die finanziellen Verhältnisse von Kunden und Unternehmen, in die investiert werden könnte; (b) Analyse von Markttrends für Wertpapiere, Anleihen, Aktien und andere Finanzinstrumente, einschließlich Devisen; (c) Information potenzieller Kunden über Marktbedingungen und -aussichten; (d) Beratung bei und Teilnahme an der Aushandlung von Konditionen für Kredite sowie der Organisation von deren Vergabe und der Platzierung von Aktien und Anleihen auf dem Finanzmarkt zur Kapitalbeschaffung für Kunden; (e) Erfassung und Übermittlung von Kauf- und Verkaufsaufträgen für Wertpapiere, Aktien, Anleihen oder andere Finanzinstrumente sowie für Devisen zur zukünftigen oder sofortigen Lieferung. Beispiele für die hier eingeordneten Berufe: - Devisenmakler - Devisenhändler - Wertpapiermakler - Aktien- und Anleihenmakler Einige verwandte, anderswo eingeordnete Berufe: - Anleihenanalyst - 2413 - Warenmakler - 3324 - Warentermin-Händler - 3324 - Wertpapiersachbearbeiter - 4312
Asset-Manager · Asset-Managerin · Finanzbroker · Finanzbrokerin · Finanzmakler · Finanzmakler/Finanzmaklerin · Finanzmaklerin · Finanzportfolioverwalter · Finanzportfolioverwalterin · Fondsverwalter · Fondsverwalterin · Trader am Finanzmarkt · +43 weitere
Quelle: ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations) — untergeordnete Occupations der ISCO-08-Gruppe 3311.
Abwicklung, Auswertung und Beratung zählen zu den am stärksten betroffenen Tätigkeiten — und die Betroffenheit ist zuletzt sogar noch gestiegen.
Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler liegt nahe am oberen Rand — von Fahrzeugreiniger · am wenigsten bis Datenerfasser · am stärksten betroffen.
| Eigene Auswertung | ILO-Einstufung | In der Berufsgruppe |
|---|---|---|
| oberstes Fünftel von 411 Berufen | unter den am stärksten von generativer KI berührten Berufen | Von 24 verglichenen Berufen ist keiner stärker betroffen als dieser. Gruppe: Kaufmännische Fachkräfte |
Ähnlich eingeordnet: Kreditsachbearbeiter · Fachkräfte für Abrechnungs- und Speditionsdienstleistungen · Nicht akademische Statistikfachkräfte
Für diesen Beruf gibt es bislang keine einzige Messung dazu, wie viel Zeit oder Qualität der Arbeit sich tatsächlich verschiebt — welcher Teil von Handel, Vermittlung und Beratung sich verlagert, bleibt offen. Vor allem ist ungeklärt, ob das vertrauensbasierte Kundengespräch davon ausgenommen ist, und die wenigen Befunde zur Beratung ruhen auf einer einzigen Quelle. Nach heutigem Stand ist die Richtung erkennbar, die Belege dafür aber noch dünn.
Eigene Auswertung (SapientShift-Tätigkeitsanalyse) auf Basis der ILO-Einstufung · Quelle der Einstufung: ILO, Generative AI and Jobs (Working Paper 140), 2025 · Stand 2026-07-19 · Methodik
Das Durchsuchen und Auswerten von Dashboards und Datenbanken übernimmt zunehmend die Maschine, die die Ergebnisse gleich in normaler Sprache zusammenfasst — für Finanzanalysten und Anlageberater ist die Betroffenheit zwischen zwei Messrunden sogar gestiegen, weil KI mehr und mehr auch spezialisiertere Aufgaben erreicht. Der erkundende Teil der Arbeit verlagert sich damit; das Deuten und Einordnen der Ergebnisse gewinnt umgekehrt eher an Gewicht. Dass etwas betroffen ist, heißt aber noch nicht, dass es automatisiert wird — ob daraus Verdrängung, Umverteilung oder Ergänzung wird, nennt die Quelle selbst die schwierigere Frage.
Das reine Abwickeln von Zahlungen wandert in die Automatik, das Beraten rund um die Transaktion gewinnt.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Das Verbuchen und Abwickeln von Finanztransaktionen zählt zu den am stärksten betroffenen Bürotätigkeiten, und Arbeitgeber erwarten für Buchhaltungs- und Kassenrollen einen deutlichen Rückgang. Der Bankschalter nach Einführung der Geldautomaten zeigt aber, dass sich Arbeit dabei eher verlagert als verschwindet: Die reine Transaktion wurde automatisiert, gefragt war danach mehr Kundenberatung und komplexerer Service. Der abwickelnde Kern verschiebt sich also in Richtung Automatik, während das Beraten und Klären rund um die Zahlung menschlich bleibt.
Das maschinelle Auswerten von Daten übernimmt zunehmend die KI, das Deuten der Ergebnisse wird wichtiger.
Das Analysieren und Deuten von Daten verändert sich spürbar: Das Aufspüren von Trends und Zusammenhängen ist die verbreitetste KI-Anwendung überhaupt und trifft genau die Berufe, die diese Aufgabe ausführen — Werkzeuge durchsuchen Kennzahlen und Datenbanken und fassen Auffälligkeiten in verständlicher Sprache zusammen. Die eigentliche Interpretationskompetenz wird dadurch aber nicht ersetzt, sondern gerade wichtiger; Fachleute berichten, dass Datenauswertung und -deutung an Bedeutung gewinnen. Wie stark sich die Aufgabe verschiebt, hängt davon ab, wie breit sie im jeweiligen Beruf ausgefüllt wird — mal verlagert sie sich nur, mal fällt sie stärker weg.
Das Aufbereiten und Vergleichen der Produktinformationen verschiebt sich, das Verantworten der Empfehlung bleibt beim Menschen.
Für diesen Beruf einzeln gemessen — nicht aus verwandten Berufen übernommen.
Die Beratung zu Finanz- und Versicherungsprodukten gehört zu den Tätigkeiten, die KI besonders stark erfasst: Ein großer Teil der Aufgaben — Informationen zusammentragen, Produkte vergleichen, Vorschläge vorbereiten — lässt sich zunehmend automatisieren, und dieser Anteil ist zwischen 2023 und 2025 sogar noch gewachsen. Das heißt aber nicht, dass die Tätigkeit verschwindet: Ob aus der hohen Betroffenheit ein Wegfall wird, ist eine deutlich komplexere Frage. Das Einordnen und Verantworten der konkreten Empfehlung für einen Menschen bleibt.
Zuletzt geprüft 2026-07-19
Amtliche Bezeichnung nach ISCO-08: Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler · 3311
Gradient 4 4311 Accounting and Bookkeeping Clerks 0.64 0.07 Gradient 4 4312 Statistical, Finance and Insurance Clerks 0.64 0.02 Gradient 4 3311 Securities and Finance Dealers and Brokers 0.63 0.04 […] Gradient 4 3312 Credit and Loans Officers 0.6 0.04
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
In previous technological transitions, this type of adaptation was exemplified by the well-known case of bank tellers following the diffusion of automatic teller machines (ATMs) in the 1990s (Bessen, 2016). As ATMs automated routine cash withdrawals, they also lowered operational costs, enabling banks to open more branches and, in turn, increasing the demand for bank tellers in roles that required more complex customer service and advisory tasks.
Gradient 1 5230 Cashiers and Ticket Clerks 0.39 0.14
By contrast, respondents expect the fastest-declining roles to include various clerical roles, such as Cashiers and Ticket Clerks, alongside Administrative Assistants and Executive Secretaries, Printing Workers, and Accountants and Auditors. Broadening digital access, AI and information processing technologies, and robots and autonomous systems are the primary drivers for this decline. Aging and declining working-age populations and slower economic growth also contribute to the decline in clerical roles.
Gradient 4 2413 Financial Analysts 0.62 0.06 […] Gradient 3 3314 Statistical, Mathematical and Related Associate Professionals 0.57 0.1 […] Gradient 3 2120 Mathematicians, Actuaries and Statisticians 0.56 0.09 […] Gradient 3 2631 Economists 0.55 0.08 / Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
SMEs indicate that GenAI has made data analysis and interpretation skills more important, along with other skills (OECD, 2025 [11]). / growing use of algorithmic management tools in the workplace is increasing the need for certain skills, such as those related to general management and analysis (e.g. ability to use or interpret data) (Milanez, Lemmens and Ruggiu, 2025 [34])
The most common cluster across nearly all sectors is 'Business Intelligence Insights,' reflecting the broad applicability of predictive analytics. / Applications in the Business Intelligence Insights category affect a wide range of workers, especially those in Management, Business and Financial, and Computer and Math occupations. / Business-intelligence tools here scan dashboards and databases to find trends and root causes without manual digging. They alert users when a key metric shifts and explain the main drivers by region, channel, or customer type. Natural-language summaries make insights readable for non-analysts.
Management Analysts and Financial Risk Specialists show similar mean exposure to 'Business Intelligence Insights' applications, but exposure is more concentrated for Management Analysts, making them less likely to be displaced according to our model. / 'Operational Data Analytics' affects tasks more narrowly than 'Customer Experience Automation' despite similar mean exposure, leading to very different implications for labor demand.
Technology-related roles are the fastest-growing jobs in percentage terms, including Big Data Specialists, Fintech Engineers, AI and Machine Learning Specialists and Software and Application Developers.
Gradient 3 2412 Financial and Investment Advisers 0.57 0.11 | Gradient 3 3321 Insurance Representatives 0.53 0.12 | Gradient 4 3311 Securities and Finance Dealers and Brokers 0.63 0.04 | Gradient 4 3312 Credit and Loans Officers 0.6 0.04
Gradient 3 captures occupations where a significant portion of tasks are consistently exposed to GenAI, signaling growing automation risks and requiring adaptation strategies for workers (Significant exposure, high task variability). | Above-moderate occupational exposure: even though some tasks remain less exposed, the overall potential of automation of the current tasks with GenAI is growing in these occupations.
Exposed: Gradient 4 (Highest exposure, low task variability) μ ≥ 0.6 and μ - σ >= 0.5 High and consistent GenAI exposure across tasks within the occupation. Most current tasks in these jobs have a high potential of automation, with little variability in task-level exposure.
Additionally, some occupations – such as financial analysts, and web and multimedia developers (gradient 4), as well as bank tellers, translators, applications programmers, investment advisers (gradient 3) – have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks in professional and technical roles.
we stress that such exposure does not imply the immediate automation of an entire occupation, but rather the potential for a large share of its current tasks to be performed using this technology. Whether this leads to the disappearance of an occupation or workforce replacement is a more complex question
Abwicklung, Auswertung und Kundenberatung liegen sämtlich im oberen Expositionsbereich, und die Exposition dieser Berufsgruppe ist zwischen zwei Messrunden gestiegen.
Für Securities and Finance Dealers and Brokers weist die ILO 0,63 bei einer Streuung von nur 0,04 aus (Gradient 4) — hohe und über die Aufgaben hinweg gleichmäßige Exposition, also kaum unexponierte Rückzugsaufgaben, und die ILO benennt für diese Berufsfamilie ausdrücklich eine Bewegung: Finanzanalysten und Anlageberater 'have increased their levels of exposure, highlighting the expanding abilities of GenAI technology to potentially automate more specialized tasks'. Beim auswertenden Teil der Arbeit ist die Richtung genauer beschrieben als das Ausmaß: die verbreitetste KI-Anwendungsklasse überhaupt, 'Business Intelligence Insights', durchsucht Dashboards und Datenbanken 'to find trends and root causes without manual digging' und erzeugt Zusammenfassungen in natürlicher Sprache — der explorative Teil wandert zur Maschine, während die Interpretationsleistung laut OECD-Betriebsbefragung eher an Bedeutung gewinnt. Gegenläufig dazu betont dieselbe ILO-Quelle, dass Exposition 'dös not imply the immediate automation of an entire occupation', sondern nur das Potenzial, einen großen Teil der heutigen Aufgaben mit dieser Technik auszuführen; ob daraus Verdrängung, Umverteilung oder Ergänzung wird, nennt sie selbst 'a more complex question'.
Für diese Rolle existiert keine einzige Feld-, Zeit- oder Qualitätsmessung im Korpus — welcher Teil von Handel, Vermittlung und Beratung sich verschiebt und ob der vertrauensbasierte Teil des Kundengesprächs ausgenommen ist, bleibt offen, und die Beratungsbefunde ruhen auf einer einzigen Quelle.
Bewusst abgesetzt von der belegten KI-Schicht oben: Anwendungsideen, keine quellenbelegten Befunde. Sie inspirieren, sie beweisen nichts.
Diese Seite beschreibt Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler allgemein — mit Tätigkeiten wie „Finanztransaktionen und Zahlungen abwickeln“ oder „Daten, Trends und Ergebnisse analysieren und interpretieren“.
Für diesen Beruf sprechen die Daten für deutliche Veränderung.
Ihre Rolle ist bereits übernommen. Für eine Einschätzung, die zu Ihrer Lage passt, fragen wir noch nach Branche und Berufserfahrung — dieselbe Rolle bedeutet in unterschiedlichen Branchen Unterschiedliches.
SapientShift (2026): Wertpapierhändler, -makler und Finanzmakler — KI-Betroffenheit nach Tätigkeiten. Stand 19.07.2026. https://sapientshift.com/berufe/wertpapierhaendler-makler-und-finanzmakler
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Wie diese Aussagen entstehen — Methodik & Evidenzklassen · Datensatz Version 1.0